¿cuántos tipos de optimización hay?
¿cuántos tipos de optimización hay? 2022
optimización convexa
Un paso esencial para la técnica de optimización es categorizar el modelo de optimización, ya que los algoritmos utilizados para resolver los problemas de optimización se personalizan según la naturaleza del problema. Repasemos los distintos tipos de problemas de optimización:
Optimización continua frente a optimización discretaLos modelos con variables discretas son problemas de optimización discreta, mientras que los modelos con variables continuas son problemas de optimización continua. Los problemas de optimización continua son más fáciles de resolver que los problemas de optimización discreta. En un problema de optimización discreta, el objetivo es buscar un objeto como un entero, una permutación o un grafo de un conjunto contable. Sin embargo, con las mejoras en los algoritmos, junto con los avances en la tecnología informática, ha habido un aumento en el tamaño y la complejidad de los problemas de optimización discreta que pueden ser resueltos de manera eficiente. Hay que tener en cuenta que los algoritmos de optimización continua son esenciales en la optimización discreta porque muchos algoritmos de optimización discreta generan una serie de subproblemas continuos.
técnicas de optimización con ejemplos
La optimización matemática (también llamada optimización) o la programación matemática es la selección del mejor elemento, con respecto a algún criterio, de entre un conjunto de alternativas disponibles[1]. Los problemas de optimización se plantean en todas las disciplinas cuantitativas, desde las ciencias de la computación y la ingeniería[2] hasta la investigación operativa y la economía, y el desarrollo de métodos de solución ha sido de interés para las matemáticas durante siglos[3].
En el caso más sencillo, un problema de optimización consiste en maximizar o minimizar una función real eligiendo sistemáticamente valores de entrada dentro de un conjunto permitido y calculando el valor de la función. La generalización de la teoría y las técnicas de optimización a otras formulaciones constituye un amplio campo de las matemáticas aplicadas. En términos más generales, la optimización incluye la búsqueda de los “mejores valores disponibles” de alguna función objetivo dado un dominio (o entrada) definido, incluyendo una variedad de diferentes tipos de funciones objetivo y diferentes tipos de dominios.
wikipedia
La optimización matemática (también llamada optimización) o la programación matemática es la selección del mejor elemento, con respecto a algún criterio, de un conjunto de alternativas disponibles[1]. Los problemas de optimización se plantean en todas las disciplinas cuantitativas, desde las ciencias de la computación y la ingeniería[2] hasta la investigación operativa y la economía, y el desarrollo de métodos de solución ha sido de interés para las matemáticas durante siglos[3].
En el caso más sencillo, un problema de optimización consiste en maximizar o minimizar una función real eligiendo sistemáticamente valores de entrada dentro de un conjunto permitido y calculando el valor de la función. La generalización de la teoría y las técnicas de optimización a otras formulaciones constituye un amplio campo de las matemáticas aplicadas. En términos más generales, la optimización incluye la búsqueda de los “mejores valores disponibles” de alguna función objetivo dado un dominio (o entrada) definido, incluyendo una variedad de diferentes tipos de funciones objetivo y diferentes tipos de dominios.
