Page 38 - Exposiciones Primer Parcial
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UNIVERSIDAD TÉCNICA DE AMBATO
                                     FACULTAD DE CIENCIA E INGENIERÍA EN ALIMENTOS
                                           CARRERA DE INGENIERÍA EN ALIMENTOS
                                                   SIMULACIÓN DE PROCESOS


                  INTEGRANTES:  Cando Maribel; Espinales Erika; Rodríguez Verónica; Vivanco Vanessa
                  SEMESTRE: Noveno “U”
                  DOCENTE: Ing. Geovany Vega

                                                        OPTQUEST

                  Es  un  módulo  del  programa  Arena,  permitiendo  buscar
                  automáticamente las soluciones óptimas dentro de los modelos de
                  simulación.  El  usuario  describe  el  problema  de  optimización  en
                  Optquest, permitiendo buscar los valores de las variables de control
                  que maximizan o minimizan un objetivo prefijado.
                  El interfaz de usuario se presenta en estructura de árbol, donde sus
                  nodos son los componentes del modelo de optimización (controles,
                  respuestas,  restricciones,  objetivos,  soluciones  propuestas  y
                  opciones).

                  Cuando  se  pulsa cada  nodo,  aparece  a la  derecha un  panel  para
                  seleccionar y dar valor a las variables que se van a considerar en el
                  análisis.



                  ¿Cómo funciona OptQuest?

                  El funcionamiento de OptQuest está basado en la metodología de Scatter Search, incorporando
                  elementos de Tabu Search y redes neuronales.

                      •  Una vez que el problema de optimización ha sido diseñado (se han seleccionado los controles
                         o variables de decisión, el objetivo y las restricciones), el modelo en Arena es probado con
                         diferentes valores de control elegidos para ser evaluados.
                      •  El método de optimización del OptQuest evalúa los resultados de una corrida en particular,
                         los analiza y compara contra corridas anteriores, y determina un nuevo grupo de valores para
                         los controles, los cuales serán luego evaluados corriendo nuevamente el modelo.
                      •  Este proceso iterativo llevará eventualmente a una mejora en los resultados con cada nuevo
                         conjunto de valores de control. El proceso continúa hasta que se satisfaga algún criterio de
                         finalización  (deteniéndose luego  de  un  número  fijo  de  simulaciones,  o cuando OptQuest
                         determina que la función objetivo ha dejado de “mejorar”).
                      •  Una vez que se cierra el aplicativo OptQuest, los controles del modelo Arena regresan a sus
                         valores originales

                  OptQuest permite especificar una variedad de criterios para controlar la determinación de las
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