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REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA
        EDUCACIÓN SUSPERIOR
       I.U.P. “SANTIAGO MARIÑO”
          EXTENSIÓN CABIMAS




              AUTOR:

         MONTIEL, NILEIDYS
           C.I. 16.469.417
Definición:
La definición de optimización es "mejorar el rendimiento de algo." Por
lo tanto, la optimización con funciones que se emplea en
Matemáticas es exactamente eso: mejorar el resultado que se
busca.
La optimización matemática es parte del cálculo diferencial. Se trata
de una serie de pasos que nos llevan a resolver planteamientos en
los que se busca mejorar aspectos como un costo, una
dimensión, producción, etc.

¿Para qué sirve la optimización?
Es aplicable principalmente para áreas como la Economía, pero aún
cuando no estemos interesados en estudiar eso, nos es útil porque
en nuestra vida diaria nos encontramos con situaciones en las cuáles
elegir algo puede no resultar muy conveniente y costarnos más de lo
que podría haber sido de realizar una simple operación.
Desarrollos claves para la optimización.




• Fermat (1646)        f ( x) funcion de una sola variable
  Newton (1670)        df(x)
                             =0
                        dx

• Euler (1755)         f ( x) funcion vectorial
                       Ñ x f ( x) = 0


                       min f ( x) x vector
• Lagrange (1797)        x

                       subject to : g k ( x) = 0,   k 1,....,m
Desarrollos clave de la segunda mitad del siglo XX

• Dantzig (1947) Programación lineal
  (Restricciones con desigualdades)

• Kuhn Tucker (1951)
  Condiciones a satisfacer por una optimización no lineal

• Contribuciones (1960-80s) Algoritmos para optimización no
  lineal

• Khachain and Karmarkar (~1980) Nuevo métodos de puntos
  interiores

• Desarrollos continuados en diferentes problemas
  (optimización entera, estocástica, global, etc.) –
  Actualmente sigue con un gran desarrollo
Principales categorías de optimización




  Ajustar el método al problema
Quién hace optimización?

                             • Programación matemática
Matemática      Gestión de     Investigación operativa
aplicada        negocio
                               Incluye estadística, modelado, etc.

                             • Optimización aplicada
                               Todas las áreas de ingeniería
Ingeniería de
software
                Ingeniería
                química
                             • Planificación y logística
                               Gestión de la cadena de suministro,
                               gestión de recursos.
    Y muchos más!
¿Cuál es la característica principal de los problemas de
                     optimización?


                                                           Coste total
   Característica principal




                                                                                         Costes producto (-valor)
Hay un compromiso entre las




                                 Costes energía
                                                                    Optimo
variables y el objetivo.
Hay que identificar estos
compromisos antes de
desarrollar los modelos
matemáticos.
Hay que entender el problema
cualitativamente antes de                         (alta)      Pureza producto   (baja)
resolverlo cuantitativamente.
Dos opciones para
                              realizar la optimización


   Optimización                                            Optimización
   basada en modelos
                                                           empírica
• Se puede investigar un nuevo
Aplicaciones típicas – sistemas                    • Debe de existir un proceso
                                                     Aplicaciones típicas –
  proceso que existe un buen
  para los                                         • Necesita experimentos (suelen ser
                                                        desarrollo rápido de
• No se necesitan experimentos
  modelo                                             costosos) poco entendidos
                                                        procesos
• Se requiere ungases y (puede
  Componentes modelo                               • NoFarmacéutica el modelo
                                                     • hay retraso por
  necesitaren industrias en su
  líquidos experimentos                            • Se Micro-electronica sin modelo
                                                     • puede llevar a cabo
  desarrollo) petroquímicas
  químicas y                                       • Lenta
                                                     • Aplicaciones pequeñas en
• Rápida
  Aplicaciones de negocio para                          operación de planta
• Depende detransporte,…
  inventario, la exactitud del
• modelo
  En aquellos sitios donde no
  se permite experimentar
+


El equilibrio a una T y P es
El mínimo de la energía libre
Which                             Which plant
raw                               (different yields, etc.)
                                                                Plant
material?




                                                                             What routes and
Raw                 Plant                                                    modes used for
materials                                                                    transportation?




                                                             Storage
            How much inventory?                        How much inventory?

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  • 1. REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA EDUCACIÓN SUSPERIOR I.U.P. “SANTIAGO MARIÑO” EXTENSIÓN CABIMAS AUTOR: MONTIEL, NILEIDYS C.I. 16.469.417
  • 2. Definición: La definición de optimización es "mejorar el rendimiento de algo." Por lo tanto, la optimización con funciones que se emplea en Matemáticas es exactamente eso: mejorar el resultado que se busca. La optimización matemática es parte del cálculo diferencial. Se trata de una serie de pasos que nos llevan a resolver planteamientos en los que se busca mejorar aspectos como un costo, una dimensión, producción, etc. ¿Para qué sirve la optimización? Es aplicable principalmente para áreas como la Economía, pero aún cuando no estemos interesados en estudiar eso, nos es útil porque en nuestra vida diaria nos encontramos con situaciones en las cuáles elegir algo puede no resultar muy conveniente y costarnos más de lo que podría haber sido de realizar una simple operación.
  • 3. Desarrollos claves para la optimización. • Fermat (1646) f ( x) funcion de una sola variable Newton (1670) df(x) =0 dx • Euler (1755) f ( x) funcion vectorial Ñ x f ( x) = 0 min f ( x) x vector • Lagrange (1797) x subject to : g k ( x) = 0, k 1,....,m
  • 4. Desarrollos clave de la segunda mitad del siglo XX • Dantzig (1947) Programación lineal (Restricciones con desigualdades) • Kuhn Tucker (1951) Condiciones a satisfacer por una optimización no lineal • Contribuciones (1960-80s) Algoritmos para optimización no lineal • Khachain and Karmarkar (~1980) Nuevo métodos de puntos interiores • Desarrollos continuados en diferentes problemas (optimización entera, estocástica, global, etc.) – Actualmente sigue con un gran desarrollo
  • 5. Principales categorías de optimización Ajustar el método al problema
  • 6. Quién hace optimización? • Programación matemática Matemática Gestión de Investigación operativa aplicada negocio Incluye estadística, modelado, etc. • Optimización aplicada Todas las áreas de ingeniería Ingeniería de software Ingeniería química • Planificación y logística Gestión de la cadena de suministro, gestión de recursos. Y muchos más!
  • 7. ¿Cuál es la característica principal de los problemas de optimización? Coste total Característica principal Costes producto (-valor) Hay un compromiso entre las Costes energía Optimo variables y el objetivo. Hay que identificar estos compromisos antes de desarrollar los modelos matemáticos. Hay que entender el problema cualitativamente antes de (alta) Pureza producto (baja) resolverlo cuantitativamente.
  • 8. Dos opciones para realizar la optimización Optimización Optimización basada en modelos empírica • Se puede investigar un nuevo Aplicaciones típicas – sistemas • Debe de existir un proceso Aplicaciones típicas – proceso que existe un buen para los • Necesita experimentos (suelen ser desarrollo rápido de • No se necesitan experimentos modelo costosos) poco entendidos procesos • Se requiere ungases y (puede Componentes modelo • NoFarmacéutica el modelo • hay retraso por necesitaren industrias en su líquidos experimentos • Se Micro-electronica sin modelo • puede llevar a cabo desarrollo) petroquímicas químicas y • Lenta • Aplicaciones pequeñas en • Rápida Aplicaciones de negocio para operación de planta • Depende detransporte,… inventario, la exactitud del • modelo En aquellos sitios donde no se permite experimentar
  • 9. + El equilibrio a una T y P es El mínimo de la energía libre
  • 10. Which Which plant raw (different yields, etc.) Plant material? What routes and Raw Plant modes used for materials transportation? Storage How much inventory? How much inventory?