Otimização via simulação Monte Carlo combinada com o método da superfície de resposta: uma proposta para inserção da incerteza na otimização de problemas experimentais

• Processo: 18/06858-0
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2019
• Data de Término da vigência: 30 de abril de 2020
• Área do conhecimento: Engenharias - Engenharia de Produção - Pesquisa Operacional
• Pesquisador responsável: Aneirson Francisco da Silva
• Beneficiário: Aneirson Francisco da Silva
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia (FEG). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Guaratinguetá. Guaratinguetá , SP, Brasil
• Assunto(s): Otimização estocástica Método de Monte Carlo Biodiesel
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: delineamento de experimentos | Funções Empíricas | otimização sob incerteza | Otimização via Simulação Monte Carlo | Produção de biodiesel | variaveis aleatórias | Otimização e Simulação

Resumo

Com o aumento da competitividade de um modo geral, tem sido buscada a otimização de processos que dependem de muitas variáveis para atingir um objetivo ou vários objetivos. Neste projeto de pesquisa serão estudados problemas experimentais do Método da Superfície de Resposta e Problemas de Mistura, com a inclusão das incertezas no processos produtivos do Biodiesel por meio do cultivo de microalgas. Também será aplicado essa abordagem em estudos já realizados na literatura de Delineamento de Experimentos, visando comparar os resultados desta nova abordagem com os resultados empregando os métodos tradicionais de otimização, que são: a função Desarability utilizando o Algoritmo Gradiente Reduzido Generalizado. Geralmente na otimização de problemas experimentais não se leva em consideração às incertezas inerentes ao experimento, bem como incertezas relacionados com o desenvolvimento das funções empíricas. Sendo que, tais incertezas podem afetar a qualidade da solução obtida pela otimização, ou seja, os ajustes dos fatores investigados, consequentemente afetando o processo investigado, levando a perda de produtividade. Este trabalho pode ser classificado como sendo uma pesquisa aplicada, tendo objetivos empíricos descritivos, pois a modelagem e otimização visa compreender relações causais que podem ocorrer na realidade, favorecendo a compreensão de processos reais. A abordagem é quantitativa, sendo o método de pesquisa a modelagem e simulação. Os resultados esperados são a publicação desta pesquisa em periódicos Qualis A1 ENG III e em congressos, e como contribuição tecnológica o desenvolvimento de novas estratégias para otimização de problemas experimentais em um contexto de incerteza que são estão presentes no setor industrial. (AU)

Publicações científicas

(10)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

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