Optimizacion

UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS
(Universidad del Perú, DECANA DE AMÉRICA)

Facultad de I ngeniería Industrial
I nstituto de Investigación de la F acultad de I ngeniería Industrial
Presentación del Informe Técnico del Estudio de Investigación, en extenso
Código
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Título del proyecto:

Comparación De Optimización De MétodosMultirespuesta Con Métodos Taguchi Y Sistemas Neuro
Difusos Vs. Optimización Por Simulación; Y Desarrollo
De Una Metodología De Optimización.
Responsable:

Dr. Ing. Juan Manuel Cevallos Ampuero
Miembros:

Ing. Roberto Eyzaguirre Tejada
Colaborador:

Alumno Jorge Arturo Rosario Pacahuala

Lima, Perú
2010

Comparación de Optimización de Métodos Multirespuesta Con
Métodos Taguchi Y SistemasNeuro Difusos Vs. Optimización
Por Simulación; Y Desarrollo de una Metodología De
Optimización.

RESUMEN
El objetivo de la investigación fue obtener una metodología de optimización que
trabaje con varias variables de entrada y salida, en rela ciones no lineales; con base
a las principales técnicas que se vienen utilizando en la actualidad a nivel de
investigación en ingeniería.
Se hasistematizado una metodología de Optimización de métodos multirespuesta
con métodos Taguchi y Redes Neuronales y Lógica Difusa; que se comprueba con
simulación para utilizar en trabajos de ingeniería.
Las empresas y organizaciones requieren optimizar procesos que tienen muchas
variables o factores de entrada y de salida; lo cual no se puede realizar con las
técnicas exactas tradicionales; por ello seha desarrollado una propuesta básica
inicial para poder realizar optimizaciones adecuadas a las actuales necesidades.
Los Métodos Taguchi, como diseños factoriales fraccionales, son una adecuada
simplificación de los diseños de experimentos; asimismo, los diseños obtenidos con
Métodos Taguchi se desarrollan y los resultados se calculan con redes neuronales
con lógica difusa a fin de obtenerresultados muy precisos a pesar de tener muchas
variables de entrada y salida y se llega a niveles de optimización no lineal
importantes.
Por otra parte se aplicó a similares situaciones las técnicas de simulación, que
permiten cada vez más llegar a niveles de error más pequeños, con lo que se pudo
mejorar la optimización, en un primer nivel.
Se comparó la metodología con casos sobre calidady operaciones; a fin de sacar
conclusiones sobre lo más conveniente; con base al error menor que se obtenga.
Palabras clave: Optimización,
Neuronales, Simulación.

Taguchi, Multirespuesta,

Neurodifuso,

Redes

1. INTRODUCCIÓN
El presente trabajo tiene el objetivo de desarrollar una propuesta para el estudio de
procesos con diversas variables de Entrada y Salida, con relaciones nolineales, que
a su vez son desconocidas, pero que se pueden calcular mediante Aproximadores
Universales como son las Redes Neuronales de Base Radial y a su vez se pueden
simular a fin de evitar excesivos gastos de Investigación y Ensayo. Dicha
Metodología sirve de base a futuras aplicaciones.
Diseñar un experimento significa planear un experimento de modo que reúna la
información pertinenteal problema bajo investigación. El diseño de un experimento
es la secuencia completa de pasos tomados de antemano para asegurar que los
datos apropiados se obtendrán de modo de modo que permitan un análisis objetivo
que conduzca a deducciones válidas con respecto al problema establecido.
La necesidad de un diseño de experimento surge de la necesidad de responder a
preguntas como: ¿Cómo se va amedir el efecto? ó ¿Cuáles son las características a
analizar? ¿Qué factores afectan las características que se van a analizar? ¿Cuáles
son los factores que se estudiaran en esta investigación? ¿Cuántas veces deberá
ejecutarse el experimento? ¿Cuál será la forma de análisis? ¿A partir de que valore s
se considera importante el efecto?
Son Objetivos de un diseño de experimentos Proporcionar...