Conclusión general de la programacion no lineal
Como hemos visto a lo largo del
documento existen problemas que no pueden ser solucionados con la programación
lineal debido a que posee elementos no lineales.
Primero empezamos viendo los
conceptos básicos de la programación no lineal, Sus restricciones, La
representación matemática la función objetivo, Además vimos como maximizar la
función, También la representación de los intervalos y que significa la
simbología de los intervalos, Por lo tanto esto nos ayudó a comprender los
siguientes temas.
Después se le dio énfasis al tema
de los métodos de programación no lineal que resuelven problemas más complejos
que la programación lineal, También los distintos elementos que tienen estos
métodos de la programación no lineal.
Posteriormente vimos la ilustración
grafica la cual nos explica problemas de dos o tres variables máximo, ya que no
hay manera de representar gráficos a más de tres dimensiones.
Y que aparte la ilustración grafica
nos ayudaba a comprender más fácilmente la solución de un problema de
programación no lineal y como la gente que no sabe mucho de investigación de
operaciones, Puede darse cuenta ya sea del rendimiento o reportes financieros
de una organización.
Después se presentó la teoría
clásica de optimización para encontrar máximos y mínimos de los problemas no
lineales restringidos. Y la conclusión es que no es adecuada para fines de
cálculo. En el caso del método simplex para sistemas lineales las condiciones
de optimidad y factibilidad garantizan, partiendo de un punto extremo factible
(solución básica), el poder mejorar el valor de la función objetivo hasta
llegar al óptimo en cada iteración.
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