Contenido programático optimización no lineal
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PROGRAMA DETALLADO VIGENCIA TURNO UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITÉCNICA DE LA FUERZA ARMADA 2009 DIURNO INGENIERÍA DE SISTEMAS SEMESTRE ASIGNATURA 6to OPTIMIZACIÓN NO LINEAL CÓDIGO HORAS MAT-30935 TEORÍA PRÁCTICA LABORATORIO UNIDADES DE CRÉDITO PRELACIÓN 4 3 0 5 MAT-30925 1.- OBJETIVO GENERAL Aplicar eficientemente métodos para resolver problema de optimización no lineal en la Ingeniería de Sistemas. 2.- SINOPSIS DE CONTENIDO La asignatura Optimización no lineal proporciona al estudiante los fundamentos y métodos para la resolución de problemas de optimización no lineal eficientemente. El contenido está estructurado en cinco (5) unidades: UNIDAD 1. Fundamentos de optimización UNIDAD 2. Caracterización de máximos y mínimos UNIDAD 3. Métodos de búsquedas UNIDAD 4. Métodos de optimización sin restricciones UNIDAD 5. Métodos de optimización con restricciones 3.- ESTRATEGIAS METODOLÓGÍCAS GENERALES Diálogo Didáctico Real: Actividades presenciales (comunidades de aprendizaje), tutorías y actividades electrónicas. Diálogo Didáctico Simulado: Actividades de autogestión académica, estudio independiente y servicios de apoyo al estudiante. Clases magistrales que ayuden al estudiante en la incorporación del conocimiento relativo a conceptos y métodos de análisis de sistemas, la planificación y estimación de proyectos software y el Proceso Unificado de Desarrollo. Talleres prácticos dirigidos, basados en el caso de estudio único e integral que proporcionen el espacio temporal y de infraestructura tecnológica tal que permitan al estudiante la aplicación directa y visible de los conocimientos teóricos adquiridos durante las clases magistrales. Trabajos de investigación que fortalezcan en el estudiante la capacidad de interpretación de la formación relacionada con la investigación. Mesas redondas y foros de discusión acerca de las consultas y lecturas recomendadas. ESTRATEGIA DE EVALUACIÓN La evaluación de los aprendizajes del estudiante y en consecuencia, la aprobación de la asignatura, vendrá dada por la valoración obligatoria de un conjunto de elementos, a los cuales se les asignó un valor porcentual de la calificación final de la asignatura. Se sugieren algunos indicadores y posibles técnicas e instrumentos de evaluación que podrá emplear el docente para tal fin. Informe o registro de experiencias, defensa en las actividades presenciales. Control de rendimiento. Auto-evaluación, co-evaluación y evaluación. Informe y defensa de experiencias en organizaciones o instituciones relacionadas con el área de la especialidad. Participación en talleres, dinámicas de grupos, seminarios, etc: Auto -evaluación/ co-evaluación y evaluación. Registros de participación, otras. Auto-evaluación/ co-evaluación, evaluación del docente /tutor (a). Pruebas escritas cortas y largas, defensas de trabajos, exposiciones, debates, etc. Auto-evaluación/ co-evaluación, evaluación del estudiante.
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PROGRAMA DETALLADO VIGENCIA TURNO
UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITÉCNICA DE LA FUERZA ARMADA 2009 DIURNO
INGENIERÍA DE SISTEMAS SEMESTRE
ASIGNATURA 6to
OPTIMIZACIÓN NO LINEAL CÓDIGO
HORAS MAT-30935
TEORÍA PRÁCTICA LABORATORIO UNIDADES DE CRÉDITO PRELACIÓN
4 3 0 5 MAT-30925
1.- OBJETIVO GENERAL
Aplicar eficientemente métodos para resolver problema de optimización no lineal en la Ingeniería de Sistemas.
2.- SINOPSIS DE CONTENIDO
La asignatura Optimización no lineal proporciona al estudiante los fundamentos y métodos para la resolución de problemas de optimización no lineal eficientemente. El contenido
está estructurado en cinco (5) unidades:
UNIDAD 1. Fundamentos de optimización
UNIDAD 2. Caracterización de máximos y mínimos
UNIDAD 3. Métodos de búsquedas
UNIDAD 4. Métodos de optimización sin restricciones
UNIDAD 5. Métodos de optimización con restricciones
3.- ESTRATEGIAS METODOLÓGÍCAS GENERALES
Diálogo Didáctico Real: Actividades presenciales (comunidades de aprendizaje), tutorías y actividades electrónicas.
Diálogo Didáctico Simulado: Actividades de autogestión académica, estudio independiente y servicios de apoyo al estudiante.
Clases magistrales que ayuden al estudiante en la incorporación del conocimiento relativo a conceptos y métodos de análisis de sistemas, la planificación y estimación de
proyectos software y el Proceso Unificado de Desarrollo.
Talleres prácticos dirigidos, basados en el caso de estudio único e integral que proporcionen el espacio temporal y de infraestructura tecnológica tal que permitan al estudiante
la aplicación directa y visible de los conocimientos teóricos adquiridos durante las clases magistrales.
Trabajos de investigación que fortalezcan en el estudiante la capacidad de interpretación de la formación relacionada con la investigación.
Mesas redondas y foros de discusión acerca de las consultas y lecturas recomendadas.
ESTRATEGIA DE EVALUACIÓN
La evaluación de los aprendizajes del estudiante y en consecuencia, la aprobación de la asignatura, vendrá dada por la valoración obligatoria de un conjunto de elementos, a los
cuales se les asignó un valor porcentual de la calificación final de la asignatura. Se sugieren algunos indicadores y posibles técnicas e instrumentos de evaluación que podrá emplear el
docente para tal fin.
Informe o registro de experiencias, defensa en las actividades presenciales.
Control de rendimiento. Auto-evaluación, co-evaluación y evaluación.
Informe y defensa de experiencias en organizaciones o instituciones relacionadas con el área de la especialidad.
Participación en talleres, dinámicas de grupos, seminarios, etc: Auto -evaluación/ co-evaluación y evaluación.
Registros de participación, otras. Auto-evaluación/ co-evaluación, evaluación del docente /tutor (a).
Pruebas escritas cortas y largas, defensas de trabajos, exposiciones, debates, etc.
Auto-evaluación/ co-evaluación, evaluación del estudiante.
OBJETIVOS DE
APRENDIZAJE
CONTENIDO ESTRATEGIAS DE EVALUACIÓN BIBLIOGRAFÍA
Caracterizar los fundamentos de
optimización para la resolución
de problemas donde se utilicen las
formas cuadráticas.
.
UNIDAD 1. FUNDAMENTOS DE
OPTIMIZACIÓN.
1.1. Espacio Vertical. Dependencia Lineal.
Producto Interno.
1.2. Norma de un Vector. Vectores
Ortogonales. Base Ortogonal.
Subespacios. Matrices. Autovalores y
Autovectores.
1.3. Formas Cuadráticas Asociadas a una
Matriz. Conjuntos Convexos.
Realización de actividades teórico-
prácticas.
Realización de actividades de campo.
Aportes de ideas a la Comunidad
(información y difusión).
Experiencias vivenciales en el área
profesional
Realización de pruebas escritas cortas y
largas, defensas de trabajos, exposiciones,
debates, etc.
Actividades de Auto-evaluación / co-
evaluación y evaluación del estudiante
Adolfo, A. (2005).Investigación
de operaciones: Aplicaciones y
algoritmos. Cengage Learning
Editores. 4ª Edición.
Alvarez, C.(2002).
Investigación operativa:
modelos y técnicas de
optimización .Ed. Univ. Politéc.
Valencia. España.
Armitano, Palomares Y
Edelman. (1985).
Programación No Lineal. Edit.
Limusa, 1985.
Arreola, A. (2003).
Programación no lineal:Una
introducción a la toma de
decisión cuantitativa. Cencage
Learning Editores.
Basse. (1978).Computer
Algorithms. Reading Mass .
Edit. Addison Wesley.
Bertsekas, Dimitri
.(1987)Programación No
Lineal deterministicos. Prentice
Hall
Bok, E. (2006). Matemática
Empresarial. Un Enfoque
Práctico con Derive y Excel.
Delta Publicaciones
Juriseck, Li Gonzalez, J
.Optimización No Lineal .
U.N.A 2da. Edición.
Luenberger, D(1989).
Programación Lineal y No
Lineal. Ed. Adisson Wesly,
Luenberger, D.(1984) Linear
and nonlinear programming.
Publicado por Addison-Wesley,
2ª Edición.
Mital, K.(1992) . Métodos de
Optimización. Edit. Limusa,
1992.
Polak, E. (1971).Computational
Methods in Optimization. Ed.
Academic Press.
Prawda, J.(2000). Métodos y
modelos de investigación de
operaciones I: Modelos México, Limusa,
Solucionar problemas de
máximos y mínimos en varias
variables utilizando la Matriz
Hessiana.
UNIDAD 2. CARACTERIZACIONES DE
MÍNIMO Y MÁXIMOS.
2.1 Gradiente. Máximo global y local.
2.2. Condiciones: Condiciones necesarias
de primer orden. Dirección de
ascenso. Condiciones de segundo
orden. Existencia del máximo.
2.3. Funciones Matriz Hessiana. Teorema
de Taylor Funciones Convexas y
Cóncavas.
Realización de actividades teórico-
prácticas.
Realización de actividades de campo.
Aportes de ideas a la Comunidad
(información y difusión).
Experiencias vivenciales en el área
profesional
Realización de pruebas escritas cortas y
largas, defensas de trabajos, exposiciones,
debates, etc.
Actividades de Auto-evaluación / co-
evaluación y evaluación del estudiante
Adolfo, A. (2005).Investigación
de operaciones: Aplicaciones y
algoritmos. Cengage Learning
Editores. 4ª Edición.
Alvarez, C.(2002).
Investigación operativa:
modelos y técnicas de
optimización .Ed. Univ. Politéc.
Valencia. España.
Armitano, Palomares Y
Edelman. (1985).
Programación No Lineal. Edit.
Limusa, 1985.
Arreola, A. (2003).
Programación no lineal:Una
introducción a la toma de
decisión cuantitativa. Cencage
Learning Editores.
Basse. (1978).Computer
Algorithms. Reading Mass .
Edit. Addison Wesley.
Bertsekas, Dimitri
.(1987)Programación No
Lineal deterministicos. Prentice
Hall
Bok, E. (2006). Matemática
Empresarial. Un Enfoque
Práctico con Derive y Excel.
Delta Publicaciones
Juriseck, Li Gonzalez, J
.Optimización No Lineal .
U.N.A 2da. Edición.
Luenberger, D(1989).
Programación Lineal y No
Lineal. Ed. Adisson Wesly,
Luenberger, D.(1984) Linear
and nonlinear programming.
Publicado por Addison-Wesley,
2ª Edición.
Mital, K.(1992) . Métodos de
Optimización. Edit. Limusa,
1992.
Polak, E. (1971).Computational
Methods in Optimization. Ed.
Academic Press.
Prawda, J.(2000). Métodos y
modelos de investigación de
operaciones I: Modelos México, Limusa,
Resolver problemas de
optimización utilizando métodos
de búsquedas de funciones de una
variable y varias variables.
UNIDAD 3. MÉTODOS DE BÚSQUEDA.
3.1 Función Unimodal. Búsqueda de
Fibonacci. Búsqueda por la
Sección Dorada. Método de
Interpolación Cuadrática.
3.2 Métodos de Búsqueda
Multidimensionales.
3.3 Métodos de variaciones cíclicas.
Realización de actividades teórico-
prácticas.
Realización de actividades de campo.
Aportes de ideas a la Comunidad
(información y difusión).
Experiencias vivenciales en el área
profesional
Realización de pruebas escritas cortas y
largas, defensas de trabajos, exposiciones,
debates, etc.
Actividades de Auto-evaluación / co-
evaluación y evaluación del estudiante
Adolfo, A. (2005).Investigación de
operaciones: Aplicaciones y
algoritmos. Cengage Learning
Editores. 4ª Edición.
Alvarez, C.(2002). Investigación
operativa: modelos y técnicas de
optimización .Ed. Univ. Politéc.
Valencia. España.
Armitano, Palomares Y Edelman.
(1985). Programación No Lineal.
Edit. Limusa, 1985.
Arreola, A. (2003). Programación
no lineal:Una introducción a la
toma de decisión cuantitativa.
Cencage Learning Editores.
Basse. (1978).Computer
Algorithms. Reading Mass . Edit.
Addison Wesley.
Bertsekas, Dimitri
.(1987)Programación No Lineal
deterministicos. Prentice Hall
Bok, E. (2006). Matemática
Empresarial. Un Enfoque Práctico
con Derive y Excel. Delta
Publicaciones
Juriseck, Li Gonzalez, J
.Optimización No Lineal . U.N.A
2da. Edición.
Luenberger, D(1989). Programación
Lineal y No Lineal. Ed. Adisson
Wesly,
Luenberger, D.(1984) Linear and
nonlinear programming. Publicado
por Addison-Wesley, 2ª Edición.
Mital, K.(1992) . Métodos de
Optimización. Edit. Limusa, 1992.
Polak, E. (1971).Computational
Methods in Optimization. Ed.
Academic Press.
Prawda, J.(2000). Métodos y
modelos de investigación de
operaciones I: Modelos México,
Limusa,
Solucionar problemas de
programación no lineal sin
restricciones aplicando los
diferentes métodos estudiados.
UNIDAD 4. MÉTODOS DE
OPTIMIZACIÓN SIN RESTRICCIONES.
4.1 Métodos: Método del
Gradiente.Método de Newton.
Direcciones Conjugadas. Método de
Gradiente Conjugado. Método de la
Métrica variables. Método de Davidon-
Fletcher-Powell.
Algoritmo de Cuasi – Newton.
Realización de actividades teórico-
prácticas.
Realización de actividades de campo.
Aportes de ideas a la Comunidad
(información y difusión).
Experiencias vivenciales en el área
profesional
Realización de pruebas escritas cortas y
largas, defensas de trabajos, exposiciones,
debates, etc.
Actividades de Auto-evaluación / co-
evaluación y evaluación del estudiante
Adolfo, A. (2005).Investigación de
operaciones: Aplicaciones y
algoritmos. Cengage Learning
Editores. 4ª Edición.
Alvarez, C.(2002). Investigación
operativa: modelos y técnicas de
optimización .Ed. Univ. Politéc.
Valencia. España.
Armitano, Palomares Y Edelman.
(1985). Programación No Lineal.
Edit. Limusa, 1985.
Arreola, A. (2003). Programación
no lineal:Una introducción a la
toma de decisión cuantitativa.
Cencage Learning Editores.
Basse. (1978).Computer
Algorithms. Reading Mass . Edit.
Addison Wesley.
Bertsekas, Dimitri
.(1987)Programación No Lineal
deterministicos. Prentice Hall
Bok, E. (2006). Matemática
Empresarial. Un Enfoque Práctico
con Derive y Excel. Delta
Publicaciones
Juriseck, Li Gonzalez, J
.Optimización No Lineal . U.N.A
2da. Edición.
Luenberger, D(1989). Programación
Lineal y No Lineal. Ed. Adisson
Wesly,
Luenberger, D.(1984) Linear and
nonlinear programming. Publicado
por Addison-Wesley, 2ª Edición.
Mital, K.(1992) . Métodos de
Optimización. Edit. Limusa, 1992.
Polak, E. (1971).Computational
Methods in Optimization. Ed.
Academic Press.
Prawda, J.(2000). Métodos y
modelos de investigación de
operaciones I: Modelos México,
Limusa,
Aplicar efectivamente métodos
para resolución de problemas de
programación no lineal utilizando
la función de Lagrange.
.
UNIDAD 5. MÉTODO DE
OPTIMIZACIÓN CON
RESTRICCIONES.
5.1. El Problema de Optimización no
Lineal con restricciones. Función de
Lagrange. Direcciones Factibles.
Condiciones de Karus-Kuhn Tucker
(KKT).
Realización de actividades teórico-
prácticas.
Realización de actividades de campo.
Aportes de ideas a la Comunidad
(información y difusión).
Experiencias vivenciales en el área
profesional
Realización de pruebas escritas cortas y
largas, defensas de trabajos, exposiciones,
Adolfo, A. (2005).Investigación de
operaciones: Aplicaciones y
algoritmos. Cengage Learning
Editores. 4ª Edición.
Alvarez, C.(2002). Investigación
operativa: modelos y técnicas de
optimización .Ed. Univ. Politéc.
Valencia. España.
5.2. Tipos de Programación:
Programación Cuadrática.
Programación Separable. Programación
Geométrica. Métodos de Penalización.
debates, etc.
Actividades de Auto-evaluación / co-
evaluación y evaluación del estudiante
Armitano, Palomares Y Edelman.
(1985). Programación No Lineal.
Edit. Limusa, 1985.
Arreola, A. (2003). Programación
no lineal:Una introducción a la
toma de decisión cuantitativa.
Cencage Learning Editores.
Basse. (1978).Computer
Algorithms. Reading Mass . Edit.
Addison Wesley.
Bertsekas, Dimitri
.(1987)Programación No Lineal
deterministicos. Prentice Hall
Bok, E. (2006). Matemática
Empresarial. Un Enfoque Práctico
con Derive y Excel. Delta
Publicaciones
Juriseck, Li Gonzalez, J
.Optimización No Lineal . U.N.A
2da. Edición.
Luenberger, D(1989). Programación
Lineal y No Lineal. Ed. Adisson
Wesly,
Luenberger, D.(1984) Linear and
nonlinear programming. Publicado
por Addison-Wesley, 2ª Edición.
Mital, K.(1992) . Métodos de
Optimización. Edit. Limusa, 1992.
Polak, E. (1971).Computational
Methods in Optimization. Ed.
Academic Press.
Prawda, J.(2000). Métodos y
modelos de investigación de
operaciones I: Modelos México,
Limusa,
BIBLIOGRAFÍA
Adolfo, A. (2005).Investigación de operaciones: Aplicaciones y algoritmos. Cengage Learning Editores. 4ª Edición.
Alvarez, C.(2002). Investigación operativa: modelos y técnicas de optimización .Ed. Univ. Politéc. Valencia. España.
Armitano, Palomares Y Edelman. (1985). Programación No Lineal. Edit. Limusa, 1985.
Arreola, A. (2003). Programación no lineal:Una introducción a la toma de decisión cuantitativa. Cencage Learning Editores.
Basse. (1978).Computer Algorithms. Reading Mass . Edit. Addison Wesley.
Bertsekas, Dimitri .(1987)Programación No Lineal deterministicos. Prentice Hall
Bok, E. (2006). Matemática Empresarial. Un Enfoque Práctico con Derive y Excel. Delta Publicaciones
Juriseck, Li Gonzalez, J .Optimización No Lineal . U.N.A 2da. Edición.
Luenberger, D(1989). Programación Lineal y No Lineal. Ed. Adisson Wesly,
Luenberger, D.(1984) Linear and nonlinear programming. Publicado por Addison-Wesley, 2ª Edición.
Mital, K.(1992) . Métodos de Optimización. Edit. Limusa, 1992.
Polak, E. (1971).Computational Methods in Optimization. Ed. Academic Press.
Prawda, J.(2000). Métodos y modelos de investigación de operaciones I: Modelos México, Limusa,
![el problema de optimización lineal con restricciones[1].docx](https://static.fdocuments.ec/doc/165x107/55cf9728550346d0338ffff0/el-problema-de-optimizacion-lineal-con-restricciones1docx.jpg)
