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dc.contributor.author
Oteiza, Paola Patricia
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dc.contributor.author
Ardenghi, Juan Ignacio
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dc.contributor.author
Brignole, Nélida Beatriz
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dc.date.available
2021-08-10T18:05:47Z
dc.date.issued
2021-10
dc.identifier.citation
Oteiza, Paola Patricia; Ardenghi, Juan Ignacio; Brignole, Nélida Beatriz; Parallel hyper-heuristics for process engineering optimization; Pergamon-Elsevier Science Ltd; Computers and Chemical Engineering; 153; 1074; 10-2021; 1-13
dc.identifier.issn
0098-1354
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/138112
dc.description.abstract
This paper presents the general framework of a parallel cooperative hyper-heuristic optimizer (PCHO) to solve systems of nonlinear algebraic equations with equality and inequality constraints. The algorithm comprises the classical metaheuristics called Genetic Algorithms, Simulated Annealing and Particle Swarm Optimization, whose parameters are adaptively chosen during the executions. A Master-Worker architecture was designed and implemented, where the Master processor ranks the solution candidates informed by the metaheuristics and immediately communicates the most promising candidate to update all Workers. Algorithmic performance was tested with general models, most of them corresponding to PSE process systems. The results confirmed the efficiency of the proposed approach since both online parameter retuning and parallel processing sped up the search.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Pergamon-Elsevier Science Ltd
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dc.rights
info:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
dc.subject
EVOLUTIONARY ALGORITHMS
dc.subject
HYPER-HEURISTICS
dc.subject
METAHEURISTICS
dc.subject
OPTIMIZATION
dc.subject
PARALLEL PROGRAMMING
dc.subject.classification
Ingeniería de Procesos Químicos
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dc.subject.classification
Ingeniería Química
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dc.subject.classification
INGENIERÍAS Y TECNOLOGÍAS
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dc.title
Parallel hyper-heuristics for process engineering optimization
dc.type
info:eu-repo/semantics/article
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.date.updated
2021-08-06T15:24:40Z
dc.journal.volume
153
dc.journal.number
1074
dc.journal.pagination
1-13
dc.journal.pais
Estados Unidos
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dc.description.fil
Fil: Oteiza, Paola Patricia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Computación Científica; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Química; Argentina
dc.description.fil
Fil: Ardenghi, Juan Ignacio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Computación Científica; Argentina
dc.description.fil
Fil: Brignole, Nélida Beatriz. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación. Laboratorio de Investigación y Desarrollo en Computación Científica; Argentina
dc.journal.title
Computers and Chemical Engineering
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dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2021.107440
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0098135421002180
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