Misión
Optimizar es un problema matemático con muchas aplicaciones en el “mundo real”. Consiste en encontrar los máximos o mínimos de una función de varias variables, con valores en una determinada región del espacio multidimensional.
Visión
En casi todas las situaciones de la vida cotidiana se requiere “optimizar algo”. En efecto, los responsables por la toma de decisiones en los más variados campos de la actividad humana se enfrentan, cotidianamente, con ese tipo de necesidad. Son considerables las aplicaciones en el área de optimización, entre otras mencionamos las siguientes: Lanzamiento de satélites, diseño de circuitos eléctricos, control de producción, inventarios y asignación óptima de recurso en la teoría moderna de finanzas. Muchas veces, la clase de problema, la demanda de resultados precisos o la propia curiosidad permiten formalizar variables, restricciones y objetivos, de tal forma que surge la naturaleza matemática del problema.
Historia
En la actualidad no se concibe una empresa grande que no utilice técnicas de optimización por lo menos en uno de sus procesos productivos, operativos o financieros.
Integrantes
Producción del grupo
TIPO
REFERENCIA
Libros de texto
Macias Caicedo, E., Pérez Mera, R., & Arenas Aparicio, F. (2019). Un algoritmo híbrido para resolver el problema de los valores propios cuadrático. https://doi.org/10.22517/23447214.20301
Libros de texto
2019-06-30
0
Ponencias en congresos científicos
Macias Caicedo, E., & Pérez Mera, R. (2019). Un algoritmo híbrido para resolver la ecuación cuadrática matricial.
Ponencias en congresos científicos
2019-06-06
0
Dirección de trabajos de grado de pregrado
Sanchez Grueso, W., Pérez Mera, R., & Héctor Jairo Martínez (2019). Un algoritmo global con jacobiano suavizado para complementariedad no lineal.
Dirección de trabajos de grado de pregrado
2019-01-17
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Libros de texto
Macias Caicedo, E., & Pérez Mera, R. (2018). Un algoritmo tipo Newton globalizado para resolver la ecuación cuadrática matricial. Industrial University of Santander. https://doi.org/10.18273/revint.v36n2-2018004
Libros de texto
2018-12-01
0
Dirección de trabajos de grado de pregrado
Carlos Andrés Leiton Piamba, & Arenas Aparicio, F. (2018). Comparación numérica entre el método de Lemke y un método tipo Newton para el problema de complementariedad no lineal.
Dirección de trabajos de grado de pregrado
2018-09-20
0
Dirección de trabajos de grado de pregrado
Florez Ñañez L. A., & Arenas Aparicio, F. (2018). Estudio Numérico del método de Newton con búsqueda lineal no monótona.
Dirección de trabajos de grado de pregrado
2018-09-11
0
Dirección de trabajos de grado de pregrado
Oscar Andrés Pérez Guerrero, & Arenas Aparicio, F. (2018). Estudio numérico del método de Newton inexacto para resolver sistemas de ecuaciones no lineales.
Dirección de trabajos de grado de pregrado
2018-09-10
0
Ponencias en congresos científicos
Macias Caicedo, E., & Pérez Mera, R. (2018). Un algoritmo cuasi-Newton híbrido para resolver el problema de los valores propios cuadrático.
Ponencias en congresos científicos
2018-08-10
0
Artículos / Publicaciones (Histórico)
Arenas Aparicio, F., Pérez Mera, R., & Héctor Jairo Martínez (2018). Redefinición de la función de complementariedad de Kanzow. http://www.scielo.org.co/pdf/rcien/v18n2/v18n2a08.pdf
Artículos / Publicaciones (Histórico)
2018-07-17
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Dirección de trabajos de grado de pregrado
Arenas Aparicio, F. (2018). Estudio numérico de un algoritmo que usa redes neuronales para resolver el problema de programación lineal.
Dirección de trabajos de grado de pregrado
2018-05-27
0

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