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Optimización No lineal
Programación matemática no
aparecen aparecen real real vida vida lala enen , embargo embargo Sin Sin . aplicaciones aplicaciones dede rango rango amplio amplio unun cubrencubren yy comunes comunes muy muy son son lineal lineal programación programación dede problemas problemas Los Los
Cuando alguna de las restricciones, la función objetivo, o ambos, son nofrecuentemente problemas que no tienen comportamientos lineales.
lineal son más complejos de resolver ‐ Los modelos de programación no problema de programación no lineal. lineales, se dice que se trata de unosible resolverlos mediante aproximaciones lineales. que sus análogos lineales. Sin embargo muchos de ellos es p
convexa Región
n. ióió reg all en et egramen í t t t ní tátá es n ióió reg all edd erai l i esqu l cua os tt pun os dd une que ott segmen ll e ii s convexa es oii espac l ed l d n ióió reg una que ce di di eSS
convexa Función
convexa región un forma f(x) ≥ y donde ) x y ( puntos losde conjunto el si convexa es función una que dice Se
convexa región
convexa ‐ no región
convexa región un forma f(x) ≥ y donde ) y , x( puntos los de conjunto el si convexa es función una que diceSe .
f(x)
f(x)
convexa función
convexa ‐ no función
convexo matemática programación de Modelo
convexa. región una sobre convexa función una de minimización la implica si convexo es MatemáticaProgramación de modelo un que dice Se
2
1 1 2
  4 2 inimizar x x x M
3
1 1 2
  -4 3 6 inimizar x x x M
x x
1 1 2
1 2
1 2
1 2
: 4
2 54 2
0
sujetoa x x
x x
x x
x x
 
 
  

1 1 2
1 2
1 2
1 2
: 4
2 5
4 2
0
sujetoa x x
x x
x x
x x
 
 
  
programación de modelo
convexo ‐ no    matemática
programación de modelo
convexo    matemática
convexo. ‐ unque la función objetivo no lo es, por lo que el modelo es no En el segundo ejemplo la región...
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