1. Republica Bolivariana de Venezuela
Ministerio del Poder Popular para la Educación
IUP “Santiago Mariño”
Cabimas, Edo-Zulia
Realizado Por:
Br. Hernández Yohana

2. Planificar una actividad para obtener los
mejores resultados
Determinar los valores de las variables
que intervienen en un proceso o sistema
para que el resultado que se obtiene sea el
mejor posible.

3. Es empleada para que una tarea se realice
rápidamente. Pero este no siempre es el caso; por
ejemplo, en determinados casos lo más importante es
que se consuma menos memoria, por lo tanto, se
deben crear programas más lentos, pero que estén
optimizados con respecto la memoria.
La optimización se hace siempre con respecto a uno
o más recursos:
Tiempo de Ejecución
Ancho de banda
Uso de memoria
Consumo de
Energía
Espacio en Disco

4. •Descripción de algoritmos para resolver distintos tipos de
problemas de optimización
•Análisis de las propiedades de los algoritmos
•Descripción de procedimientos numéricos que permiten hacer
una implementación computacional eficiente del algoritmo
Los algoritmo solo se considera
aceptable si existe un
procedimiento numérico
eficiente de implantarlo.
Esto implica la necesidad de
conocer algunas técnicas
numéricas con el fin de
comprender las razones de la
eficiencia de estos algoritmos de
optimización

5. Optimización con restricciones de Optimización clásica
desigualdad
Si la restricción no
Para problemas con restricciones de existe, o es una restricción
tipo desigualdad también existen de igualdad, con menor o
métodos que en muchos casos permiten igual número
encontrar los valores máximos o de variables que la función
mínimos. objetivo entonces,
Si tanto restricciones como función el cálculo diferencial, da la
objetivo son lineales, el problema se respuesta, ya que solo se
llama de Programación lineal, y trata de buscar los valores
habitualmente se aborda extremos de una función.
aplicando algoritmos basados en
el álgebra lineal elemental, como los
algoritmos de pivote y en especial los
llamados algoritmos simplex primal y
dual.

6. Optimización con información no
perfecta
Optimización estocástica
En este caso la cantidad de
Cuando las variables
variables, o más aún la función objetivo
del problema (función
puede ser desconocida o también
objetivo y/o restricciones)
variable. En este campo, la matemática
son variables aleatorias el
conocida como matemática borrosa,
tipo de optimización
está realizando esfuerzos, por resolver
realizada es optimización
el problema. Sin embargo, como el
estocástica.
desarrollo de esta área de la matemática
es aún demasiado incipiente, son
escasos los resultados obtenidos.

7. La ingeniería de sistemas es un modo
de enfoque interdisciplinario que permite
estudiar y comprender la realidad, con el
propósito de implementar u
optimizar sistemas complejos, mientras la
optimización busca la mejor manera de
realizar una actividad.
La relación que existe entre ellas es que
las dos buscan adaptar los programas
informáticos para que realicen sus tareas
de la forma más rápida, eficiente y eficaz
para expresar los objetivos.