tipos de problemas
Páginas: 3 (629 palabras)
Publicado: 1 de diciembre de 2013
PROGRAMACION CUADRATICA
Programación convexa
La programación convexa abarca una amplia clase de problemas, entre ellos
como casos especiales,
están todos los tipos anteriores cuando /(x) escóncava. Las suposiciones son
1. f(x) es cóncava.
2. Cada una de las gi(x) es convexa.
Como se dijo al final de la sección 13.2, estas suposiciones son suficientes para
asegurar que
un máximo locales un máximo global. En la sección 13.6 se verá que las
condiciones necesarias y suficientes para obtener tal solución óptima son una
generalización natural de las condiciones que se acaban deexponer para la
optimización no restringida y su extensión a la inclusión de restricciones de
no negatividad.
Programación separable
La programación separable es un caso especial de programaciónconvexa, en donde la
suposición
adicional es
Todas las funciones / ( x ) y g¡(x) son funciones separables.
Una función separable es una función en la que cada término incluye una sola variable,por lo que la función se puede separar en una suma de funciones de variables
individuales.
Por ejemplo, si f(x) es una función separable, se puede expresar como
en donde cada fj (Xj) incluye sólolos términos con Xj
en donde cada fi (Xj) incluye sólo los términos con Xj. En la terminología de
programación lineal , los problemas de programación separable satisfacen las
suposiciones deaditividad pero no las de proporcionalidad (para funciones no
lineales).
Programación no convexa
La programación no convexa incluye todos los problemas de programación no lineal
que no satisfacenlas suposiciones de programación convexa. En este caso, aun
cuando se tenga éxito en encontrar un máximo local, no hay garantía de que sea
también un máximo global. Por lo tanto, no se tiene unalgoritmo que garantice
encontrar una solución óptima para todos estos problemas; pero sí existen algunos
algoritmos bastante adecuados para encontrar máximos locales, en especial cuando
las formas de...
Programación convexa
La programación convexa abarca una amplia clase de problemas, entre ellos
como casos especiales,
están todos los tipos anteriores cuando /(x) escóncava. Las suposiciones son
1. f(x) es cóncava.
2. Cada una de las gi(x) es convexa.
Como se dijo al final de la sección 13.2, estas suposiciones son suficientes para
asegurar que
un máximo locales un máximo global. En la sección 13.6 se verá que las
condiciones necesarias y suficientes para obtener tal solución óptima son una
generalización natural de las condiciones que se acaban deexponer para la
optimización no restringida y su extensión a la inclusión de restricciones de
no negatividad.
Programación separable
La programación separable es un caso especial de programaciónconvexa, en donde la
suposición
adicional es
Todas las funciones / ( x ) y g¡(x) son funciones separables.
Una función separable es una función en la que cada término incluye una sola variable,por lo que la función se puede separar en una suma de funciones de variables
individuales.
Por ejemplo, si f(x) es una función separable, se puede expresar como
en donde cada fj (Xj) incluye sólolos términos con Xj
en donde cada fi (Xj) incluye sólo los términos con Xj. En la terminología de
programación lineal , los problemas de programación separable satisfacen las
suposiciones deaditividad pero no las de proporcionalidad (para funciones no
lineales).
Programación no convexa
La programación no convexa incluye todos los problemas de programación no lineal
que no satisfacenlas suposiciones de programación convexa. En este caso, aun
cuando se tenga éxito en encontrar un máximo local, no hay garantía de que sea
también un máximo global. Por lo tanto, no se tiene unalgoritmo que garantice
encontrar una solución óptima para todos estos problemas; pero sí existen algunos
algoritmos bastante adecuados para encontrar máximos locales, en especial cuando
las formas de...
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