Profesorado

Concepción García Vázquez

Objetivos

Introducir al alumno en los problemas de optimización.
Familiarizar al alumno con las técnicas básicas de la optimización.

Programa

1. Introducción a los problemas de optimización. Revisión de resultados
previos.

2. Optimización sin restricciones.

2.1. Introducción
2.2. Métodos de búsquedas unidimensionales.
2.4. Método de Newton. Aproximaciones sucesivas.
2.3. Métodos de descenso: relajación, gradiente, sub y superrelajación.
2.5. Método del gradiente conjugado.
2.6. Métodos Quasi-Newton
2.7. Análisis de algunas aplicaciones: Redes neuronales, algoritmos
genéticos, etc.

3. Optimización con restricciones.

3.1. Problemas con restricciones de igualdad.
3.2. Problemas con restricciones de desigualdad.
3.3. Problemas de optimización convexa.
3.4. Algoritmos para optimización con restricciones: métodos de
relajación,
de tipo gradiente y métodos de penalización.

Actividades

No procede.

Metodología

No procede.

Criterios y Sistemas de Evaluación

Una prueba escrita con una duración aproximada de dos horas y que
versará sobre los contenidos teóricos y prácticos desarrollados en el
temario.

Recursos Bibliográficos

Chong, E.K.P. y Zak, S.H.
An Introduction to Optimization
John Wiley & Sons

Bertsekas, D.P.
Nonlinear Programming
Athena Scientific

Bazaraa, M.S. y Shetty, C.M.
Nonlinear Programming. Theory and Algorithms.
John Wiley & Sons