Un equipo de investigadores de la Universidad de Zhejiang, en China, ha desarrollado una nueva manera de elevar el rendimiento de sistemas automatizados como aviones, dispositivos electrónicos o plantas de energía.
La investigación, que fue realizada con la colaboración del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE) y la Asociación China de Automatización (CAA), describe un algoritmo que calcula el ‘conjunto factible’ utilizando restricciones representadas por formas geométricas.
El ‘conjunto factible’ representa todas las acciones potenciales que un sistema puede ejecutar mientras se mantiene operando con las restricciones predeterminadas, como por ejemplo, las vías que podría tomar dentro de un mismo entorno para llegar al mismo destino. Estas soluciones posibles pueden ser visualizadas matemáticamente como un espacio dentro de formas específicas, que cambian a medida que las restricciones cambian.
Ahora bien, el programa desarrollado por los investigadores chinos puede determinar con rapidez el ángulo de las conexiones internas dentro de cada forma, obteniendo el ‘conjunto factible’ o todas las acciones posibles con facilidad dentro del sistema. Según Hongye Su, autor principal del estudio:
La simulación muestra que el método propuesto es especialmente eficiente para el cálculo de conjuntos factibles de baja dimensionalidad y evita el problema de no uniformidad de los optimizadores, así como el problema de consumo de memoria encontrado por la proyección de algoritmos.
Como afirma Su, la optimización de los sistemas en aspectos como el uso de energía puede requerir una gran cantidad de memoria y de tiempo, especialmente con un gran número de restricciones a considerar. Al aplicar el ‘cálculo del conjunto poliédrico factible’ ideado por Su, este problema puede tener más rápida resolución y empleando menos potencia de cálculo, en relación a la memoria que necesita.
Los investigadores esperan revelar más avances con respecto a este estudio en el futuro, y planean crear una especie de foro a nivel internacional donde diversos científicos puedan presentar ideas originales y resultados recientes relacionados con todos los aspectos de los sistemas automatizados.
Referencia: Polyhedral Feasible Set Computation of MPC-Based Optimal Control Problems. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2018, 5(4): 765-770. DOI: 10.1109 / JAS.2018.7511126.
