Encabezado Facultad de Ciencias
Presentación

Actuaría (plan 2006) 2018-1

Optativas, Programación no Lineal

Grupo 9336 5 alumnos.
Profesor Minerva Elizabeth Soto Patiño lu mi vi 20 a 21 Taller de Geometría
Ayudante Samuel Martínez Bello ma ju 20 a 21 Taller de Geometría
 

Clases Ma, Ju, Vi Profesora, Lu y Mi Ayudante

Objetivo del curso

Dentro de los objetivos específicos se busca que los alumnos:

  • Desarrollen sus capacidades de investigación, así como sus habilidades explicativas.
  • Utilizacen las herramientas computacionales para la solución de problemas de optimización
  • Implementen herramientas computacionales para la solución de problemas de optimización

Temario:

Conceptos Básicos de Programación no Lineal

  • Optimización

  • Tipos de problemas.

  • Tamaño del problema.

  • Algoritmo iterativas y convergencias

Formulación de problemas no lineales

Algoritmos para problemas sin restricción de una sola variable:

  • Métodos de búsqueda en un intervalo sin derivadas

  • Métodos de búsqueda en un intervalo con derivadas

Algoritmos para problemas sin restricción con varias variables:

  • Métodos de búsqueda sin derivadas

  • Métodos de búsqueda con derivadas

  • Método de direcciones conjugadas.

  • Gradiente de una función

Optimización clásica con restricciones

  • Modelos con restricciones de igualdad

  • Multiplicadores de Lagrange

  • Condiciones de Kuhn-Tucker

60% Exámenes:

  • Se realizarán 4 parciales

Es necesario tener promedio aprobatorio en los exámenes para aprobar el curso.

Se pueden reponer dos parciales al final del curso

40% Tareas/ Presentaciones

Se entregan por equipos de 2 a 3 alumnos.

  • Tareas/ Presentaciones semanales (40%)
  • Se realizarán sesiones colaborativas de trabajo a fin de fomentar la habilidad de investigación de los alumnos, en los cuales ellos tendrán que presentar de manera inicnial los temas, con posterior retroalimentación del profesor y explicación a detalle de los puntos importantes
  • Tareas previas a parciales/ programas (60%)
  • Se realizan tareas previas a los parciales, en las cuales, los alumnos utilizarán/desarrollarán herramientas computacionales de apoyo, para la solución de los problemas de la sección específica.

Bibliografía

Avriel, M. (2003). Nonlinear Programming: Analysis and Methods. Dover.

Bazaraa, M.S., Sherali, H.D., and Shetty, C.M. (2006). Nonlinear Programming: Theory and Algorithms (3a ed.). John Wiley & Sons.

Bertsekas, D.P. (1999). Nonlinear Programming. Athena Scientific (2a ed.).

Griva, I., Nash, S.G., and Sofer, A. (2009). Linear and Nonlinear Optimization (2a ed.). SIAM.

Hillier, F.S. and Lieberman, G.J. (2009). Introduction to Operations Research (9a ed.). Mc Graw Hill.

Papadimitriou, C.H. and Steiglitz, K. (1998). Combinatorial Optimization: Algorithms and Complexity. Dover Publications.

Ruszczyński, A. (2006). Nonlinear Optimization. Princeton University Press.

Luenberger, D.G. and Ye, Y. (2010). Linear and Nonlinear Programming (3a ed.). Springer.

Taha, H.A. (2010). Operations Research: an Introduction (9a ed.). Prentice Hall/Pearson Education.

Winston, W.L. (2003). Operations Research: Applications and Algorithms (4a ed.). Prentice Hall-Kent.

 


Hecho en México, todos los derechos reservados 2011-2016. Esta página puede ser reproducida con fines no lucrativos, siempre y cuando no se mutile, se cite la fuente completa y su dirección electrónica. De otra forma requiere permiso previo por escrito de la Institución.
Sitio web administrado por la Coordinación de los Servicios de Cómputo de la Facultad de Ciencias. ¿Dudas?, ¿comentarios?. Escribenos.