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Antes de realizar la optimización, se
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           fx = 2x + y
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Recuérdese que en la derivación
parcial sólo se derivan los términos
que tienen la variable de interés y
el resto de variables y constantes,
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y.
Multiplicador de
     Lagrange
Para obtener los valores óptimos
(máximos, mínimos o incluso puntos de
silla), se recurre a los
multiplicadores de Lagrange y se
utiliza la derivación parcial. Vamos
a resolver el ejemplo siguiente:
        OPT f (x, y) = x2 + y 2
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Multiplicador de
     Lagrange
1. Construir la función de Lagrange
(recordar que la restricción debe
estar igualada a cero):

                2    +
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Multiplicador de
     Lagrange
2. Se obtienen las derivadas
parciales de la función de Lagrange y
posteriormente se igualan a cero:
           Lx = 2x + 2λ = 0
           Ly = 2y + 3λ = 0
           Lλ = 2x + 3y − 7 = 0
Por lo tanto, se forma un sistema de
3 ecuaciones que se puede resolver
manualmente o mediante el servicio de
http://www.quickmath.com
Multiplicador de
     Lagrange


Vamos a hallar las soluciones óptimas
de x* e y* con ayuda de quickmath y
en clase las veremos manualmente.
Multiplicador de
         Lagrange
Ir al website de quickmath y entrar a Equations / Solve /
Advanced
Multiplicador de
         Lagrange
Ir al website de quickmath y entrar a Equations / Solve /
Advanced
Multiplicador de
     Lagrange
En el recuadro de Equation(s)
escribir las tres derivadas parciales
igualadas a cero.

En el recuadro de Variable(s)
escribir x, y, b. Ojo: b = λ porque
quickmath no acepta ese símbolo.

Dar clic en Solve para obtener los
valores óptimos de x e y.
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    Lagrange




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Los valores
óptimos
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Optimizacion con multiplicador de Lagrange

  • 1. Optimización restringida: tutorial sencillo Cálculo diferencial e integral 17 de marzo de 2011
  • 2. Derivadas parciales Antes de realizar la optimización, se debe recordar cómo realizar una derivada parcial, como en el ejemplo mostrado. f (x, y) = x2 + y 2 + xy + y fx = 2x + y fy = 2y + x + 1
  • 3. Derivación parcial Recuérdese que en la derivación parcial sólo se derivan los términos que tienen la variable de interés y el resto de variables y constantes, permanecen fijas, como en fy anterior no se derivó x2 porque no contiene la y.
  • 4. Multiplicador de Lagrange Para obtener los valores óptimos (máximos, mínimos o incluso puntos de silla), se recurre a los multiplicadores de Lagrange y se utiliza la derivación parcial. Vamos a resolver el ejemplo siguiente: OPT f (x, y) = x2 + y 2 SA 2x + 3y = 7
  • 5. Multiplicador de Lagrange 1. Construir la función de Lagrange (recordar que la restricción debe estar igualada a cero): 2 + L(x, y, λ) = x + y λ(2x + 3y − 7)
  • 6. Multiplicador de Lagrange 2. Se obtienen las derivadas parciales de la función de Lagrange y posteriormente se igualan a cero: Lx = 2x + 2λ = 0 Ly = 2y + 3λ = 0 Lλ = 2x + 3y − 7 = 0 Por lo tanto, se forma un sistema de 3 ecuaciones que se puede resolver manualmente o mediante el servicio de http://www.quickmath.com
  • 7. Multiplicador de Lagrange Vamos a hallar las soluciones óptimas de x* e y* con ayuda de quickmath y en clase las veremos manualmente.
  • 8. Multiplicador de Lagrange Ir al website de quickmath y entrar a Equations / Solve / Advanced
  • 9. Multiplicador de Lagrange Ir al website de quickmath y entrar a Equations / Solve / Advanced
  • 10. Multiplicador de Lagrange En el recuadro de Equation(s) escribir las tres derivadas parciales igualadas a cero. En el recuadro de Variable(s) escribir x, y, b. Ojo: b = λ porque quickmath no acepta ese símbolo. Dar clic en Solve para obtener los valores óptimos de x e y.
  • 11. Multiplicador de Lagrange ¡Clic!
  • 12. Multiplicador de Lagrange Los valores óptimos Conclusión del aparecen al ejercicio con final de la los valores página, óptimos de las exactos o aproximados variables

Notas del editor

  1. \n
  2. \n
  3. \n
  4. \n
  5. \n
  6. \n
  7. \n
  8. \n
  9. \n
  10. \n
  11. \n
  12. \n