Aproximación ingenua

Aproximación ingenua: En un problema de optimización en matemáticas, lo que se pretende es determinar, entre todos los valores x del dominio de la función f(x), un valor x0 para el cual f(x) es máximo o mínimo.

Optimización clásica: Se reduce a buscar los valores extremos de una función. Si no existen restricciones o es una restricción de igualdad, con menor o igual número de variables que la función objetivo entonces, el cálculo diferencial da la respuesta, ya que solo se trata de buscar los valores extremos de una función. Se usan los multiplicadores de Lagrange.

Optimización no clásica: Es una optimización con restricciones de desigualdad Si las restricciones tienen mayor cantidad de variables que la función objetivo, o la restricción contiene restricciones de desigualdad, hay métodos en los que en algunos casos se pueden encontrar los valores máximos o mínimos de la función objetivo.

• Si la función objetivo u las restricciones son lineales (PL) la existencia de máximo (mínimo), esta asegurada, y el problema se reduce a la aplicación de unos simples algoritmos de algebra lineal elemental los llamados métodos del simples y método dual.

• Sin embargo, si estas condiciones no se cumplen, las condiciones de Khun-Tucker, pueden usarse, para encontrar los máximos o mínimos de la función objetivo, pero, a veces, las condiciones de Khun-Tucker no son suficientes, para garantizar la existencia de extremos y poder calcularlos.

Optimización estocástica: Cuando las variables de la función objetivo o de las restricciones son variables aleatorias.

Aproximación ingenua: En un problema de optimización en matemáticas, lo que se pretende es determinar, entre todos los valores x del dominio de la función f(x), un valor x0 para el cual f(x) es máximo o mínimo.

Optimización clásica: Se reduce a buscar los valores extremos de una función. Si no existen restricciones o es una restricción de igualdad, con menor o igual número de variables que la función objetivo entonces, el cálculo diferencial da la respuesta, ya que solo se trata de buscar los valores extremos de una función. Se usan los multiplicadores de Lagrange.

Optimización no clásica: Es una optimización con restricciones de desigualdad Si las restricciones tienen mayor cantidad de variables que la función objetivo, o la restricción contiene restricciones de desigualdad, hay métodos en los que en algunos casos se pueden encontrar los valores máximos o mínimos de la función objetivo.

• Si la función objetivo u las restricciones son lineales (PL) la existencia de máximo (mínimo), esta asegurada, y el problema se reduce a la aplicación de unos simples algoritmos de algebra lineal elemental los llamados métodos del simples y método dual.

• Sin embargo, si estas condiciones no se cumplen, las condiciones de Khun-Tucker, pueden usarse, para encontrar los máximos o mínimos de la función objetivo, pero, a veces, las condiciones de Khun-Tucker no son suficientes, para garantizar la existencia de extremos y poder calcularlos.

Optimización estocástica: Cuando las variables de la función objetivo o de las restricciones son variables aleatorias.

1.- LA LUZ Y LA REFLEXIÓN

Problema Aproximación ingenua: En un problema de optimización en matemáticas, lo que se pretende es determinar, entre todos los valores x del dominio de la función f(x), un valor x0 para el cual f(x) es máximo o mínimo.

Optimización clásica: Se reduce a buscar los valores extremos de una función. Si no existen restricciones o es una restricción de igualdad, con menor o igual número de variables que la función objetivo entonces, el cálculo diferencial da la respuesta, ya que solo se trata de buscar los valores extremos de una función. Se usan los multiplicadores de Lagrange.

Optimización no clásica: Es una optimización con restricciones de desigualdad Si las restricciones tienen mayor cantidad de variables que la función objetivo, o la restricción contiene restricciones de desigualdad, hay métodos en los que en algunos casos se pueden encontrar los valores máximos o mínimos de la función objetivo.

• Si la función objetivo u las restricciones son lineales (PL) la existencia de máximo (mínimo), esta asegurada, y el problema se reduce a la aplicación de unos simples algoritmos de algebra lineal elemental los llamados métodos del simples y método dual.

• Sin embargo, si estas condiciones no se cumplen, las condiciones de Khun-Tucker, pueden usarse, para encontrar los máximos o mínimos de la función objetivo, pero, a veces, las condiciones de Khun-Tucker no son suficientes, para garantizar la existencia de extremos y poder calcularlos.

Optimización estocástica: Cuando las variables de la función objetivo o de las restricciones son variables aleatorias.

1.- LA LUZ Y LA REFLEXIÓN

Problema 1: Partimos del supuesto de que luz se desplaza de un punto a otro siguiendo una traAproximación ingenua: En un problema de optimización en matemáticas, lo que se pretende es determinar, entre todos los valores x del dominio de la función f(x), un valor x0 para el cual f(x) es máximo o mínimo.

Optimización clásica: Se reduce a buscar los valores extremos de una función. Si no existen restricciones o es una restricción de igualdad, con menor o igual número de variables que la función objetivo entonces, el cálculo diferencial da la respuesta, ya que solo se trata de buscar los valores extremos de una función. Se usan los multiplicadores de Lagrange.

Optimización no clásica: Es una optimización con restricciones de desigualdad Si las restricciones tienen mayor cantidad de variables que la función objetivo, o la restricción contiene restricciones de desigualdad, hay métodos en los que en algunos casos se pueden encontrar los valores máximos o mínimos de la función objetivo.

• Si la función objetivo u las restricciones son lineales (PL) la existencia de máximo (mínimo), esta asegurada, y el problema se reduce a la aplicación de unos simples algoritmos de algebra lineal elemental los llamados métodos del simples y método dual.

• Sin embargo, si estas condiciones no se cumplen, las condiciones de Khun-Tucker, pueden usarse, para encontrar los máximos o mínimos de la función objetivo, pero, a veces, las condiciones de Khun-Tucker no son suficientes, para garantizar la existencia de extremos y poder calcularlos.

Optimización estocástica: Cuando las variables de la función objetivo o de las restricciones son variables aleatorias.

1.- LA LUZ Y LA REFLEXIÓN

Aproximación ingenua: En un problema de optimización

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