¿Por qué la investigación en ingeniería eléctrica está obsesionada con la optimización?

Answer 1

No necesariamente. EE es una de las más amplias disciplinas de ingeniería. Por un lado, puede encontrar investigadores en óptica, láser, dispositivos, etc., que son esencialmente físicos experimentales y no están tan preocupados por la teoría de optimización o los algoritmos.

Por otro lado, tiene teóricos de control que están básicamente en algún lugar entre matemáticos aplicados y puros, y fueron los principales impulsores tanto en la teoría de optimización como en los algoritmos. Los teóricos / optimizadores de control bien conocidos son Stephen Boyd, Vandenberghe, Pablo Parrilo, etc.

En algún punto intermedio se encuentran las señales y los sistemas de personas que trabajan en sistemas de información y decisión. Esto incluye comunicación, procesamiento de señales, redes, aprendizaje automático, etc., que en su mayoría son consumidores de optimización.

Entonces el espectro es amplio. La optimización es popular porque la mayoría de los problemas del mundo real se pueden plantear como problemas de optimización o se pueden aproximar como uno solo. Cualquier cosa que implique toma de decisiones, inferencia, asignación de recursos, etc. es esencialmente un problema de optimización.

Answer 2

Si se miran asuntos históricamente, EE ha sido el principal impulsor de la optimización.

Esto comenzó alrededor del cambio de siglo (1900) cuando los movimientos hacia la simulación a gran escala y el diseño de sistemas y redes eléctricas comenzaron a crecer. Los sistemas de energía y el flujo de carga fueron una preocupación inicial, así como la simulación donde uno tenía sistemas no lineales y uno tenía que encontrar las condiciones iniciales para permitir el inicio estable de tales programas, así como soluciones viables.

Hoy, por supuesto, la optimización se ha extendido a casi todas las disciplinas y campos y el truco sigue siendo encontrar el intento y encontrar o definir las condiciones que definen correctamente y permiten que cualquier algoritmo de optimización converja. Se pueden optimizar los diseños de máquinas, procesos, operaciones o costos que requieren un conocimiento profundo tanto del proceso como de los diversos métodos de optimización para obtener soluciones realistas. No es una técnica de caja negra como muchos creen que es. Incluso el autoajuste de los controladores es una optimización que tiene un alcance de aplicación muy amplio que se extiende hoy más allá de solo EE.

Tenga en cuenta que la optimización se utiliza en gran medida en la etapa de diseño y la EE promedio no hace mucha optimización si la hay. Es por eso que se usa mucho en investigación y diseño de EE.

Answer 3

Ese es el TRABAJO de un ingeniero, descubrir cómo hacer más por menos, pero no mucho menos.