Algoritmo de aproximaciones estocásticas con perturbación simultánea para la optimización robusta de índices de capacidad de procesos productivos [recurso electrónico] / Juan Carlos Castillo García ; dirigida por Jesús Everardo Olguín Tiznado.
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TextoDetalles de publicación: Ensenada, Baja California, 2023Descripción: 1 recurso en línea 121 p. : ilTema(s): Aproximaciones estocásticas. -- Tesis y disertaciones académicasClasificación LoC:QA274.2 | C382 2023Recursos en línea: Tesis Digital.
Nota de disertación: Tesis (Doctorado)--Universidad Autónoma de Baja California. Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Diseño, Ensenada, 2023. Resumen: Existen diferentes técnicas de optimización de procesos industriales muy utilizadas en la industria, como el diseño experimental o la metodología de respuesta superficial (por citar algunas) llamadas técnicas clásicas de optimización. También existen técnicas alternativas de optimización, como el algoritmo de Aproximaciones Estocásticas de Perturbación Simultánea (SPSA), en las que se desconoce la relación entre las variables dependientes y las independientes de un proceso. En esta tesis se presenta una combinación de herramientas clásicas de optimización como el diseño de experimentos, para la construcción de un modelo cuadrático para la media como para la varianza, con el objetivo de aplicar un algoritmo de búsqueda lineal, como SPSA para determinar las condiciones óptimas de operación de procesos productivos, esto utilizando como respuesta índices de capacidad de procesos como son el índice de capacidad de proceso (cpk), el índice de Respuesta Dual (RD) y la Razón Señal a Ruido (SNR). Cuatro casos de estudio, tomados de la literatura fueron analizados para llevar a cabo este trabajo de investigación. Los resultados obtenidos muestran que el SPSA es un método iterativo, eficiente y fácil de utilizar para maximizar los índices de capacidad de procesos como el cpk, RD y SNR.
| Tipo de ítem | Biblioteca actual | Colección | Signatura | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Tesis | Biblioteca Central Ensenada | Colección de Tesis | QA274.2 C382 2023 (Browse shelf(Abre debajo)) | 1 | Disponible | ENS096430 |
Doctorado.
Tesis (Doctorado)--Universidad Autónoma de Baja California. Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Diseño, Ensenada, 2023.
Incluye referencias bibliográficas e índice.
Existen diferentes técnicas de optimización de procesos industriales muy utilizadas en la industria, como el diseño experimental o la metodología de respuesta superficial (por citar algunas) llamadas técnicas clásicas de optimización. También existen técnicas alternativas de optimización, como el algoritmo de Aproximaciones Estocásticas de Perturbación Simultánea (SPSA), en las que se desconoce la relación entre las variables dependientes y las independientes de un proceso. En esta tesis se presenta una combinación de herramientas clásicas de optimización como el diseño de experimentos, para la construcción de un modelo cuadrático para la media como para la varianza, con el objetivo de aplicar un algoritmo de búsqueda lineal, como SPSA para determinar las condiciones óptimas de operación de procesos productivos, esto utilizando como respuesta índices de capacidad de procesos como son el índice de capacidad de proceso (cpk), el índice de Respuesta Dual (RD) y la Razón Señal a Ruido (SNR). Cuatro casos de estudio, tomados de la literatura fueron analizados para llevar a cabo este trabajo de investigación. Los resultados obtenidos muestran que el SPSA es un método iterativo, eficiente y fácil de utilizar para maximizar los índices de capacidad de procesos como el cpk, RD y SNR.
