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Publicado: 26 de marzo de 2015
PROGRAMACIÓN NO LINEAL
Montero, leidy
Mundopopi@hotmail.com
Zuluaga, Angela Paola
***
Universidad Manuela Beltrán, ciencias básicas
Resumen
Mostrar información básica de la programación no lineal que de un entendimiento de que abarca y como está el tema de programación no lineal para el año 2014. Para lo cual, se hace necesario implementar como metodología de investigación el análisisdocumental que para que sea actualizado se necesita documentación alojada en la web, de donde se seleccionaran algunas páginas que muestren la mejor información para que a partir de ellas poder seleccionar información relevante para el tema y acorde a los temas propuesto por el profesor que son la teoría general de la programación no lineal y tendencias de está.
Palabras Claves
Optimización nolineal, Condiciones de Karush-Kuhn-Tucker, Método de multiplicidad de Lagrange y Procedimiento de búsqueda de gradiente.
Abstract
Show basic information of nonlinear programming an understanding that encompasses as is the topic of nonlinear programming for 2014. For this purpose, it is necessary to implement as a research methodology documentary analysis to be updated is requires documentationhosted on the web, where some pages that show the best information so that from them to select information relevant to the subject and according to the topics proposed by the teacher are the general theory of nonlinear programming were selected and trends are.
Introducción
En los últimos años, se vienen desarrollando numerosas técnicas de optimización matemática que han permitido aprovechar lasventajas de los ordenadores. Una de esas técnicas es la programación matemática, de la cual la programación no lineal es un caso especial. La programación matemática es un término que fue acuñado por Robert Dorfman en 1950; y actualmente es una expresión genérica que comprende la programación lineal, la programación entera, la programación convexa y la programación no lineal, entre otras.
Laprogramación no lineal tiene como objetivo la optimización de funciones no lineales o lineales sujeto a restricciones no lineales (o funciones no lineales sujeto a restricciones lineales) las típicas áreas de aplicación son procesos químicos, valoración de proyectos, problemas de diseño estructural, ajuste de curvas, asignación de recursos, diseño de procesos, etc.
En los últimos años, lasinvestigaciones en el campo de la programación matemática, se ha dirigido al área de la programación lineal. La contribución en esta área ha sido de tal magnitud que es posible resolver la mayoría de los problemas lineales planteados. Pero por otro lado, se han propuesto muchos métodos para resolver problemas de programación no lineal, pero el rango de aplicabilidad de los algoritmos no lineales existenteses limitado.
Marco teórico
La Programación no lineal (NP) implica minimizar o maximizar una función objetivo no lineal sujeta a restricciones encuadernadas, restricciones lineales o restricciones no lineales, en los que las restricciones pueden ser las desigualdades o igualdades. Problemas de ejemplo en la ingeniería incluyen el análisis de equilibrios de diseño, la selección de diseños óptimos,y la incorporación de métodos de optimización de algoritmos y modelos. Esta puede ser programación lineal restringida y no restringida [1].
La Programación no lineal sin restricciones es el problema matemático que consiste en encontrar un vector x que es un mínimo local de la función escalar no lineal f(x). Sin restricciones en este caso significa que no hay restricciones a la gama de x [1].
Lossiguientes algoritmos se utilizan comúnmente para la programación no lineal sin restricciones:
Quasi-Newton: Utiliza un procedimiento mixto cuadrático y cúbica de búsqueda de línea y la fórmula Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS) para la actualización de la aproximación de la matriz hessiana.
Nelder-Mead: Utiliza un algoritmo de búsqueda directa que utiliza sólo los valores de función...
Montero, leidy
Mundopopi@hotmail.com
Zuluaga, Angela Paola
***
Universidad Manuela Beltrán, ciencias básicas
Resumen
Mostrar información básica de la programación no lineal que de un entendimiento de que abarca y como está el tema de programación no lineal para el año 2014. Para lo cual, se hace necesario implementar como metodología de investigación el análisisdocumental que para que sea actualizado se necesita documentación alojada en la web, de donde se seleccionaran algunas páginas que muestren la mejor información para que a partir de ellas poder seleccionar información relevante para el tema y acorde a los temas propuesto por el profesor que son la teoría general de la programación no lineal y tendencias de está.
Palabras Claves
Optimización nolineal, Condiciones de Karush-Kuhn-Tucker, Método de multiplicidad de Lagrange y Procedimiento de búsqueda de gradiente.
Abstract
Show basic information of nonlinear programming an understanding that encompasses as is the topic of nonlinear programming for 2014. For this purpose, it is necessary to implement as a research methodology documentary analysis to be updated is requires documentationhosted on the web, where some pages that show the best information so that from them to select information relevant to the subject and according to the topics proposed by the teacher are the general theory of nonlinear programming were selected and trends are.
Introducción
En los últimos años, se vienen desarrollando numerosas técnicas de optimización matemática que han permitido aprovechar lasventajas de los ordenadores. Una de esas técnicas es la programación matemática, de la cual la programación no lineal es un caso especial. La programación matemática es un término que fue acuñado por Robert Dorfman en 1950; y actualmente es una expresión genérica que comprende la programación lineal, la programación entera, la programación convexa y la programación no lineal, entre otras.
Laprogramación no lineal tiene como objetivo la optimización de funciones no lineales o lineales sujeto a restricciones no lineales (o funciones no lineales sujeto a restricciones lineales) las típicas áreas de aplicación son procesos químicos, valoración de proyectos, problemas de diseño estructural, ajuste de curvas, asignación de recursos, diseño de procesos, etc.
En los últimos años, lasinvestigaciones en el campo de la programación matemática, se ha dirigido al área de la programación lineal. La contribución en esta área ha sido de tal magnitud que es posible resolver la mayoría de los problemas lineales planteados. Pero por otro lado, se han propuesto muchos métodos para resolver problemas de programación no lineal, pero el rango de aplicabilidad de los algoritmos no lineales existenteses limitado.
Marco teórico
La Programación no lineal (NP) implica minimizar o maximizar una función objetivo no lineal sujeta a restricciones encuadernadas, restricciones lineales o restricciones no lineales, en los que las restricciones pueden ser las desigualdades o igualdades. Problemas de ejemplo en la ingeniería incluyen el análisis de equilibrios de diseño, la selección de diseños óptimos,y la incorporación de métodos de optimización de algoritmos y modelos. Esta puede ser programación lineal restringida y no restringida [1].
La Programación no lineal sin restricciones es el problema matemático que consiste en encontrar un vector x que es un mínimo local de la función escalar no lineal f(x). Sin restricciones en este caso significa que no hay restricciones a la gama de x [1].
Lossiguientes algoritmos se utilizan comúnmente para la programación no lineal sin restricciones:
Quasi-Newton: Utiliza un procedimiento mixto cuadrático y cúbica de búsqueda de línea y la fórmula Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno (BFGS) para la actualización de la aproximación de la matriz hessiana.
Nelder-Mead: Utiliza un algoritmo de búsqueda directa que utiliza sólo los valores de función...
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