Diseño de redes de sensores utilizando modelos gráficos probabilísticos

Abstract

En este trabajo se aborda el diseño óptimo de redes de sensores para plantas químicas utilizando estrategias de optimización estocásticas. El problema consiste en seleccionar el tipo, número y ubicación de los nuevos sensores que proporcionen la cantidad y calidad necesaria de la información requerida del proceso. En el diseño de redes de sensores la decisión importante que debe hacerse con respecto a cada variable de flujo es si ésta se mide o no. Para formular matemáticamente estas decisiones, se emplean variables binarias las cuales indican la presencia o ausencia de sensores. El problema suele ser multimodal e involucra, en casos reales, un gran número de variables binarias, por lo que debe ser resuelto un problema de optimización combinatoria sujeto a restricciones de gran tamaño. En estos casos, es muy valioso contar con un procedimiento de solución que proporcione, al menos, una buena solución, sino el óptimo global, y que además se pueda ejecutar en ordenadores paralelos para reducir los tiempos de ejecución. En este trabajo se aplican nuevas estrategias para resolver el problema de localización óptima de sensores basadas en los algoritmos de estimación de distribuciones que hacen uso de un modelo gráfico probabilístico, aprendido a partir del conjunto de soluciones más prometedoras. Se proporcionan las características distintivas de las metodologías propuestas así como su desempeño en la resolución de diferentes diseños de redes de instrumentación extraídos de la literatura.