In chromatography, complex inverse problems related to the parameters estimation and process optimization are presented. Metaheuristics methods are known as general purpose approximated algorithms which seek and hopefully find good solutions at a reasonable computational cost. These methods are iterative process to perform a robust search of a solution space. Genetic algorithms are optimization techniques based on the principles of genetics and natural selection. They have demonstrated very

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... performance as global optimizers in many types of applications, including inverse problems. In this work, the effectiveness of genetic algorithms is investigated to estimate parameters in liquid chromatography. En el proceso de cromatografía se presentan problemas inversos relacionados con la estimación de parámetros y la optimización del proceso. Los métodosmetaheurísticos son conocidos como algoritmos aproximados de propósito general que buscan y encuentran satisfactoriamente buenas soluciones con un costo computacional razonable. Estos métodos son procesos iterativos que realizan una búsqueda robusta en un espacio de solución. Los algoritmos genéticos son técnicas de optimización basadas en los principios de la genética y la selección natural. Han demostrado un buen rendimiento como optimizadores globales en varios tipos de aplicaciones, incluyendo los problemas inversos. En este trabajo se analiza la efectividad de los algoritmos genéticos para estimar parámetros en la cromatografía líquida de columna. Palabras Clave: Algoritmos Genéticos, Estimación de Parámetros, Problemas Inversos, Cromatografía. Aplicación de Algoritmos Genéticos en la Estimación de Parámetros en Cromatografía Líquida-13