Estudio comparativo de técnicas de optimización multirespuesta en diseños experimentales
Fuente:
Redalyc
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| Autore principale: | |
|---|---|
| Natura: | Artículo científico |
| Lingua: | es |
| Pubblicazione: |
Universidad Nacional Autónoma de México
2020
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| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
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| _version_ | 1876434869240725504 |
|---|---|
| author | Abel Barrios-Córdova |
| author_facet | Abel Barrios-Córdova |
| contents | Estudio comparativo de técnicas de optimización multirespuesta en diseños experimentales Abel Barrios-Córdova Humberto Vaquera-Huerta Juan Manuel Romero-Padilla José Crossa Esteban Burguete-Hernández Ingeniería Optimización deseabilidad optimización MCDM diseños experimentales optimización multiobjetivo En este trabajo se desarrolla una propuesta para comparar diferentes metodologías de optimización multirespuesta aplicadas a superficies de respuesta (RSM) en diseños experimentales, como herramientas de solución a problemas presentes principalmente en el área industrial. Se estudian las siguientes metodologías: función de deseabilidad (DES), MOORA (MOO), TOPSIS (TOP), MULTIMOORA (MMO), MOORA AD (MAD), TOPSIS AD (TAD) y redes neuronales multicapa (con los paquetes Neuralnet (NEU) y Nnet (NET)). Cada una de estas técnicas se aplican a tres casos de interés comercial o industrial con diferentes diseños experimentales (Taguchi, Box-Behnken y Diseño Central Compuesto), en un estudio de simulación Monte Carlo, donde se consideran como factores las diferentes técnicas comparadas, el tipo de diseño experimental y diferentes escenarios de correlaciones. Se comparan las técnicas por medio de una métrica que evalúa la distancia de cada respuesta estimada respecto a su valor ideal o deseado, con el fin de analizar las ventajas y desventajas de cada método. Los resultados obtenidos son consistentes en cada uno de los casos abordados y se concluye que las redes neuronales Neuralnet (NEU) son el mejor método; en segundo lugar, la función de deseabilidad (DES) y las redes neuronales Nnet (NET). Además, se encontró que el método MOORA AD (MAD) propuesto, tiene un excelente desempeño en un caso de estudio particular. Se recomienda en estudios comparativos futuros, emplear más tipos de diseños experimentales y aplicar más técnicas de optimización multirespuesta disponibles, con el fin de obtener mayor información sobre los escenarios y condiciones que muestren mejor desempeño así como realizar sugerencias de implementación más puntuales. Todo el desarrollo se realizó en R (R Core Team, 2019) con el fin de promover el uso de software libre con fines de investigación o desarrollo comercial. 2020 artículo científico 1405-7743 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=40465092009 https://www.redalyc.org/journal/404/40465092009/ https://www.redalyc.org/journal/404/40465092009/html/ https://www.redalyc.org/journal/404/40465092009/40465092009.epub https://www.redalyc.org/journal/404/40465092009/movil 10.22201/fi.25940732e.2020.21n2.016 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=404 Ingeniería. Investigación y Tecnología application/pdf Universidad Nacional Autónoma de México Ingeniería. Investigación y Tecnología (México) Num.2 Vol.XXI |
| format | Artículo científico |
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| institution | Redalyc |
| language | es |
| publishDate | 2020 |
| publisher | Universidad Nacional Autónoma de México |
| spellingShingle | Estudio comparativo de técnicas de optimización multirespuesta en diseños experimentales Abel Barrios-Córdova Ingeniería Optimización deseabilidad optimización MCDM diseños experimentales optimización multiobjetivo Estudio comparativo de técnicas de optimización multirespuesta en diseños experimentales Abel Barrios-Córdova Humberto Vaquera-Huerta Juan Manuel Romero-Padilla José Crossa Esteban Burguete-Hernández Ingeniería Optimización deseabilidad optimización MCDM diseños experimentales optimización multiobjetivo En este trabajo se desarrolla una propuesta para comparar diferentes metodologías de optimización multirespuesta aplicadas a superficies de respuesta (RSM) en diseños experimentales, como herramientas de solución a problemas presentes principalmente en el área industrial. Se estudian las siguientes metodologías: función de deseabilidad (DES), MOORA (MOO), TOPSIS (TOP), MULTIMOORA (MMO), MOORA AD (MAD), TOPSIS AD (TAD) y redes neuronales multicapa (con los paquetes Neuralnet (NEU) y Nnet (NET)). Cada una de estas técnicas se aplican a tres casos de interés comercial o industrial con diferentes diseños experimentales (Taguchi, Box-Behnken y Diseño Central Compuesto), en un estudio de simulación Monte Carlo, donde se consideran como factores las diferentes técnicas comparadas, el tipo de diseño experimental y diferentes escenarios de correlaciones. Se comparan las técnicas por medio de una métrica que evalúa la distancia de cada respuesta estimada respecto a su valor ideal o deseado, con el fin de analizar las ventajas y desventajas de cada método. Los resultados obtenidos son consistentes en cada uno de los casos abordados y se concluye que las redes neuronales Neuralnet (NEU) son el mejor método; en segundo lugar, la función de deseabilidad (DES) y las redes neuronales Nnet (NET). Además, se encontró que el método MOORA AD (MAD) propuesto, tiene un excelente desempeño en un caso de estudio particular. Se recomienda en estudios comparativos futuros, emplear más tipos de diseños experimentales y aplicar más técnicas de optimización multirespuesta disponibles, con el fin de obtener mayor información sobre los escenarios y condiciones que muestren mejor desempeño así como realizar sugerencias de implementación más puntuales. Todo el desarrollo se realizó en R (R Core Team, 2019) con el fin de promover el uso de software libre con fines de investigación o desarrollo comercial. 2020 artículo científico 1405-7743 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=40465092009 https://www.redalyc.org/journal/404/40465092009/ https://www.redalyc.org/journal/404/40465092009/html/ https://www.redalyc.org/journal/404/40465092009/40465092009.epub https://www.redalyc.org/journal/404/40465092009/movil 10.22201/fi.25940732e.2020.21n2.016 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=404 Ingeniería. Investigación y Tecnología application/pdf Universidad Nacional Autónoma de México Ingeniería. Investigación y Tecnología (México) Num.2 Vol.XXI |
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| topic | Ingeniería Optimización deseabilidad optimización MCDM diseños experimentales optimización multiobjetivo |
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