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Diplomado en Optimización de Sistemas Industriales de Gran Escala

Universidad Manuela Beltrán Educación Continua

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Descripción

  • Tipología

    Diplomado

  • Metodología

    Virtual

  • Horas lectivas

    120h

Adquirir las competencias necesarias para optimizar la integración de procesos en redes industriales de gran escala, aplicando técnicas modernas basadas en algoritmos en tiempo real, particularmente en donde los métodos convencionales no proporcionan soluciones eficientes u óptimas, en aspectos como la factibilidad, las restricciones y la solución global.

A tener en cuenta

• Formular problemas de optimización que presenta los sistemas de gran escala.
• Entender la factibilidad que presentan los diferentes problemas de optimización.
• Inspeccionar diferentes técnicas teóricas y de simulación para resolver problemas de optimización complejos.
• Analizar a través de casos de estudio la solución del problema de optimización en términos de desempeño en el sistema y tiempo computacional.

Ingenieros, tecnólogos o profesionales graduados en informática, electrónica, telecomunicaciones, industrial, matemáticas aplicadas, o carreras afines, que a su vez estén involucrados en las áreas de gestión, control de procesos, o cualquier otro ramo de administración de sistemas de gran escala, donde sea aplicable la implementación de control de gestión.

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2019

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Materias

  • Complejidad
  • Teoría de optimización lineal y no lineal
  • Condiciones de optimalidad
  • Tipos de soluciones generadas
  • Uso del GAMS (General Algebraic Modeling System)
  • Algoritmos de optimización
  • Redes electricas

Programa académico

MÓDULO 1

- Introducción a la optimización de operaciones aplicada a la Industria.

- Formulación de modelos matemáticos de optimización.

- Tipos de modelos matemáticos existentes en la optimización clásica.

- Complejidad.

MÓDULO 2

- Teoría de optimización lineal y no lineal,

- Condiciones de optimalidad.

- Tipos de soluciones generadas.

- Uso del GAMS (General Algebraic Modeling System)

MÓDULO 3

- Algoritmos de optimización.

- Presentación de Algoritmos heurísticos y metaheurísticos para resolver modelos de programación complejos.

- Heurísticas clásicas e híbridas.

- Meta heurísticas: Algoritmos genéticos, Búsqueda Tabú y Colonia de Hormigas y Global Bacteria Optimización.

MÓDULO 4

Estudio de casos:

- Redes eléctricas (smart grids)

- Sistemas de drenaje urbano (UDS)

- Redes de sensores

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