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
Vivas, H., Pérez Mera, R., & Héctor Jairo Martínez (2018). Método secante estructurado para el entrenamiento del perceptrón multicapa. University of Valle. http://revistas.univalle.edu.co/index.php/revista_de_ciencias/article/view/6104/8316
Libros de texto
2018-01-20
0
Ponencias en congresos científicos
Macias Caicedo, E., & Pérez Mera, R. (2017). A global Newton- type algorithm to solve the matrix quadratic equation.
Ponencias en congresos científicos
2017-12-01
0
Dirección de trabajos de grado de pregrado
Sanchez Grueso, W., & Arenas Aparicio, F. (2017). Estudio numérico de un algoritmo que usa redes neuronales para resolver el problema de programación lineal. [Universidad del Cauca].
Dirección de trabajos de grado de pregrado
2017-05-08
0
Ponencias en congresos científicos
Arenas Aparicio, F., Pérez Mera, R., & Héctor Jairo Martínez (2017). Ponencia: Método BFGS estructurado para estimación de máxima verosimilitud.
Ponencias en congresos científicos
2017-05-02
0
Software especializado
Arenas Aparicio, F. (2017). Aplicación administrador de salones [Software].
Software especializado
2017-02-06
0
Artículos / Publicaciones (Histórico)
Arenas Aparicio, F., Pérez Mera, R., & Héctor Jairo Martínez (2016). Método BFGS estructurado para la estimación de máxima verosimilitud. revistaciencias.univalle.edu.co/volumenes/vol_20N3/Vol20_N3_03.pdf
Artículos / Publicaciones (Histórico)
2016-12-13
0
Artículos / Publicaciones (Histórico)
Arenas Aparicio, F., Pérez Mera, R., & Vivas, H. (2016). Un modelo de redes neuronales para complementariedad no lineal. http://revistas.uis.edu.co/index.php/revistaintegracion/article/view/5969/6240
Artículos / Publicaciones (Histórico)
2016-12-12
0
Libros de texto
Macias Caicedo, E., & Pérez Mera, R. (2016). Un algoritmo cuasi-Newton para resolver la ecuación cuadrática matricial. Industrial University of Santander. https://revistas.uis.edu.co/index.php/revistaintegracion/article/view/5970
Libros de texto
2016-12-01
0
Ponencias en congresos científicos
Macias Caicedo, E., & Pérez Mera, R. (2016). Método de Newton simplificado para la ecuación cuadrática matricial.
Ponencias en congresos científicos
2016-07-05
0
Artículos / Publicaciones (Histórico)
Arenas Aparicio, F., Pérez Mera, R., & Héctor Jairo Martínez (2015). Least Change Secant Update Methods for Nonlinear Complementarity Problem. http://publicaciones.eafit.edu.co/index.php/ingciencia/article/view/2342
Artículos / Publicaciones (Histórico)
2015-02-02
0

Iniciar sesión 





