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Curso de programación matemática con Pyomo

Con el objetivo de resolver problemas de optimización en ingeniería con aplicación tanto a nivel académico como industrial, se presenta el uso de Pyomo, la alternativa gratuita a GAMS y AMPL desarrollada en Python.
Pyomo permite resolver una amplia gama de problemas de optimización (LP, QP, NP, MILP, MINLP, MISP, etc.), y es capaz de comunicarse con los principales solvers comerciales, gratuitos y/o libres de optimización.
Los métodos de resolución de este tipo de problemas, especialmente cuando existen variables discretas, no se encuentra muy extendidos, a pesar de su enorme potencial. Por ello, en este taller, se hará un breve repaso de los conceptos básicos de la optimización.
Igualmente, habrá una pequeña introducción al lenguaje Python, pensada especialmente para los estudiantes con un background en otro tipo de lenguajes de alto nivel enfocados al cálculo matemático, como puede ser MATLAB. El taller está orientado a estudiantes con conocimientos básicos de programación.

Materiales

Duración: 6 horas

Coste: ¡Gratuito! (plazas limitadas)

¿Por qué es gratuito?

Este curso es posible gracias a la generosa financiación de la EPS y sus actividades del Mes Cultural.

Horario y aulas:

Temario:

  • Introducción / Repaso al ecosistema Python, Jupyter Notebook.
  • Introducción a Pyomo
  • Instalación de Pyomo y solvers
  • Componentes de Pyomo
  • Repaso a la programación matemática
  • Casos de estudio

Instructores:

Dr. Juan Javaloyes

Juan Javaloyes es Dr. Ingeniero Químico por la Universidad de Alicante. Actualmente forma parte del grupo de investigación Computer Optimization of Chemical Engineering Processes and Technologies (COnCEPT) de dicha universidad. Su trabajo se centra en la búsqueda de soluciones a problemas del ámbito de la ingeniería de procesos mediante el desarrollo y aplicación de modelos de programación matemática y el uso de simuladores de procesos químicos.
Ha trabajado en varios proyectos de investigación con empresas petroquímicas, y colabora con la asociación de ingenieros químicos CAChemE impartiendo cursos sobre simuladores de procesos químicos y lenguajes de programación como Python.

 

Daniel Vázquez Vázquez

Ingeniero Químico por la Universidad de Santiago de Compostela, Daniel Vázquez cursa el doctorado en la Universidad de Alicante y forma parte del grupo de investigación COnCEPT (Computer Optimization in Chemical Engineering Processes and Technologies). Su campo de investigación es la síntesis y optimización de procesos industriales utilizando simuladores de procesos químicos y herramientas de programación matemática. Ha trabajado anteriormente en métodos de reducción de objetivos para problemas de optimización multiobjetivo, así como en índices de seguridad para uso en la industria química. Ha sido instructor de un taller de Pyomo, en la Pycon 2018, así como de cursos de introducción a Python en el ámbito científico y de simuladores de procesos, como Aspen Plus.

Requisitos:

Ser estudiante de la UA o formar parte del colectivo PDI o PAS.
Este curso está especialmente orientado a los alumnos del máster en Ingeniería Química. También se recomienda para estudiantes de grado y máster con conocimientos básicos de:

  • Conocimientos de optimización. Haber cursado una asignatura de optimización de procesos que incluya conocimientos básicos sobre problemas de tipo LP, MIP, NLP y MINLP, y sobre el modelado de estos problemas (incluyendo variables binarias). Si no estás familiarizado a la resolución de problemas de optimización GAMS o AMPL, te recomendamos varios recursos online para aprender por tu cuentay/la o documentación de Pyomo.
  • Conocimientos básicos de programación (aunque se realizará un breve repaso del lenguaje Python).


Inscripción:

El plazo de solicitud de inscripción se abrirá el miércoles miércoles 12 de febrero a las 12:00 h siendo accesible desde esta página web. Las plazas son limitadas y se asignaran por riguroso orden de entrada. Se prevén bastantes inscripciones así que comprueba tu horario y si ya es seguro que puedes asistir, te recomendamos ponerte una alarma para apuntarte y evitar sorpresas 😉

Solicitud de inscripción

 

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Taller: Modelado y optimización de procesos utilizando software libre (Pyomo-Python) – 2019

Siguiendo el éxito de la anterior edición, y con el fin de continuar impartiendo el conocimiento sobre la resolución de problemas de optimización en ingeniería con aplicación tanto a nivel académico como industrial, se presenta el uso de Pyomo, la alternativa gratuita a GAMS y AMPL desarrollada en Python.
Pyomo permite resolver una amplia gama de problemas de optimización (LP, QP, NP, MILP, MINLP, MISP, etc.), y es capaz de comunicarse con los principales solvers comerciales, gratuitos y/o libres de optimización.
Los métodos de resolución de este tipo de problemas, especialmente cuando existen variables discretas, son a menudo desconocidos o relegados por falta de tiempo, recursos o ambas. Por ello, en este taller, se hará un breve repaso de los conceptos básicos de la optimización.
Igualmente, habrá una pequeña introducción al lenguaje Python, pensada especialmente para los estudiantes con un background en otro tipo de lenguajes de alto nivel enfocados al cálculo matemático, como puede ser MATLAB. El taller está orientado a estudiantes con conocimientos básicos de programación.

Duración: 6 horas

Coste: ¡Gratuito! (plazas limitadas)

¿Por qué es gratuito?

Este curso es posible gracias a la generosa financiación de la EPS y sus actividades del Mes Cultural.

Horario y aulas:

  • Miércoles 27 de febrero:
    16:00-19:00 h L028i, edificio EPS IV.
    https://www.sigua.ua.es/index.html?id=0039PB052
  • Jueves 28 de febrero:
    16:00-19:00 h en L027i , edificio EPS IV.
    https://www.sigua.ua.es/index.html?id=0039PB012

Temario:

  • Introducción / Repaso al ecosistema Python, Jupyter Notebook.
  • Introducción a Pyomo
  • Instalación de Pyomo y solvers
  • Componentes de Pyomo
  • Repaso a la programación matemática
  • Casos de estudio

Instructores:

Dr. Juan Javaloyes

Juan Javaloyes es Dr. Ingeniero Químico por la Universidad de Alicante. Actualmente forma parte del grupo de investigación Computer Optimization of Chemical Engineering Processes and Technologies (COnCEPT) de dicha universidad. Su trabajo se centra en la búsqueda de soluciones a problemas del ámbito de la ingeniería de procesos mediante el desarrollo y aplicación de modelos de programación matemática y el uso de simuladores de procesos químicos.
Ha trabajado en varios proyectos de investigación con empresas petroquímicas, y colabora con la asociación de ingenieros químicos CAChemE impartiendo cursos sobre simuladores de procesos químicos y lenguajes de programación como Python.

Daniel Vázquez Vázquez

Daniel Vázquez es Ingeniero Químico por la Universidad de Santiago de Compostela. Actualmente cursa el doctorado en la Universidad de Alicante y forma parte del grupo de investigación COnCEPT (Computer Optimization in Chemical Engineering Processes and Technologies). Su campo de investigación es la síntesis y optimización de procesos industriales utilizando simuladores de procesos químicos y herramientas de programación matemática.

Ha trabajado anteriormente en métodos de reducción de objetivos para problemas de optimización multiobjetivo, así como en índices de seguridad para uso en la industria química. Ha sido instructor de un taller de Pyomo, en la Pycon 2018, así como de cursos de introducción a Python en el ámbito científico y de simuladores de procesos, como Aspen Plus.

Requisitos:

Ser estudiante de la UA o formar parte del colectivo PDI o PAS.
Este curso está orientado a los alumnos del máster en Ingeniería Química que están cursando la asignatura “MÉTODOS COMPUTACIONALES EN INGENIERÍA QUÍMICA”. También se recomienda para estudiantes de grado y máster con conocimientos básicos de:

• Conocimientos de optimización. Haber cursado una asignatura de optimización de procesos que incluya conocimientos básicos sobre problemas de tipo LP, MIP, NLP y MINLP, y sobre el modelado de estos problemas (incluyendo variables binarias). Si no estás familiarizado a la resolución de problemas de optimización GAMS o AMPL, te recomendamos varios recursos online para aprender por tu cuenta y/la o documentación de Pyomo.
• Conocimientos básicos de programación (aunque se realizará un breve repaso del lenguaje Python).

Inscripción
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Curso intensivo de Mixed-integer for Planning and Scheduling (programación mixta-entera en planificación y programación) – Prof. Grossmann

El próximo miércoles 16 y jueves 17 de enero el profesor Ignacio E. Grossmann, R. R. Dean University Professor de Ingeniería Química en Carnegie Mellon University (Pittsburgh, EE.UU.), impartirá un curso intensivo enn la Universidad de Alicante de programación mixta-entera en planificación y programación.

Material

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Contenido

  • Introduction and Roadmap to Scheduling Problems
  • Overview Mathematical Programming Models
  • Batch Scheduling: Single Stage, Parallel Units
  • Batch Scheduling: Multi-stage Plants
  • Flowshop Scheduling
  • State-task and Resource-task Network
  • Discrete and Continuous Time Models
  • Scheduling of Continuous Multistage Plants
  • Refinery Scheduling and Blending
  • Multi-site Production Planning
  • Supply Chain Models
  • Constraint Programming
  • Hybrid Methods for Scheduling: Single Stage and STN
  • Decomposition Methods for Planning and Scheduling: Lagrangean and Bi-level Methods
  • Practice Session Modeling Scheduling Problems

Requisitos:

• Este curso está destinado principalmente a los alumnos de Máster en Ingeniería Química que hayan cursado la asignatura Simulación, Optimización y Diseño de Procesos Químicos.
• Poder asistir a la totalidad del curso.
• Conocer el lenguaje de modelado algebraico GAMS (https://www.gams.com/).

Horario y aulas

  • Fecha: miércoles 16 y jueves 17 de enero de 2019
  • Horario: de 16:00 a 19:00

Debido al gran número de inscritos en el curso, este no podrá realizarse en aula de ordenador (te recomendamos que traigas tu portátil con la batería cargada para poder realizar los ejercicios de la última parte del curso).

La nueva ubicación del curso es esta:

SALON DE ACTOS POLITÉCNICA IV (planta baja edificio ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR IV; denominación: EP/0-SAL)

 

Prof. Grossmann

El profesor Grossmann, , obtuvo su Grado en Ingeniería Química en la Universidad Iberoamericana, Ciudad de Mexico, en 1974, y su Master y Doctorado en Ingeniería Química en el Imperial College (Londres) en 1975 y 1977, respectivamente. Después de trabajar para el Instituto Mexicano del Petróleo en Ciudad de Mexico en 1978, se unió a Carnegie Mellon en 1979 donde ha sido director del Departamento de Ingeniería Química, y miembro y director (2005-2015) del «Center for Advanced Process Decision-making», un consorcio industrial con más de 20 empresas en el ámbito de la ingeniería química, petróleo y compañías de software.

El Profesor Grossmann es editor asociado de AIChE Journal, y miembro del panel de editores de «Computers and Chemical Engineering, Journal of Global Optimization, Optimization and Engineering, and Latin American Applied Research». Fue Presidente de la División «Computers and Systems Technology» (CAST) del Instituto Americano de Ingenieros Químicos (AIChE), y Co-presidente de las Conferencias «Foundations of Computer-Aided Process Design y Foundations of Computer-Aided Process Operations» en 1989 y 2003, respectivamente. Es miembro de la Academia Nacional de Ingeniería de los Estados Unidos y miembro de la Academia de Ingeniería de Mexico. También es miembro de asociaciones internacionales como INFORMS y AIChE. De entre los numerosos premios que ha recibido, se puede destacar el «Computing in Chemical Engineering Award» de la División CAST de AIChE en 1994; el «William H. Walker Award» de AIChE en 1997; el «Steven J. Fenves Award for Systems Research» en 2000; el «Computing Society Prize» de INFORMS en 2003; «Kun Li Award» por Excelencia en Docencia en Carnegie Mellon en 2007; el «Warren Lewis Award» de AIChE en 2009, y el «Research Excellence in Sustainable Engineering Award» de AIChE en 2011. En 2015 fue el receptor de la primera «Sargent Medal» de la Institution of Chemical Engineers (IChemE) de Reino Unido. Fue nombrado “Uno de los 100 Ingenieros Químicos de la Era Moderna” por AIChE en 2008 (https://www.aiche.org/sites/default/files/cep/20081075.pdf), y como Investigador altamente citado por Thomson Reuters en 2014-2016. Ha recibido el Doctorado Honoris Causa de Abo Akademi en Finlandia, por la Universidad de Maribor en Eslovenia, por la Universidad Técnica de Dortmund en Alemania, por la Universidad de Cantabria en España, y de la Russian Kazan National Research Technological University.


Las áreas de investigación del Profesor Grossmann son programación mixta, disyuntiva y estocástica, optimización global, síntesis de procesos químicos, diseño de sistemas de energía incluyendo petróleo, shale gas y biocombustibles, redes de agua, planificación y programación óptimas para la optimización integral de toda la empresa. Ha publicado más de 600 artículos de investigación, que han sido altamente citados. También ha producido varios monográficos sobre casos de estudio de diseños de procesos, y el libro docente «Systematic Methods of Chemical Process Design,» juanto a los profesores Larry Biegler y Art Westerberg. También ha organizado una Biblioteca Virtual sobre Ingeniería de Procesos. El Profesor Grossmann ha dirigido 14 estudiantes de master y 58 tesis doctorales. Sus antiguos alumnos trabajan en las principales compañías de la industria química y petroquímica, así como en las principales universidades de Estados Unidos y el resto del mundo.

Organización:

Curso organizado por el Departamento de Ingeniería Química en colaboración con el Instituto de Ingeniería de Procesos Químicos y CAChemE.

Preinscripción:

El plazo de solicitud de inscripción se abrirá el martes 18 de diciembre a las 16:00 h siendo accesible desde esta página web. Las plazas son limitadas.

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Curso intensivo de Mixed-integer and Disjunctive Programming (programación mixta-entera y disyuntiva) – Prof. Grossmann

El próximo martes 15 de enero el profesor Ignacio E. Grossmann, R. R. Dean University Professor de Ingeniería Química en Carnegie Mellon University (Pittsburgh, EE.UU.), impartirá un curso intensivo de programación mixta-entera y disyuntiva en la Universidad de Alicante.

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Contenido

Este curso muestra las herramientas que posibilitan la toma de decisiones discretas en la síntesis de procesos. Aborda de forma sistemática el proceso de solución, proporcionado los conceptos previos necesarios y su aplicación eficiente al diseño óptimo del proceso. Incluye una parte práctica donde se usará el programa de modelado algebraico GAMS. En concreto se desarrollarán los siguientes puntos:

  • Mixed-integer Linear Programming
  • Major Types Integer and Mixed-integer Constraints
  • Algorithms: Branch and Bound
  • Example: Synthesis Separation Network
  • Logic Based Optimization and Disjunctive Programming
  • Propositional Logic for Formulating Constraints
  • Examples of Logic Constraints
  • Convex Hull and Big-M Reformulations
  • Mixed-integer Nonlinear Programming
  • Branch and Bound, Outer-approximation, Benders Decomposition, Extended Cutting Plane
  • DICOPT: Examples Parameter Estimation, Synthesis Heat Exchanger Networks
  • Generalized Disjunctive Programming
  • Logic-based Methods and Reformulation (LOGMIP)
  • Examples: Distillation Columns, Sequences
  • Flowsheet Synthesis
  • Practice Session of Mixed-integer Modeling

Horario y aulas

  • Fecha: martes 15 de enero de 2019
  • Horario: de 10:00 a 14:00 y de 16:00 a 19:00

Debido al gran número de inscritos en el curso, este no podrá realizarse en aula de ordenador (te recomendamos que traigas tu portátil con la batería cargada para poder realizar los ejercicios de la última parte del curso).

La nueva ubicación del curso es esta:

SALON DE ACTOS POLITÉCNICA IV (planta baja edificio ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR IV; denominación: EP/0-SAL)

 

Prof. Grossmann

El profesor Grossmann obtuvo su Grado en Ingeniería Química en la Universidad Iberoamericana, Ciudad de Mexico, en 1974, y su Master y Doctorado en Ingeniería Química en el Imperial College (Londres) en 1975 y 1977, respectivamente. Después de trabajar para el Instituto Mexicano del Petróleo en Ciudad de Mexico en 1978, se unió a Carnegie Mellon en 1979 donde ha sido director del Departamento de Ingeniería Química, y miembro y director (2005-2015) del «Center for Advanced Process Decision-making», un consorcio industrial con más de 20 empresas en el ámbito de la ingeniería química, petróleo y compañías de software.

El Profesor Grossmann es editor asociado de AIChE Journal, y miembro del panel de editores de «Computers and Chemical Engineering, Journal of Global Optimization, Optimization and Engineering, and Latin American Applied Research». Fue Presidente de la División «Computers and Systems Technology» (CAST) del Instituto Americano de Ingenieros Químicos (AIChE), y Co-presidente de las Conferencias «Foundations of Computer-Aided Process Design y Foundations of Computer-Aided Process Operations» en 1989 y 2003, respectivamente. Es miembro de la Academia Nacional de Ingeniería de los Estados Unidos y miembro de la Academia de Ingeniería de Mexico. También es miembro de asociaciones internacionales como INFORMS y AIChE. De entre los numerosos premios que ha recibido, se puede destacar el «Computing in Chemical Engineering Award» de la División CAST de AIChE en 1994; el «William H. Walker Award» de AIChE en 1997; el «Steven J. Fenves Award for Systems Research» en 2000; el «Computing Society Prize» de INFORMS en 2003; «Kun Li Award» por Excelencia en Docencia en Carnegie Mellon en 2007; el «Warren Lewis Award» de AIChE en 2009, y el «Research Excellence in Sustainable Engineering Award» de AIChE en 2011. En 2015 fue el receptor de la primera «Sargent Medal» de la Institution of Chemical Engineers (IChemE) de Reino Unido. Fue nombrado “Uno de los 100 Ingenieros Químicos de la Era Moderna” por AIChE en 2008 (https://www.aiche.org/sites/default/files/cep/20081075.pdf), y como Investigador altamente citado por Thomson Reuters en 2014-2016. Ha recibido el Doctorado Honoris Causa de Abo Akademi en Finlandia, por la Universidad de Maribor en Eslovenia, por la Universidad Técnica de Dortmund en Alemania, por la Universidad de Cantabria en España, y de la Russian Kazan National Research Technological University.


Las áreas de investigación del Profesor Grossmann son programación mixta, disyuntiva y estocástica, optimización global, síntesis de procesos químicos, diseño de sistemas de energía incluyendo petróleo, shale gas y biocombustibles, redes de agua, planificación y programación óptimas para la optimización integral de toda la empresa. Ha publicado más de 600 artículos de investigación, que han sido altamente citados. También ha producido varios monográficos sobre casos de estudio de diseños de procesos, y el libro docente «Systematic Methods of Chemical Process Design,» juanto a los profesores Larry Biegler y Art Westerberg. También ha organizado una Biblioteca Virtual sobre Ingeniería de Procesos. El Profesor Grossmann ha dirigido 14 estudiantes de master y 58 tesis doctorales. Sus antiguos alumnos trabajan en las principales compañías de la industria química y petroquímica, así como en las principales universidades de Estados Unidos y el resto del mundo.

Requisitos:

• Este curso está destinado principalmente a los alumnos de Grado en Ingeniería Química que hayan cursado la asignatura Simulación, Optimización y Diseño de Procesos Químicos.
• Poder asistir a la totalidad del curso.
• Estar familiarizado con el lenguaje de modelado algebraico GAMS (https://www.gams.com/).

Organización

Curso organizado por el Departamento de Ingeniería Química en colaboración con el Instituto de Ingeniería de Procesos Químicos y CAChemE.

Preinscripción:

El plazo de solicitud de inscripción se abrirá el martes 18 de diciembre a las 16:00 h siendo accesible desde esta página web. Las plazas son limitadas.

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Process/product optimization using design of experiments and response surface methodology

An intensive practical course mainly for PhD-students on the use of designs of experiments (DOE) and response surface methodology (RSM) for optimization problems. The course covers relevant background, nomenclature and general theory of DOE and RSM modelling for factorial and optimisation designs in addition to practical exercises in Matlab. Due to time limitations, the course concentrates on linear and quadratic models on the k≤3 design dimension. This course is an ideal starting point for every experimental engineering wanting to work effectively, extract maximal information and predict the future behaviour of their system.

Mikko Mäkelä (DSc, Tech) is a postdoctoral fellow at the Swedish University of Agricultural Sciences in Umeå, Sweden and is currently visiting the Department of Chemical Engineering at the University of Alicante. He is working in close cooperation with Paul Geladi, Professor of Chemometrics, and using DOE and RSM for process optimization mainly for the valorization of industrial wastes in laboratory and pilot scales.”

Schedule and details:

This course is free but has limited space available and therefore attendance is preferable by registration. In order to do that, please contact professor  Rubén Ruiz or Andrés Fullana. The course will take place at the University of Alicante, the computer rooms to be used are detailed below:

  • 02-12-2014 from 16:00 to 18:30 – Laboratorio L24
  • 04-12-2014 from 16:00 to 18:30 – Laboratorio L17
  • 09-12-2014 from 15:30 to 18:00 – Laboratorio L027I
  • 11-12-2014 from 16:00 to 18:30 – Laboratorio L17

This course would not had been possible without the support of the  Instituto Universitario de Ingeniería de Procesos Químicos.

Course Materials:

Session 1:

Session 2:

Session 3:

Session 4:

[hr]

 

Nota: En CAChemE publicamos Cursos y ofertas de trabajo para perfiles específicos y/o generales dentro de la ingeniería química de procesos. Si formas parte de una empresa que está interesada en ampliar el número de candidatos especializados en este campo o aumentar el nº de asistentes de tu curso, contacta con nosotros (abstenerse agencias intermediarias o ETTs).