Solución a Problemas de Optimización a Gran Escala con MATLAB: Ejemplo de flujo hidroeléctrico. 

Definir y solucionar grandes problemas de optimización para optimización de portafolios, ajuste de curvas restringido, estimación de parámetros y otras aplicaciones pueden ser tareas desafiantes. Como resultado, es común primero establecer y resolver una versión más simple del problema para después avanzar a un problema de gran escala.

Trabajar con una versión más pequeña reduce el tiempo que toma identificar relaciones clave en el modelo, hace que el modelo sea más fácil de depurar, y permite identificar una solución eficiente que puede ser usada para el problema de gran escala.

Este artículo describe tres técnicas para encontrar una estrategia de control para el funcionamiento óptimo de una presa hidroeléctrica, el uso de un algoritmo de optimización no lineal, un algoritmo de optimización no lineal con funciones derivadas, y de programación cuadrática.

Investigadores prueban algoritmos de control para los Satélites NASA ESFERAS con un simulador basado en MATLAB.

Para la NASA, el desarrollo de algoritmos de optimización para la trayectoria de satélites y de control con MATLAB y Toolboxes relacionadas es aproximadamente el doble de rápido que su desarrollo con lenguajes que requieren codificarse desde cero.

La ejecución exitosa de maniobras de las naves espaciales, tales como vuelo en formación, acoplamiento, y reunión espacial, requieren algoritmos de control sofisticados. Para probar estos algoritmos en condiciones reales de funcionamiento en el interior de la “Estación Espacial Internacional”, los científicos utilizan Posición sincronizada Hold, Ajuste, Reorientación, Satélites Experimentales (esferas) equipados con propulsión, sensores, comunicaciones y sistemas de procesamiento.

Para aprovechar al máximo el tiempo de prueba limitado en la estación espacial, los científicos primero depuran y verifican sus algoritmos en tierra, utilizando un simulador desarrollado en MATLAB ® y Simulink ®. Debido a que la mayoría de los científicos que desarrollan algoritmos para esferas tienen experiencia previa con MATLAB, pueden empezar a trabajar rápidamente y fácilmente añadir nuevas capacidades, por ejemplo, para soportar un nuevo sensor o hardware adicional.