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En los últimos años, paralelamente al desarrollo de los ordenadores, la Teoría de la Optimización ha experimentado un notable auge, convirtiéndose en un campo puntero de investigación tanto por el interés matemático de sus resultados como por sus múltiples aplicaciones a diferentes áreas como son la medicina, economía, industria, finanzas, logística, entre otras. Desde el punto de vista docente, en la actualidad, la materia de optimización se encuentra presente entre los contenidos fundamentales de grados y postgrados tanto de naturaleza teórica como de corte más aplicado. El presente libro versa, principalmente, sobre el planteamiento y la resolución de problemas de optimización (o programación) lineal y no lineal (abreviadas por PL y PNL), prestando especial atención a los aspectos didácticos y al rigor matemático. El manuscrito surge con una doble finalidad. Por un lado, pretende servir de bibliografía básica en asignaturas de optimización aplicada, impartidas en carreras universitarias de ingeniería, economía, informática, estadística, etc. Por otro, pretende ser libro de problemas y de consulta sobre diferentes aplicaciones de PL y PNL en grados y postgrados relacionados con las matemáticas; asimismo, el manuscrito puede ser objeto de consulta de profesionales de diferentes campos relacionados con la logística y la toma de decisiones en general. El libro está estructurado en tres partes bien diferenciadas y precisamente la composición de contenidos de estas tres partes es la principal característica que diferencia a ésta de otras obras que encontramos en la literatura. La parte I expone con rigor los enunciados teóricos esenciales de la optimización clásica, ilustrados con diferentes ejemplos y contraejemplos. La parte II presenta a nivel instrumental las herramientas computacionales que ofrece el programa MATLAB® para la resolución de problemas de optimización. En la parte III se aplican los conocimientos anteriores al desarrollo teórico y la resolución, con alto grado de generalidad, de una selección de aplicaciones del mundo real. La mayoría de aplicaciones contienen programas específicos de resolución, elaborados por los autores del libro en el lenguaje de programación de MATLAB®.
En los últimos años, paralelamente al desarrollo de los ordenadores, la Teoría de la Optimización ha experimentado un notable auge, convirtiéndose en un campo puntero de investigación tanto por el interés matemático de sus resultados como por sus múltiples aplicaciones a diferentes áreas como son la medicina, economía, industria, finanzas, logística, entre otras. Desde el punto de vista docente, en la actualidad, la materia de optimización se encuentra presente entre los contenidos fundamentales de grados y postgrados tanto de naturaleza teórica como de corte más aplicado. El presente libro versa, principalmente, sobre el planteamiento y la resolución de problemas de optimización (o programación) lineal y no lineal (abreviadas por PL y PNL), prestando especial atención a los aspectos didácticos y al rigor matemático. El manuscrito surge con una doble finalidad. Por un lado, pretende servir de bibliografía básica en asignaturas de optimización aplicada, impartidas en carreras universitarias de ingeniería, economía, informática, estadística, etc. Por otro, pretende ser libro de problemas y de consulta sobre diferentes aplicaciones de PL y PNL en grados y postgrados relacionados con las matemáticas; asimismo, el manuscrito puede ser objeto de consulta de profesionales de diferentes campos relacionados con la logística y la toma de decisiones en general. El libro está estructurado en tres partes bien diferenciadas y precisamente la composición de contenidos de estas tres partes es la principal característica que diferencia a ésta de otras obras que encontramos en la literatura. La parte I expone con rigor los enunciados teóricos esenciales de la optimización clásica, ilustrados con diferentes ejemplos y contraejemplos. La parte II presenta a nivel instrumental las herramientas computacionales que ofrece el programa MATLAB® para la resolución de problemas de optimización. En la parte III se aplican los conocimientos anteriores al desarrollo teórico y la resolución, con alto grado de generalidad, de una selección de aplicaciones del mundo real. La mayoría de aplicaciones contienen programas específicos de resolución, elaborados por los autores del libro en el lenguaje de programación de MATLAB®.
The book "TransMath - Innovative Solutions from Mathematical Technology" has been conceived as a tool for the dissemination of scientific knowledge. This publication is addressed to those companies with innovation needs that could be met through mathematical technology. The book maps both existing and possible interactions and connections that enable technology transfer between Spanish mathematical research and industrial and business sectors. Businesses can determine the level of implementation and demand for such technology within their sector and understand the benefits and innovations achieved in other companies and industries with the application of mathematical techniques. The information is classified into eleven sectors of economic activity: Biomedicine & Health; Construction; Economics & Finance; Energy & Environment; Food; ICT; Logistics & Transport; Management & Tourism; Metal & Machinery; Public Administration; and Technical Services.
A collection of 28 refereed papers grouped according to four broad topics: duality and optimality conditions, optimization algorithms, optimal control, and variational inequality and equilibrium problems. Suitable for researchers, practitioners and postgrads.
This book presents basic optimization principles and gradient-based algorithms to a general audience, in a brief and easy-to-read form. It enables professionals to apply optimization theory to engineering, physics, chemistry, or business economics.
Continuous optimization is the study of problems in which we wish to opti mize (either maximize or minimize) a continuous function (usually of several variables) often subject to a collection of restrictions on these variables. It has its foundation in the development of calculus by Newton and Leibniz in the 17*^ century. Nowadys, continuous optimization problems are widespread in the mathematical modelling of real world systems for a very broad range of applications. Solution methods for large multivariable constrained continuous optimiza tion problems using computers began with the work of Dantzig in the late 1940s on the simplex method for linear programming problems. Recent re search in continuous optimization has produced a variety of theoretical devel opments, solution methods and new areas of applications. It is impossible to give a full account of the current trends and modern applications of contin uous optimization. It is our intention to present a number of topics in order to show the spectrum of current research activities and the development of numerical methods and applications.
This book provides an introduction to the mathematical theory of optimization. It emphasizes the convergence theory of nonlinear optimization algorithms and applications of nonlinear optimization to combinatorial optimization. Mathematical Theory of Optimization includes recent developments in global convergence, the Powell conjecture, semidefinite programming, and relaxation techniques for designs of approximation solutions of combinatorial optimization problems.
Polynomial optimization have been a hot research topic for the past few years and its applications range from Operations Research, biomedical engineering, investment science, to quantum mechanics, linear algebra, and signal processing, among many others. In this brief the authors discuss some important subclasses of polynomial optimization models arising from various applications, with a focus on approximations algorithms with guaranteed worst case performance analysis. The brief presents a clear view of the basic ideas underlying the design of such algorithms and the benefits are highlighted by illustrative examples showing the possible applications. This timely treatise will appeal to researchers and graduate students in the fields of optimization, computational mathematics, Operations Research, industrial engineering, and computer science.