Seminario en INGAR

De manera presencial, el Dr. Miguel Bagajewicz, profesor emérito de la Universidad de Oklahoma (USA) -quien además fue investigador de CONICET en INTEC-; expondrá bajo el título “Sobre un nuevo Rival del uso de Programación Matemática para Resolver en forma Global una Clase de Problemas Mixto Enteros no Lineales (MINLM): Corte de Conjuntos y Enumeración Inteligente”.

Quienes deseen participar deben inscribirse en
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdDEbMB_0rUCoab6PkZfLkxBrqTXGKeeLkT8CRDZlfXtBuRYA/viewform

Ya a principios de siglo, la idea del cómputo en paralelo para la resolución de problemas comenzó a tomar fuerza, en particular para modelos de simulación/predicción de sistemas complejos. Con esa idea en mente, la idea de resolver problemas de optimización no lineal con variables independientes discretas por la via de la enumeración simple comienza a adquirir fuerza. Sin embargo, la enumeración simple de millones de candidatos, aun realizada en paralelo es (todavía) computacionalmente prohibitiva. Para esa misma época, la resolución de modelos de optimización mixto enteros no lineales (MINLM) usando Programación Matemática (MINLP) también cobra fuerza y aparecen los primeros optimizadores globales (BARON, ANTIGONE, etc.) que presentan algunas dificultades y en la opinión de algunos, no predicen un buen futuro para su uso. Nuestro grupo de investigación (PSE@Work), propuso una metodología alternativa para problemas donde las variables independientes son discretas o se pueden razonablemente discretizar en términos de opciones estándar: El espacio de búsqueda se representa con un conjunto de soluciones candidatas y ese conjunto se somete a un procedimiento de corte, donde se van eliminando elementos. A seguir, se implementa una enumeración inteligente que reduce considerablemente el número de candidatos a explorar. La técnica garantiza un óptimo global, no depende del grado de no convexidad del problema, y resuelve problemas que a veces la programación matemática no puede resolver, o los resuelve en tiempos que son ordenes de magnitud menores (de horas a segundos). Los problemas de ilustración son diseño de equipos térmicos, columnas de destilación, redes de intercambio calórico, y hornos.

Se discutirán también extensiones a problemas con variables continuas. La técnica es increíblemente fácil de paralelizar y no se predicen complicaciones en la extensión hacia modelos más detallados, esfuerzo en el cual estamos embarcados (y para el cual buscamos socios académicos).