Ejemplos de optimizacion

Ejemplos de optimizacion

Ejemplos de problemas de optimización con soluciones pdf

Tutorial para Optimization Toolbox™Open Live ScriptEste tutorial incluye múltiples ejemplos que muestran cómo utilizar dos solucionadores de optimización no lineal, fminunc y fmincon, y cómo establecer opciones. Los principios expuestos en este tutorial se aplican a los demás solucionadores no lineales, como fgoalattain, fminimax, lsqnonlin, lsqcurvefit y fsolve.Los ejemplos del tutorial cubren estas tareas:Ejemplo de optimización sin restriccionesConsidere el problema de encontrar un mínimo de la función

Ejemplo de optimización sin restricciones con parámetros adicionalesA continuación, pase parámetros adicionales como argumentos adicionales a la función objetivo, primero utilizando un archivo de MATLAB, y luego utilizando una función anidada.Considere la función objetivo del ejemplo anterior.

f(x,y,a,b,c)=(x-a)exp(-((x-a)2+(y-b)2))+((x-a)2+(y-b)2)/c.Esta función es una versión desplazada y escalada de la función objetivo original. Función de archivo MATLABConsidere una función objetivo de archivo MATLAB llamada bowlpeakfun definida como sigue.Tipo bowlpeakfunfunction y = bowlpeakfun(x, a, b, c)

Ejemplos de problemas de optimización en informática

La optimización matemática (también llamada optimización) o la programación matemática es la selección del mejor elemento, con respecto a algún criterio, de entre un conjunto de alternativas disponibles[1]. Los problemas de optimización de este tipo surgen en todas las disciplinas cuantitativas, desde la informática y la ingeniería[2] hasta la investigación operativa y la economía, y el desarrollo de métodos de solución ha sido de interés para las matemáticas durante siglos[3].

  Ambiente de programacion

En el caso más sencillo, un problema de optimización consiste en maximizar o minimizar una función real eligiendo sistemáticamente valores de entrada dentro de un conjunto permitido y calculando el valor de la función. La generalización de la teoría y las técnicas de optimización a otras formulaciones constituye un amplio campo de las matemáticas aplicadas. En términos más generales, la optimización incluye la búsqueda de los “mejores valores disponibles” de alguna función objetivo dado un dominio (o entrada) definido, incluyendo una variedad de diferentes tipos de funciones objetivo y diferentes tipos de dominios.

Problema de optimización

Aunque hay ejemplos de optimizaciones sin restricciones en economía, por ejemplo la búsqueda del beneficio óptimo, el ingreso máximo, el coste mínimo, etc., la optimización con restricciones es una de las herramientas fundamentales en economía y en la vida real. Los consumidores maximizan su utilidad sujetos a muchas restricciones, y una de las más importantes es la restricción presupuestaria. Ni siquiera Bill Gates puede consumir todo lo que hay en el mundo y todo lo que quiere. ¿Puede Mark Zuckerberg comprarlo todo? Del mismo modo, al maximizar el beneficio o minimizar los costes, los productores se enfrentan a varias limitaciones económicas en la vida real, por ejemplo, limitaciones de recursos, limitaciones de producción, etc.

La técnica matemática comúnmente utilizada en las optimizaciones con restricciones implica el uso del multiplicador de Lagrange y la función de Lagrange para resolver estos problemas, seguido de la comprobación de las condiciones de segundo orden mediante el hessiano de borde. Cuando la función objetivo es una función de dos variables, y sólo hay una restricción de igualdad, el problema de optimización restringida también puede resolverse utilizando el enfoque geométrico discutido anteriormente dado que el punto óptimo es un óptimo interior. Cabe mencionar de nuevo que en este capítulo no abordaremos las condiciones suficientes de segundo orden.

  Como hacer un mensaje subliminal

Ejemplos de optimización en los negocios

En este artículo, proporciono varios ejemplos que ayudarán a la gente a identificar situaciones en las que se puede aplicar la optimización, evitando en lo posible la jerga matemática. A medida que vaya leyendo, piense en las implicaciones de la combinación de estos algoritmos y de la gran potencia de cálculo disponible en la actualidad.

El modelo de madurez analítica de Gartner propone cuatro fases: Descriptiva (¿Qué ha pasado?), Diagnóstica (¿Por qué ha pasado?), Predictiva (¿Qué pasará?) y Prescriptiva (¿Cómo podemos hacer que pase?). La optimización es el núcleo de la etapa prescriptiva, que indica cómo utilizar los recursos de forma eficiente para lograr el mejor objetivo posible en una serie de condiciones.

En un modelo de optimización, el objetivo puede ser minimizar los costes en un sistema de producción (por ejemplo, una refinería de petróleo) en el que los recursos son la mano de obra, las materias primas, etc. y deben alcanzarse los objetivos de producción. En un hospital, el objetivo puede ser minimizar el tiempo de espera de los pacientes en la sala de urgencias antes de ser atendidos por un médico, donde los recursos son los médicos, las enfermeras, las salas, los equipos, etc. En marketing, el objetivo puede ser maximizar el beneficio obtenido dirigiéndose a los clientes adecuados en condiciones presupuestarias y operativas. En una Operación Humanitaria el objetivo sería llegar al mayor número de personas afectadas lo más rápidamente posible para distribuir recursos agua, alimentos y servicios médicos diseñando rutas óptimas.

Esta web utiliza cookies propias para su correcto funcionamiento. Al hacer clic en el botón Aceptar, acepta el uso de estas tecnologías y el procesamiento de tus datos para estos propósitos. Más información
Privacidad