Differential evolution for the optimization of complex technological systems : applications to the oil & gas and nuclear industries

The optimization of complex processes, such as industrial systems, often turns out to be a goal difficult to pursue without specific expertise and experience in the field. The difficulties of such systems are derived primarily from the complex form they may have, the different interactions that bind ownership, operation and performance combined with the uncertainty it brings. The Oil & Gas world and the Nuclear industry are two of the branches where tools to optimize, simulate and provide answers to questions difficult to resolve by a simple analysis are necessary. Evolutionary algorithms, such as Genetic Algorithms or Differential Evolution, can make significant improvements in the definition of asset management or production of nuclear plants. The thesis sets out comprehensively the various techniques of Differential Evolution developed in recent years, analyzing the goodness of such techniques, the situations in which they can be used and the sensitivity of their parameters. In addition, two case studies on real problems of industry are presented and resolved through the application of this powerful optimization tool.

L’ottimizzazione di processi complessi, come quelli industriali, spesso risulta essere un obiettivo difficilmente perseguibile senza specifiche competenze ed esperienze acquisite sul campo. La difficoltà di tali sistemi deriva principalmente dalla complessa forma che essi possono avere, dalle diverse interazioni che legano proprietà, operatività e performance unite all’incertezza che ne deriva. Il mondo dell’Oil&Gas e quello del Nucleare sono due tra le branche dell’industria dove più si sente il bisogno di strumenti in grado di ottimizzare, simulare e dare risposte a quesiti di difficile risoluzione tramite una semplice analisi del sistema. Gli algoritmi evolutivi, come gli Algoritmi Genetici o il Differential Evolution, possono dare notevoli miglioramenti nella definizione di gestione di asset produttivi o di impianti nucleari. Tale tesi espone in maniera completa le varie tecniche del Differential Evolution sviluppate in questi anni, analizzando la bontà di tali tecniche, le situazioni in cui possono essere utilizzati e la sensitività dei loro parametri. Inoltre, due casi studio su problemi reali del mondo dell’industria sono presentati e risolti grazie all’applicazione di questo potente strumento di ottimizzazione.