7: Optimización
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- ¿Qué es la optimización? Introducción al costo y espacio de parámetros.
- 7.2: Optimización continua de una sola dimensión
- Optimización de funciones de variable única conocidas y continuas, utilizando la prueba de derivada cero y el método de Newton.
- 7.3: Optimización Continua Multidimensional
- Métodos para encontrar la optimización de una función de costo multidimensional que depende de más de una variable: descenso más pronunciado, gradiente conjugado y método de segundo orden de Newton.
- 7.4: Programación lineal
- Optimización en casos donde el costo es una función lineal de múltiples parámetros, que comprende restricciones de desigualdad y/o igualdad.
- 7.5: Programación lineal de enteros
- El método branch-and-bound para resolver problemas de optimización que involucran funciones continuas de costo y restricción pero permiten solo soluciones enteras.
- 7.6: Optimización Mín-Máx para Opciones Discretas
- El método min-max: encontrar la desviación normalizada más pequeña del rendimiento máximo entre objetivos, como una forma de seleccionar la solución óptima en una situación que tenga múltiples candidatos discretos.
- 7.7: Programación dinámica
- Introducción al enfoque de programación dinámica para resolver problemas de optimización con un alto número de incógnitas, enfocándose específicamente en problemas de ruta más corta.
- 7.8: Resolver programación dinámica en una computadora
- Usar el algoritmo de iteración de valores para resolver de manera eficiente problemas de optimización de ruta más corta con una computadora.