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PROGRAMACION NO LINEAL CONVEXA (cumple con :check: (las condiciones de…
PROGRAMACION NO LINEAL CONVEXA
cumple con :check:
la funcion objetivo sea diferenciable
las condiciones de Karush-Kunt-Tucker
problemas sin restricciones
permite ekiminar el
gradiente de la funcion
problemas con restricciones
desigualdad
igualdad
el óptimo caso en
caso de existir es único
Metodos de solucion
Algoritmos secuenciales no restringidos
convierte problemas de optimizacion
restringida en problemas de
optimizacion no restringida
Metodo funcion de barrera
Metodo funcion finalización
Algoritmos de aproximación
secuencial
utiliza
ALGORITMO DE FRANK WOLFE
donde
sustituye la duncion dos por
sucesion de aproximaciones lineales
usando metodos de aproximacion
lineal y cuadraticas
Algoritmo del gradiente
Optimiza
Funciones continuamente
diferenciables generando
puntos sucesivos
en la
direccion del gradiente
Resuelve funcion objetivo
Concava
Convexa
Características
Funcion objetivo
NO lineal
Separable o cuadrática
Restricciones
Puede tener o no tener
Si tiene deben ser convexas
ALgoritmos
FRank-Wolfe
LaGrange
Aplicaciones
Produccion en fabricas
Redes de direccionamiento