Este documento describe los pasos para formular y resolver problemas de optimización. Explica que un problema de optimización típicamente involucra maximizar o minimizar una variable objetivo sujeta a restricciones. También describe diferentes formas de funciones objetivo y métodos como el algoritmo simplex para resolver estos problemas. Finalmente, resume los pasos clave para resolver problemas de optimización, como definir la función objetivo y restricciones y evaluar puntos críticos.

1. REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
INSTITUTO UNIVERSITARIO POLITÉCNICO
SANTIAGO MARIÑO
“EXTENSIÓN MARACAY ”
OPTIMIZACION DE SISTEMAS
EVALUACION 10%
Autor:
Andres Palencia 24.686.654
Profesora:
Isabel Flores

2. FORMULACION DE UN PROBLEMA DE
OPTIMIZACION
El problema requiere que se
maximice o minimice una
variable.
La variable estará
expresada como una
función relacionada con
otras de las variables del
problema.
En lo general un problema de optimización estará formulado de la siguiente
manera:
El problema define una
serie de restricciones que
ayudaran a generar
igualdades entre las
variables
En este tipo de problemas se debe contestar correctamente las siguientes
preguntas:
¿Qué se solicita en el
problema?
¿Qué restricciones aparecen en
el problema?
El problema requiere que se
maximice o minimice una
variable.
La variable estará
expresada como una
función relacionada con
otras de las variables del
problema.

3. FORMAS DE LA FUNCION OBJETIVO
Una función objetivo es aquella que será optimizada dadas las limitaciones o
restricciones determinadas en el problema, esta puede optar diferentes
formas dependiendo de lo que se solicite, si se desea minimizar los
costos(Funcion de costo) o maximizar las ganancias(Funcion de utilidad).

4. METODOS DE OPTIMIZACION
Algoritmo
Simplex
Extensiones
Simplex para
programación
cuadrática.
Variantes
Simplex Para
optimización de
redes
Algoritmos
Combinatorios
Algoritmos de
optimización

5. METODOS DE OPTIMIZACION
Métodos que evalúan
Hessianas (Newtom)
Métodos que
evalúan
gradientes
Métodos de
interpolación Y
Búsqueda de
patrones
Métodos
iterativos
Quasi-Newton:
Gradiente
Conjugado
Punto
interior

6. METODOS DE OPTIMIZACION
Relajación
Dinámica
Evolución
diferencial
Algoritmos
genéticos.
Ascenso de
montañas.
Heurísticas

7. PROCEDIMIENTO DE RESOLUCION DE
PROBLEMAS DE OPTIMIZACION
Se igualan las funciones y
despejan variables de ser
necesario.
Se busca que solicita el
problema(Maximizar o
Minimizar)
Se define una función
objetivo y se identifican las
restricciones.
El procedimiento para la resolución de problemas de optimización es el siguiente:
Derivar La Función objetivo
Dado la derivada se
calculan los puntos críticos.
Se Evalúan los puntos
críticos en la segunda
derivada de la función Para
saber si son máximos o
mínimos los mismos