Instituto Tecnolgico Superior del Occidente del Estado de Hidalgo

Divisin de ingeniera en industrias alimentarias

INGENIERIA DE PROCESOS

Unidad 1 CONCEPTOS BASICOS

Investigacin documental

Mtodo heurstico, Evolutivo y Algortmico

Elaborado por:

Cern Lorenzo Adriana

Esperilla Cano Elizeth

Morales Alonso Mariana

Porras Bentez Mitzi Judith

Serrano Jimnez Mara Guadalupe

8A

Catedrtico: Ing. Anwar Quintero Ocariz

Mixquiahuala de Jurez Hidalgo 12/Febrero/ 2015

INDICE

OBJETIVO DE LA INVESTIGACIN ............................................................................................ 3

MARCO TERICO ........................................................................................................................... 4

I.I Mtodo heurstico ..................................................................................................................... 4

I.II Mtodo evolutivo ..................................................................................................................... 7

I.III Mtodo algortmico ................................................................................................................ 9

CONCLUSIONES ........................................................................................................................... 11

REFERENCIAS BIBLIOGRFICAS ............................................................................................ 12

OBJETIVO DE LA INVESTIGACIN

Conocer el concepto y aplicacin de algunos mtodos utilizados en el

diseo de procesos como lo son el mtodo heurstico, evolutivo y

algortmico.

MARCO TERICO

I.I Mtodo heurstico

Se basa en la utilizacin de reglas empricas para llegar a una solucin. El mtodo

heurstico conocido como IDEAL, formulado por Bransford y Stein (1984), incluye

cinco pasos: Identificar el problema; definir y presentar el problema; explorar las

estrategias viables; avanzar en las estrategias; y lograr la solucin y volver para

evaluar los efectos de las actividades.

Como disciplina cientfica, la heurstica es aplicable a cualquier ciencia e incluye la

elaboracin de medios auxiliares, principios, reglas, estrategias y programas que

faciliten la bsqueda de vas de solucin a problemas; o sea, para resolver tareas

de cualquier tipo para las que no se cuente con un procedimiento algortmico de

solucin. Segn Horst Mler: Los Procedimientos Heursticos son formas de

trabajo y de pensamiento que apoyan la realizacin consciente de actividades

mentales exigentes. Los Procedimientos Heursticos como Mtodo cientfico

pueden dividirse en principios, reglas y estrategias.

Principios Heursticos: constituyen sugerencias para encontrar (directamente) la

idea de solucin; posibilita determinar, por tanto, a la vez, los medios y la va de

solucin. Dentro de estos principios se destacan la analoga y la reduccin.

Reglas Heursticas: actan como impulsos generales dentro del proceso de

bsqueda y ayudan a encontrar, especialmente, los medios para resolver los

problemas. Las Reglas Heursticas que ms se emplean son:

*Separar lo dado de lo buscado.

*Representar magnitudes dadas y buscadas con variables.

*Determinar si se tienen frmulas adecuadas.

*Utilizar nmeros (estructuras ms simples) en lugar de datos.

* Reformular el problema.

Estrategias Heursticas: se comportan como recursos organizativos del proceso

de resolucin, que contribuyen especialmente a determinar la va de solucin del

problema abordado. Existen dos estrategias:

El trabajo hacia adelante: se parte de lo dado para realizar las reflexiones que han

de conducir a la solucin del problema.

El trabajo hacia atrs: se examina primeramente lo que se busca y, apoyndose

de los conocimientos que se tienen, se analizan posibles resultados intermedios

de lo que se puede deducir lo buscado, hasta llegar a los dados.

Aplicacin del mtodo heurstico-evolutivo

El primer intercambio podra tener un ligero efecto sobre el costo de operacin del

sistema debido a la mayor cantidad de F que d A; sin embargo, el intercambio (b)

parece ofrecer mayor potencial ya que la cantidad de B es apreciablemente mayor

potencial ya que la cantidad de B es apreciablemente mayor que la cantidad de F,

lo cual favorece la tercera regla heurstica. Finalmente, el intercambio (c) no

parece potencial por la necesidad de separar el agente externo de separacin

final. Haciendo el segundo intercambio solamente, se genera la secuencia (b)

mostrada en lo siguiente, la cual tiene un mejor costo de operacin (872,400

$/ao).

Los nuevos intercambios viables son:

a) (A/b) con (..B/C..)

b) (E/F) con (C/D.) II

El intercambio (d) puede tener ventajas ya que el componente B est presente en

mayor cantidad que A, mientras que el intercambio (e) no conviene puesto que

debe dejarse el rompimiento C/D por destilacin extractiva al final, como se

mencion anteriormente. El intercambio (d) proporciona la secuencia (c) de lo

mencionado anteriormente. El costo de operacin disminuye a 860,400 $/ao.

Todos los posibles intercambios de esta nueva secuencia ya han sido analizados;

por lo tanto, esta secuencia constituye la solucin ptima al problema.

EJEMPLO DE METODO HEURISTICO

Un procedimiento heurstico de construccin sera el del vecino ms prximo.

Sea v un vector con todos los 1 nodos a visitar

i:=1

while i

mutacinInversa (j,i);

end;

if j=n then i:=i+1;

if HayMejora then i:=1;

end; // del while

I.II Mtodo evolutivo

Los mtodos evolutivos se basan en analizar todas las posibles alternativas que

pueden generar al considerar los puntos vecinos de una estructura inicial. Si

alguna de las alternativas generadas de esta maneja ofrece una mejor funcin

objetivo que la original, se sustituye como la nueva aproximacin a la solucin

ptima y se vuelve a considerar todos los vecinos de esta nueva estructura. El

mtodo termina cuando ninguno nuevo cambio generado al intercambiar vecinos

ofrece una mejor funcin objetivo o cuando la estructura resultante ha sido ya

comparada con todos los posibles vecinos.

Los mtodos evolutivos estn basados en poblaciones de soluciones. Estos

mtodos se basan en generar, seleccionar, combinar y reemplazar un conjunto de

soluciones. Dado que mantienen y manipulan un conjunto en lugar de una nica

solucin a lo largo de todo el proceso de bsqueda suelen presentar tiempos de

computacin sensiblemente ms altos que los de otros metaheursticos.

Ejemplo de mtodo evolutivo

El mtodo se ejemplifica con el problema especificado en la siguiente tabla. Se

tiene una mezcla de seis componentes a separar en cuatro productos finales. Se

puede observar que todas las columnas de destilacin pueden operarse a una

presin mayor a la atmosfrica y usando agua de enfriamiento en el condensador.

Entonces, la nica restriccin es impuesta por el valor de la volatilidad relativa: la

separacin C/D no conviene hacerla por destilacin debido a que = 1.03. Para

generar la secuencia inicial, los rompimientos a considerar primero son A/B y E/F.

Las volatilidades relativas de estas alternativas son bastante.

I.III Mtodo algortmico

En los ltimos aos se ha puesto especial inters en la modelacin matemtica

para la sntesis de procesos qumicos. A travs de la formulacin de modelos

lineales y no lineales se han desarrollado conceptos como el diseo eficiente de

sistemas totales de proceso, redes de intercambio de calor, secuencias de

destilacin, minimizacin de servicios auxiliares y optimizacin de los mismos. La

importancia que se debe dar a este mtodo es enorme, ya que es el nico capaz

de considerar al mismo tiempo todas las partes del sistema total de proceso

tomando en cuenta todas las interacciones que entre ellas suceden y, en contraste

con otros mtodos como el evolutivo, los modelos matemticos garantizan la

optimalidad del resultado siempre y cuando al hacer el modelo estn incluidas en

la superestructura todas las configuraciones posibles. La limitacin ms grande

que se ha encontrado para esta tcnica es que con frecuencia es difcil interpretar

el significado fsico de algunas variables. De cualquier manera, el uso de modelos

matemticos representa una excelente alternativa de sntesis de procesos y lo

ms importante es que al emplearlo con reglas heursticas, el nmero de

configuraciones para la superestructura se reduce sustancialmente, generando

resultados mejores que si slo se emplease una de las tcnicas mencionadas. El

principio de la formulacin requiere de la eleccin de una configuracin y las

condiciones de operacin que, al satisfacer las especificaciones de diseo

requeridas, cumplan con una funcin objetivo que generalmente es de naturaleza

econmica y que puede referirse a la minimizacin de costos o la maximizacin de

las ganancias.

El modelo requiere que se incluyan las siguientes condiciones: corrientes y sus

parmetros, equipos de proceso y las circunstancias en las que debe trabajar, as

como los costos fijos y de operacin. Se propone un modelo como sigue

(Papoulias y Grossman, 1983): funcin objetivo de minimizacin del costo

minC = C(x,y) Ec. (3.1)

Sujeto a las siguientes restricciones:

Restricciones del diseo de la superestructura

Ax = a Ec. (3.2)

f(x) = 0 Ec. (3.3)

Restricciones referentes a las especificaciones de diseo, constantes fsicas,

balances de materia y de energa entre otras

Son variables continuas aquellas que representan flujos, condiciones de operacin

y tamao de los equipos; las variables binarias representan la existencia o no

existencia de unidades que definirn la configuracin del proceso.

Aunque se han hecho avances muy significativos en el desarrollo de las tcnicas

de optimizacin, no siempre se puede esperar el mejor resultado para la sntesis

de los procesos, ya que en muchas de las ocasiones un mismo modelo puede

proporcionar varias soluciones que representen ptimos locales y no el ptimo

global que es el requerido, por lo que se deben tomar las consideraciones

necesarias para remediarlo.

CONCLUSIONES

Con el desarrollo de esta investigacin se logr identificar los tipos de mtodos

para la solucin de diferentes procesos de la industria alimentaria as como en

diferentes reas de procesos como la ingeniera qumica, que va mas encaminado

a la solucin de problemas, este tipo de mtodos requiere de anlisis y

comprensin de lo que se quiere lograr en los procesos. Algunos requieren de

reglas especficas para poder solucionar problemticas que se lleguen a presentar

dentro de un industria, as como estos mtodos ayudan a identificar problemas

tambin son muy complejos de comprender la solucin de estos ya que son

mtodos usados para un nivel mas de complejidad as como tambin la persona

que emplea este tipo de mtodos debe de tener la capacidad de ser analticos

para comprender muy bien lo que se esta presentando durante el problema que se

esta dando as como el tener la capacidad de tomar decisiones en un proceso

industrial.

REFERENCIAS BIBLIOGRFICAS

Arturo Jimnez Gutirrez, Diseo de procesos de ingeniera qumica,

editorial Reverte, S.A, pg. 170-172.

Gutirrez Jimnez Arturo. Diseo de Procesos Ingeniera Qumica, Editorial

Reverte, S.A

https://inteciencia.wordpress.com/2013/01/22/que-es-el-metodo-heuristico/