Programación general no-lineal con restricciones: algoritmos aplicables (I)
En este trabajo se describen algunos de los algoritmos de programación general de uso más generalizado. Estos algoritmos son: MAP(método de programación aproximada), GR(gradiente reducido generalizado), GRG2(gradiente reducido generalizado 2), MINOS(sistema modular de optimización no-lineal con cond...
| Autor: | |
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| Formato: | artículo |
| Fecha de publicación: | 1978 |
| País: | España |
| Recursos: | Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) |
| Repositorio: | UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:upcommons.upc.edu:2099/4593 |
| Acesso em linha: | https://hdl.handle.net/2099/4593 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Mathematical programming Programació (Matemàtica) Classificació AMS::90 Operations research, mathematical programming::90C Mathematical programming |
| Resumo: | En este trabajo se describen algunos de los algoritmos de programación general de uso más generalizado. Estos algoritmos son: MAP(método de programación aproximada), GR(gradiente reducido generalizado), GRG2(gradiente reducido generalizado 2), MINOS(sistema modular de optimización no-lineal con condiciones lineales) y CGAP(programación aproximada en base al gradiente conjugado). Las características comunes más sobresalientes son: (a)no precisan para su convergencia que el problema a optimizar sea convexo aunque si no lo fuese, el óptimo local no garantiza que sea el óptimo global, (b)combinan los métodos de optimización sin restricciones con los métodos de programación lineal, (c)utilizan el gradiente reducido y la matriz hessiana reducida de la función objetivo para determinar la dirección de las variables, y (d)tienen su validación utilizando problemas reales. Así mismo se describen las diferencias entre estos algoritmos y con respecto a los algoritmos SAL (optimización secuencial de la función de Lagrange Aumentada). Finalmente, se recoge la tendencia en la investigación futura en este campo. |
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