1. A un problema de optimización se le busca la solución y análisis; donde se maximizar o minimizar algún objetivo; en estos problemas hay que decidir cómo realizar diversas acciones o productos que compiten por recursos limitados o escasos.En el caso más simple, un problema de optimización consiste en maximizar o minimizar una función real eligiendo sistemáticamente valores de entrada (tomados de un conjunto permitido) y computando el valor de la función.
2. Los problemas de optimización son muy comunes en el modelado matemático de sistemas reales en un amplio rango de aplicaciones: economía, finanzas, química, astronomía, física, medicina, computación. Requiere de varios pasos: Descripción del problema .Elaboración de un modelo. Emisión de una solución. Interpretación Control e implementación de la solución. Actualización si hay cambio de parámetros o de la estructura misma del problema.
3. Problemas de optimización con restricciones:
–Maximizar o minimizar la función objetivo
Sujeto a las limitaciones que definen la región de factibilidad del espacio de solución
•Métodos de solución:
La programación lineal (LP): Función objetivo y las restricciones son lineales
Programación no lineal (PNL): Función objetivo y / o algunas restricciones no son lineales
La programación entera (PE): Espacio factible consiste en variables enteras Programación entera mixta (MIP): Espacio factible se compone de un número entero y algunas variables reales La programación de metas (GP): Trata de encontrar al menos una solución en la región de factibilidad –Programación dinámica (DP): Buscar política óptima en la toma de decisiones secuenciales problema •Programación matemática tradicional ignora la incertidumbre
4. La función objetivo (fo) Está dada por una combinación lineal de las variables de decisión definidas previamente. Tal vez se pueda pensar que tener que decidir por un solo objetivo limita el tipo de problemas; esto no es así, puede haber otros objetivos expresados como una restricción de un logro por cumplir. Los problemas de optimización se pueden dividir en tipos según las propiedades de la función objetivo f(x) como: ◦ Sola variable o multivariable ◦ Lineal o no lineal ◦ Suma de cuadrados ◦ Cuadrático ◦ Lisa o no lisa 31
5. Los problemas de optimización dependen fundamentalmente para su resolución del tipo de variables que forman parte del mismo y del carácter lineal o no lineal de las restricciones. Problemas Lineales (Función Objetivo y Restricciones lineales) No Lineales (Función Objetivo y/o restricciones no lineales) Continuos (Vbles. continuas) Enteros (vbles. enteras) [Entera mixta (vbles. enteras y continuas)] PROGRAMACIÓN LINEAL [CONTINUA] PROGRAMACIÓN ENTERA.
6. Mínimo y Máximo valor de una función Considere la siguiente notación:
Esta denota el valor mínimo de la función objetivo , cuando x se selecciona del
1. A un problema de optimización se le busca la solución y análisis; donde se maximizar o minimizar algún objetivo; en estos problemas hay que decidir cómo realizar diversas acciones o productos que compiten por recursos limitados o escasos.En el caso más simple, un problema de optimización consiste en maximizar o minimizar una función real eligiendo sistemáticamente valores de entrada (tomados de un conjunto permitido) y computando el valor de la función.
2. Los problemas de optimización son muy comunes en el modelado matemático de sistemas reales en un amplio rango de aplicaciones: economía, finanzas, química, astronomía, física, medicina, computación. Requiere de varios pasos: Descripción del problema .Elaboración de un modelo. Emisión de una solución. Interpretación Control e implementación de la solución. Actualización si hay cambio de parámetros o de la estructura misma del problema.
3. Problemas de optimización con restricciones:
–Maximizar o minimizar la función objetivo
Sujeto a las limitaciones que definen la región de factibilidad del espacio de solución
•Métodos de solución:
La programación lineal (LP): Función objetivo y las restricciones son lineales
Programación no lineal (PNL): Función objetivo y / o algunas restricciones no son lineales
La programación entera (PE): Espacio factible consiste en variables enteras Programación entera mixta (MIP): Espacio factible se compone de un número entero y algunas variables reales La programación de metas (GP): Trata de encontrar al menos una solución en la región de factibilidad –Programación dinámica (DP): Buscar política óptima en la toma de decisiones secuenciales problema •Programación matemática tradicional ignora la incertidumbre
4. La función objetivo (fo) Está dada por una combinación lineal de las variables de decisión definidas previamente. Tal vez se pueda pensar que tener que decidir por un solo objetivo limita el tipo de problemas; esto no es así, puede haber otros objetivos expresados como una restricción de un logro por cumplir. Los problemas de optimización se pueden dividir en tipos según las propiedades de la función objetivo f(x) como: ◦ Sola variable o multivariable ◦ Lineal o no lineal ◦ Suma de cuadrados ◦ Cuadrático ◦ Lisa o no lisa 31
5. Los problemas de optimización dependen fundamentalmente para su resolución del tipo de variables que forman parte del mismo y del carácter lineal o no lineal de las restricciones. Problemas Lineales (Función Objetivo y Restricciones lineales) No Lineales (Función Objetivo y/o restricciones no lineales) Continuos (Vbles. continuas) Enteros (vbles. enteras) [Entera mixta (vbles. enteras y continuas)] PROGRAMACIÓN LINEAL [CONTINUA] PROGRAMACIÓN ENTERA.
6. Mínimo y Máximo valor de una función Considere la siguiente notación:
Esta denota el valor mínimo de la función objetivo , cuando x se selecciona del
Dr. John Oakes and Robert Carrillo taught a Bible workshop on the Book of Luke at San Diego State University Saturday May 3rd 2014. Notes, power point and recordings are attached.
Toxic waste is waste material that can cause death, injury or birth defects to living creatures. It spreads quite easily and can contaminate lakes, rivers, and the atmosphere. The term is often used interchangeably with “hazardous waste”, or discarded material that can pose a long-term risk to health or environment.
Dr. John Oakes and Robert Carrillo taught a Bible workshop on the Book of Luke at San Diego State University Saturday May 3rd 2014. Notes, power point and recordings are attached.
Toxic waste is waste material that can cause death, injury or birth defects to living creatures. It spreads quite easily and can contaminate lakes, rivers, and the atmosphere. The term is often used interchangeably with “hazardous waste”, or discarded material that can pose a long-term risk to health or environment.
Operation “Blue Star” is the only event in the history of Independent India where the state went into war with its own people. Even after about 40 years it is not clear if it was culmination of states anger over people of the region, a political game of power or start of dictatorial chapter in the democratic setup.
The people of Punjab felt alienated from main stream due to denial of their just demands during a long democratic struggle since independence. As it happen all over the word, it led to militant struggle with great loss of lives of military, police and civilian personnel. Killing of Indira Gandhi and massacre of innocent Sikhs in Delhi and other India cities was also associated with this movement.
Francesca Gottschalk - How can education support child empowerment.pptxEduSkills OECD
Francesca Gottschalk from the OECD’s Centre for Educational Research and Innovation presents at the Ask an Expert Webinar: How can education support child empowerment?
2024.06.01 Introducing a competency framework for languag learning materials ...Sandy Millin
http://sandymillin.wordpress.com/iateflwebinar2024
Published classroom materials form the basis of syllabuses, drive teacher professional development, and have a potentially huge influence on learners, teachers and education systems. All teachers also create their own materials, whether a few sentences on a blackboard, a highly-structured fully-realised online course, or anything in between. Despite this, the knowledge and skills needed to create effective language learning materials are rarely part of teacher training, and are mostly learnt by trial and error.
Knowledge and skills frameworks, generally called competency frameworks, for ELT teachers, trainers and managers have existed for a few years now. However, until I created one for my MA dissertation, there wasn’t one drawing together what we need to know and do to be able to effectively produce language learning materials.
This webinar will introduce you to my framework, highlighting the key competencies I identified from my research. It will also show how anybody involved in language teaching (any language, not just English!), teacher training, managing schools or developing language learning materials can benefit from using the framework.
Acetabularia Information For Class 9 .docxvaibhavrinwa19
Acetabularia acetabulum is a single-celled green alga that in its vegetative state is morphologically differentiated into a basal rhizoid and an axially elongated stalk, which bears whorls of branching hairs. The single diploid nucleus resides in the rhizoid.
Read| The latest issue of The Challenger is here! We are thrilled to announce that our school paper has qualified for the NATIONAL SCHOOLS PRESS CONFERENCE (NSPC) 2024. Thank you for your unwavering support and trust. Dive into the stories that made us stand out!
Embracing GenAI - A Strategic ImperativePeter Windle
Artificial Intelligence (AI) technologies such as Generative AI, Image Generators and Large Language Models have had a dramatic impact on teaching, learning and assessment over the past 18 months. The most immediate threat AI posed was to Academic Integrity with Higher Education Institutes (HEIs) focusing their efforts on combating the use of GenAI in assessment. Guidelines were developed for staff and students, policies put in place too. Innovative educators have forged paths in the use of Generative AI for teaching, learning and assessments leading to pockets of transformation springing up across HEIs, often with little or no top-down guidance, support or direction.
This Gasta posits a strategic approach to integrating AI into HEIs to prepare staff, students and the curriculum for an evolving world and workplace. We will highlight the advantages of working with these technologies beyond the realm of teaching, learning and assessment by considering prompt engineering skills, industry impact, curriculum changes, and the need for staff upskilling. In contrast, not engaging strategically with Generative AI poses risks, including falling behind peers, missed opportunities and failing to ensure our graduates remain employable. The rapid evolution of AI technologies necessitates a proactive and strategic approach if we are to remain relevant.
A Strategic Approach: GenAI in EducationPeter Windle
Artificial Intelligence (AI) technologies such as Generative AI, Image Generators and Large Language Models have had a dramatic impact on teaching, learning and assessment over the past 18 months. The most immediate threat AI posed was to Academic Integrity with Higher Education Institutes (HEIs) focusing their efforts on combating the use of GenAI in assessment. Guidelines were developed for staff and students, policies put in place too. Innovative educators have forged paths in the use of Generative AI for teaching, learning and assessments leading to pockets of transformation springing up across HEIs, often with little or no top-down guidance, support or direction.
This Gasta posits a strategic approach to integrating AI into HEIs to prepare staff, students and the curriculum for an evolving world and workplace. We will highlight the advantages of working with these technologies beyond the realm of teaching, learning and assessment by considering prompt engineering skills, industry impact, curriculum changes, and the need for staff upskilling. In contrast, not engaging strategically with Generative AI poses risks, including falling behind peers, missed opportunities and failing to ensure our graduates remain employable. The rapid evolution of AI technologies necessitates a proactive and strategic approach if we are to remain relevant.
Instructions for Submissions thorugh G- Classroom.pptxJheel Barad
This presentation provides a briefing on how to upload submissions and documents in Google Classroom. It was prepared as part of an orientation for new Sainik School in-service teacher trainees. As a training officer, my goal is to ensure that you are comfortable and proficient with this essential tool for managing assignments and fostering student engagement.
