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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
2023-01-16T10:42:18Z
dc.date.issued
2020
dc.identifier.citation
Computational Intelligence for Process-optimization Software; 30th Symposium on Computer Aided Process Engineering; Milano; Italia; 2020; 1741-1746
dc.identifier.isbn
9780128233771
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/184777
dc.description.abstract
This work describes a general algorithm for a cooperative hyper-heuristics that enables the optimization of systems of nonlinear algebraic equations with algebraic constraints. The hyper-heuristics comprises the following agents: Genetic Algorithms, Simulated Annealing and Particle Swarm Optimization. Information exchanges take place effectively among them since the immediate incorporation of solution candidates speeds up the search. Algorithmic performance is illustrated with general test models, most of them corresponding to process systems that have currently been employed in PSE. When running in parallel, numerical results demonstrate that the collaborative hybrid structure with embedded intelligent learning contributes to improve results in terms of effectiveness and accuracy. The combination of several heuristic optimization approaches into a hyper-heuristics provides enhanced benefits over traditional strategies since this method helps to find proper comprehensive solutions, also contributing to achieve and accelerate convergence.
dc.format
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Elsevier
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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
OPTIMIZATION
dc.subject
META-HEURISTICS
dc.subject
HYPER-HEURISTICS
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
Computational Intelligence for Process-optimization Software
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type
info:eu-repo/semantics/conferenceObject
dc.type
info:ar-repo/semantics/documento de conferencia
dc.date.updated
2022-11-01T22:12:14Z
dc.journal.volume
48
dc.journal.pagination
1741-1746
dc.journal.pais
Países Bajos
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dc.journal.ciudad
Amsterdam
dc.description.fil
Fil: Oteiza, Paola Patricia. Universidad Nacional del Sur. Departamento 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.description.fil
Fil: Ardenghi, Juan Ignacio. 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.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/https://doi.org/10.1016/B978-0-12-823377-1.50291-3
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/B9780128233771502913
dc.conicet.rol
Autor
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dc.conicet.rol
Autor
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dc.conicet.rol
Autor
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dc.coverage
Internacional
dc.type.subtype
Simposio
dc.description.nombreEvento
30th Symposium on Computer Aided Process Engineering
dc.date.evento
2020-08-31
dc.description.ciudadEvento
Milano
dc.description.paisEvento
Italia
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dc.type.publicacion
Book
dc.description.institucionOrganizadora
Associazione Italiana Di Ingegneria Chimica
dc.source.libro
30th Symposium on Computer Aided Process Engineering
dc.date.eventoHasta
2020-09-02
dc.type
Simposio
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