Archivo de Etiquetas (Tags) | programación no lineal

Ejemplo del Método de Frank Wolfe en Programación No Lineal

frank wolfe

El método o algoritmo de Frank Wolfe fue propuesto en 1956 por Marguerite Frank y Philip Wolfe y se aplica a problemas de optimización matemática con una función objetivo no lineal convexa y cuyo dominio de soluciones factibles esta compuesto exclusivamente por restricciones lineales, es decir, es un conjunto convexo (en consecuencia el problema es convexo). […]

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Método del Centroide aplicado a un Problema de Localización de Instalaciones

método del centroide

El Método del Centroide es una técnica para ubicar instalaciones que considera las instalaciones existentes, las distancias entre ellas y la cantidad de productos a transportar entre las mismas. Se suele suponer que los costos de envío o transporte de entrada y salida son iguales y no incluye costos de envío especiales. La aplicación del […]

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Método de Lagrange aplicado a un Problema de Programación No Lineal

método de lagrange

El método de multiplicadores de Lagrange (el cual es generalizado por las condiciones de optimalidad de Karush-Kuhn-Tucker) permite abordar la resolución de modelos de programación no lineal que consideran restricciones de igualdad. En este sentido y como resulta natural, el dominio de soluciones factibles considerará exclusivamente aquellas soluciones que permiten verificar el cumplimiento de la […]

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Teorema de Karush Kuhn Tucker en PNL (Ejercicios Resueltos)

Teorema de Karush Kuhn Tucker

Las condiciones de optimalidad establecidas en el Teorema de Karush Kuhn Tucker (KKT) permiten abordar la resolución de modelos de Programación No Lineal que consideran tanto restricciones de igualdad (ecuaciones) como desigualdad (inecuaciones). En términos comparativos las condiciones de KKT son más generales que el Método de Lagrange el cual se puede aplicar a problemas no […]

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Programación No Lineal no Convexo

no convexo

A diferencia de la Programación Lineal donde sus distintas aplicaciones corresponden a problemas de optimización convexos (situación que facilita la resolución computacional), en Programación No Lineal no existen garantías a priori que permita garantizar que un modelo en particular será un problema convexo. Es decir, una aplicación de Programación No Lineal puede ser un problema […]

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