Optimizacion de s y f
- 1. REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA INSTITUTO UNIVERSITARIO POLITÉCNICO “SANTIAGO MARIÑO” EXTENSIÓN MARACAY Optimización de sistemas y funciones Autor: Nuñez Jesús
- 2. Intenta dar respuesta a un tipo general de problemas donde se desea elegir el mejor entre un conjunto de elementos. Optimización Tipos de optimizaciones Si la restricción no existe, o es una restricción de igualdad, con menor o igual número de variables que la función objetivo entonces, la diferencial, da la respuesta, ya que solo se trata de buscar los valores extremos de una función. Se presenta cuando la restricción contiene mayor cantidad de variables que la función objetivo, o la restricción contiene restricciones de desigualdad, esta hace el uso de métodos en los que en algunos casos se pueden encontrar los valores máximos o mínimos. Optimización clásica Optimización no clásica
- 3. Se presenta cuando las variables del problema (función objetivo o restricciones) son variables aleatorias el tipo de optimización realizada es optimización estocástica La formulación de problema de optimización consiste en, organizar un conjunto de datos de tal manera que describa una situación que desea ser solucionada, esta internaliza la estructura organizativa de una organización o empresa y establece las variables y limitaciones de la problemática, lo que, proporciona un entorno ágil para el análisis para poder compartir supuestos y resultados al cual por medio de estos poder llegar a tener una dirección hacia la mejor decisión Optimización estocástica
- 4. 1. Entender el problema a fondo. 2. Describir el objetivo. 3. Describir cada restricción. 4. Definir las variables de decisiones. 5. Escribir el objetivo en función de las variables de decisión. 6. Escribir las restricciones en función de las variables de decisiones. Pasos para la formulación de problemas
- 5. La función objetivo es una ecuación que debe ser optimizada una vez dadas las restricciones determinadas y con variables que necesitan ser minimizadas o maximizadas, es decir, la función objetivo trata de definir la cantidad que se va a maximizar o minimizar
- 6. Es un procedimiento para encontrar el punto máximo y mínimo de una función de varias variables sujetas a restricciones. El método se reduce a un problema restringido con una “n” cantidad de variables o a uno sin restricciones. LaGrange En cuanto a este método se puede decir que busca extraer una función implícita de las restricciones y encontrar las condiciones para que las derivadas parciales con respecto a las variables independientes de la función sean iguales a cero. Este tipo de método son aplicados en el campo de la producción en base a la optimización de los procedimientos administrativos con respecto a la valuación y determinación de costos, presupuestos, entre otros.
- 7. Jacobiana Son matrices que representa la derivada de una función multivariable, pero hay que tener en cuenta que esta no siempre se establecerá como una matriz cuadrática. Su aplicación más resaltante es la de aproximar linealmente la función en un punto, esta también es utilizada para pasar de un sistema de coordenadas a otro.
- 8. Kuhn Tucker En este método es necesario derivadas parciales de primer orden continuas, aquí se tiene en cuenta el proceso de maximización por lo cual los resultados a considerar son aquellos diferentes de cero (0) o valores positivos, pero teniendo siempre en consideración que se deben conservar los valores negativos como referencia en las gráficas. Ya que además dentro de este método se busca expresar los resultados mediante gráficas que puedan utilizarse para la interpretación de los resultados obtenidos.
- 9. Consiste en recolección y análisis relevante del problema. Aquí se define las variables, las ecuaciones, la función objetivo y los parámetros. Aquí se precisa la formulaciones y escrituras de las ecuaciones que describen el problema. Trata de implantar un algoritmo de obtención de la solución optima o cuasioptima. Identificar problema Especificación y formulación Resolución