Desarrollo de Estrategias de Control Modernas para Procesos Multivariables Usando un Enfoque de Optimización Multiobjetivo y Algoritmos Bioinspirados (DEC-MOBA)

El proyecto DEC-MOBA aborda la complejidad inherente al control de procesos multivariables, donde las interacciones entre variables dificultan la aplicación de estrategias clásicas. Ante las ambigüedades de métodos tradicionales como la Matriz de Ganancias Relativas (RGA), esta investigación propone el uso de algoritmos evolutivos multiobjetivo (MOEA) y técnicas bioinspiradas para optimizar la selección y sintonización de lazos de control. La metodología incluye la revisión del estado del arte, el modelamiento matemático de procesos, y la implementación experimental en prototipos de laboratorio de la Universidad Politécnica Salesiana (UPS). Se emplean herramientas de visualización multidimensional para analizar los datos y garantizar una toma de decisiones técnica más precisa. El impacto esperado se centra en la innovación tecnológica, proporcionando una solución robusta para sistemas no lineales y de alta complejidad. Además, el proyecto fortalece la capacidad investigativa de la institución, promoviendo la formación de estudiantes y la generación de productos científicos indexados, mientras contribuye a la eficiencia energética mediante un control de procesos más preciso.<br/><br/><b>Objetivo</b>: <br/>Desarrollar estrategias de control modernas para procesos multivariables mediante un enfoque de optimización multiobjetivo y algoritmos bioinspirados. El proyecto busca superar las limitaciones de las metodologías tradicionales en sistemas complejos.<br/><br/><b>Líneas de investigación</b>: <br/>Ingeniería de control y tecnologías de automatización<br/>Inteligencia artificial y machine learning