Optimizacion no lineal
Los problemas con restricciones son más difíciles de resolver debido a los requerimientos adicionales que la solución debe satisfacer.
La mayoría de los métodos propuestos para resolver este tipo de problemas están basados en uno de los siguientes conceptos:
1. Extensión de la metodología lineal a través de repetidasaproximaciones lineales
2. Transformación de un problema con restricciones en una secuencia de problemas sin restricciones mediante el uso de funciones de penalización
r
3. Uso de tolerancias flexibles para acomodar vectores x
de regiones posibles y no posibles
En este curso estudiaremos los últimos dos conceptos.
2.1. Métodos de función de penalización
Enesencia:
Problema de Programación No Lineal con restricciones
se transforma
Problema sin restricciones
ó
Secuencia de problemas sin restricciones
Por ejemplo, supóngase que se quiere encontrar el mínimo de
f x x1
3 2 x 2 2
sujeto a
h x x1 x2 4 0
Se puede deducir una nueva función objetivo sin restricciones,
P x x1 3
x2 2
x1 x2 4al sumarle el cuadrado de la restricción a f(x) como una penalización. Durante la minimización de P(x)
el vector x es forzado por la penalización a satisfacer la restricción.
Los métodos de función de penalización se pueden dividir en dos clases:
Métodos Paramétricos: son caracterizados por uno o más parámetros ajustables que ponderan la función de penalización formada por lasrestricciones. Estos a su vez se pueden dividir en:
o Métodos de punto interior: Mantener lejos de los bordes de la región factible mediante la suma de la función de penalización.
o Métodos de punto exterior: generar una secuencia de puntos no factibles que en el límite llegan a una solución factible. La función de penalización previene de irse muy lejos de la región factible.
o Métodos mixtos:requeridos especialmente con restricciones de igualdad. Algunas restricciones son satisfechas y otras no, pero todas son satisfechas dentro de una tolerancia cuando se alcanza una solución.
Métodos No paramétricos: tratan a la función objetivo como una restricción adicional la cual es sucesivamente apegada a partir de la información desarrollada en la solución del problema.
En resumen:
Elenfoque de funciones de penalización es transformar el problema no lineal con restricciones en una secuencia de problemas sin restricciones sumando una ó más funciones de restricción a la función objetivo y eliminando así tales restricciones.
Formalmente la transformación del problema es como sigue:
Minimizar f r r n
Sujeto a m restricciones de igualdad
r
h j x
0 j = 1,…, my (p-m) restricciones de desigualdad
r
g j x
0 j = m+1,…, p
Minimizar
P x k , r k
f x k
m
r k H h x k
p
r k G g x k
i 1 i m 1
Donde
P x k , r k
: función aumentada generalizada, o función de penalización
i 0
H hi x
: factores de ponderación
: funcional de h x k
G g i x
: funcional de
g i xk : pasos de la búsqueda numérica
Selecciones típicas para funciones de restricciones de desigualdad G g i x
1. G1 gi x
à + si g i x
à 0+ è x siempre es un punto interior.
2. G2 g i x
à 0 si
g i x
à 0- è sólo son aceptados puntos exteriores.
3. G3 g i x
> 0 para g i x
< 0 y
G4 g i x
= 0 para g i x
≥ 0.Esta opción no
contempla la satisfacción de la restricción excepto en la solución.
Para restricción de igualdad una selección funcional típica es:
H hi x
à 0 si hi x à 0
Una forma típica para las restricciones de igualdad es H hi x i
Adicionalmente, para todas las selecciones anteriores se requiere que:
lim
k
p
r k G g x k 0
i m 1...
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