Optimización (matemática)

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Para otros usos de este término, véase óptimo.

La optimización (también denominada programación matemática) intenta dar respuesta a un tipo general de problemas de la forma:

$\begin{matrix} max(min) f(x) \\ x \in \Omega \subseteq \mathbb{R}^n \end{matrix}$

Donde $x = (x 1,..., x n)$ es un vector y representa variables de decisión, $f (x)$ es llamada función objetivo y representa o mide la calidad de las decisiones (usualmente números enteros o reales) y $Ω$ es el conjunto de decisiones factibles o restricciones del problema.

Algunas veces es posible expresar el conjunto de restricciones $Ω$ como solución de un sistema de igualdades o desigualdades.

$\begin{matrix} g(x_1,...,x_n) & \le & 0 \\ h(x_1,...,x_n) & = & 0 \end{matrix}$

Un problema de optimización trata entonces de tomar una decisión óptima para maximizar (ganancias, velocidad, eficiencia, etc.) o minimizar (costos, tiempo, riesgo, error, etc.) un critero determinado. Las restriciones significan que no cualquier decisión es posible.

Tipos de optimizaciones

Según el nivel de generalidad que tome el problema, será la resolución que se plantee.

Optimización clásica

Si la restricción no existe, 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.

Optimización con restricciones de desigualdad - optimización no clásica

Si la restricción contiene mayor cantidad de variables que la función objetivo, o la restricción contiene restricciones de desigualdad, existen métodos en los que en algunos casos se pueden encontrar los valores máximos o mínimos.

Si tanto restricciones como función objetivo son lineales (Programación lineal o PL), la existencia de máximo (mínimo), esta asegurada, y el problema se reduce a la aplicación de unos simples algoritmos de álgebra lineal elemental los llamados método simplex; y método dual. Sin embargo, si estas condiciones no se cumplen, existen, las llamadas condiciones de Khun -Tucker, las cuales en algunos casos, pueden ser utilizables, para probar encontrar puntos críticos, maxímos o mínimos. Sin embargo, esta es un area aún muy poco desarrollada de la matemática, frecuentemente, las condiciones de Khun-Tucker fallan, o no son suficientes, para la existencia de extremos.

Optimización estocástica

Cuando las variables del problema (función objetivo y/o restricciones) son variables aleatorias el tipo de optimización realizada es optimización estocástica.

Optimización con información no perfecta

En este caso la cantidad de variables, o más aún la función objetivo puede ser desconocida o también variable. En este campo, la matemática conocida como matemática borrosa, está realizando esfuerzos, por resolver el problema. Sin embargo, como el desarrollo de esta área de la matemática es aún demasiado incipiente, son escasos los resultados obtenidos.

Véase también

Obtenido de "http://es.wikipedia.org/wiki/Optimizaci%C3%B3n_(matem%C3%A1tica)"

Categorías: Matemática aplicada | Optimización | Investigación Operativa

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