| Centro |
| Facultad de Ciencias Matemáticas |
| Departamento |
| Estadística e Investigación Operativa |
| Profesor responsable |
| Sin datos cargados |
| Met. Docent |
| En las clases teóricas el profesor introducirá los conceptos y métodos de la Programación No Lineal, con ejemplos y ejercicios que resolverán los estudiantes. En las clases prácticas, los estudiantes modelizarán problemas no lineales, los resolverán e interpretarán los resultados. |
| Met. Avaluació |
| En la calificación de la asignatura se considerará la nota obtenida en un examen de problemas y cuestiones que se realizará al final del semestre, que constituirá el 80% de la nota final,y los trabajos prácticos que se deberán entregar a lo largo del curso y que constituirán el 20% restante. |
| Bibliografia |
| Barbolla R., Cerdá, E. Y Sanz, P. Optimización. Cuestiones, ejercicios y aplicaciones a la economía . Prentice Hall 2001. Bazaraa, M.S., Sherali, D.S. and Shetty, C.M., Nonlinear Programming. Theory and Algorithms. 2ª edición. John Wiley, 1993. Bertsekas, D.P., Nonlinear Programming, Athena Scientific, Belmont, 1995. Eppen, G.D. et al, Investigación de Operaciones en la ciencia administrativa, 5ª edición, Prentice Hall, 2000. Luenberger, D.E., Programación lineal y no lineal. Addison.Wesley Iberoamericana, 1989. Nocedal, J, and Wright, S. Numerical optimization. Springer-Verlag New York, 1999. Peressini, A.L., Sullivan, F.E. and Uhl, J.J., The Mathematics of Nonlinear Programming. Springer Verlag, 1988. |
| Continguts |
| 1.- Optimización no restringida. Condiciones de optimalidad. Métodos de descenso. Métodos basados en el gradiente. Método de Newton. Métodos de direcciones conjugadas. Métodos cuasi-Newton. 2.- Optimización sobre un conjunto convexo. Condiciones de optimalidad. Direcciones factibles. Métodos de proyección del gradiente. Suboptimización en variedades. Programación cuadrática. 3.- Teoría de los multiplicadores de Lagrange. Condiciones necesarias para restricciones de igualdad. Condiciones suficientes. La función lagrangiana aumentada. Restricciones de desigualdad: condiciones de Karush, Kuhn y Tucker. 4.- Métodos basados en el uso de penalizaciones. Métodos de barrera. Métodos de penalización y de los multiplicadores. Programación cuadrática secuencial. Método de Lagrange-Newton. |
| Objetius |
| Familiarizar al estudiante con las diferentes formulaciones de problemas de optimización no lineales y los problemas que aparecen al intentar caracterizar la optimalidad de las soluciones obtenidas. Iniciar al estudiante en los métodos de optimización que le permitan el tratamiento adecuado de los problemas más habituales. |
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