¿Qué es la programación no convexa?

La programación no convexa incluye todos los problemas de programación no lineal que no satisfacen las suposiciones de programación convexa. En este caso, aun cuando se tenga éxito en encontrar un máximo local, no hay garantía de que sea también un máximo global.

Su objetivo es simplificar el proceso de verificación de la convexidad de un problema, que en muchos casos es un trabajo intratable. Se basa en una librería de funciones, a partir de las cuales se construyen los problemas y un conjunto de normas impuesto sobre estas funciones, que establecen como combinarlas.

Un modelo de Programación No Lineal (PNL) es aquel donde las variables de decisión se expresan como funciones no lineales ya sea en la función objetivo y/o restricciones de un modelo de optimización.

Programación no lineal (PNL) es el proceso de resolución de un sistema de igualdades y desigualdades sujetas a un conjunto de restricciones sobre un conjunto de variables reales desconocidas, con una función objetivo a maximizar, cuando alguna de las restricciones o la función objetivo no son lineales.

Un problema no lineal es un problema de programación matemática donde la función objetivo o alguna restricción es no lineal.

Conjunto convexo de ℜ

Decimos que C es un conjunto convexo si cualquier segmento que una dos puntos cualesquiera del conjunto, siempre pertenece , todo él, al conjunto.

La convexidad (del latín convexĭtas, -ātis) de una curva o una superficie, es la zona que se asemeja al exterior de una circunferencia o una superficie esférica, es decir, que tiene su parte sobresaliente dirigida al observador. Es el concepto opuesto a la 'concavidad'.

¿Cuáles son los métodos de programación lineal? Los problemas de programación lineal se pueden resolver utilizando técnicas como el método simplex o el método de los multiplicadores de Lagrange. Estas técnicas permiten encontrar la solución óptima del problema de forma eficiente.

La programación lineal (PL) es un método matemático de optimización, que permite representar modelos lineales para reducir costos o maximizar ganancias en diferentes áreas de una organización.

La programación lineal (LP, también conocida como optimización lineal) es el campo de la programación matemática dedicado a maximizar o minimizar (optimizar) una función lineal, denominada función objetivo, de tal forma que las variables de dicha función estén sujetas a una serie de restricciones expresadas mediante un ...

La programación lineal surgió en la Segunda Guerra Mundial con el objetivo de reducir los costos del ejército y aumentar las pérdidas del enemigo. Al parecer el algoritmo Simplex fue usado en secreto por el ejército hasta que fue publicado en 1947.

Su área de aplicación es muy amplia, puesto que, se puede utilizar para resolver problemas de diversas disciplinas como son: finanzas, economía, mercadotecnia, logística, sistemas de producción, sistemas de transporte, entre otras.

Se trata de determinar para qué punto o puntos de , la función toma el valor máximo o mínimo. Primeramente es necesario ver qué puntos satisfacen la condición necesaria (C.N.) La idea es poder descartar todos los puntos que NO satisfacen la condición necesaria como posibles óptimos.

Una función lineal es aquella cuya expresión algebraica es del tipo y = mx,siendo m un número cualquiera distinto de 0.

Una relación no lineal entre dos variables es aquella para la cual la pendiente de la curva que muestra la relación cambia a medida que cambia el valor de una de las variables. Una curva no lineal es una curva cuya pendiente cambia a medida que cambia el valor de una de las variables.

Un problema lineal no puede tener soluciones óptimas en puntos interiores del dominio (salvo en el caso de que la función objetivo sea constante). Tampoco puede ser óptimo un punto aislado de una arista, si no es óptima toda la arista o si ese punto no es vértice.

POLÍGONOS CONVEXOS: son aquellos en los que todos sus ángulos interiores miden menos de 180o. Todos los polígonos regulares son convexos, y hay una infinidad de polígonos irregulares que también lo son. POLÍGONOS CÓNCAVOS: son aquellos en los que uno o más ángulos interiores miden más de 180o.

La optimización convexa trata el problema general de minimizar una función convexa, sobre un conjunto factible también convexo: minimizar f (x) s.a. x ∈ S, (1) donde f : D → R es convexa y S ⊂ D ⊂ Rn es convexo.

La diferencia entre cóncavo y convexo radica en nuestro punto de vista de la curvatura: cuando la curvatura es hacia adentro, decimos que es cóncavo; cuando la curvatura es hacia afuera, decimos que es convexo.

A diferencia de los espejos cóncavos, donde las características de la imagen dependen de la posición del objeto, en un espejo convexo la imagen que se forma es siempre virtual, ya que se genera por las prolongaciones de los rayos trazados, derecha y de menor tamaño que el objeto.

En geometría, la concavidad de una curva o de una superficie es la parte que se asemeja a la zona interior de una circunferencia o de una esfera,​ es decir, que tiene su parte hundida dirigida al observador. ​ Es el concepto complementario al de convexidad.

Son curvas convexas hacia el origen. Esto significa que se valora más un bien cuanto mayor es su escasez. Cuando se dispone en abundancia de un bien, el consumidor está dispuesto a prescindir de una unidad a cambio de poca cantidad del bien alternativo.

Los más difundidos son: el método gráfico y el Método Simplex. La solución de un problema de Programación Lineal utilizando un procedimiento gráfico es posible si tiene no más de dos variables. El procedimiento gráfico comienza a elaborar una gráfica que muestre las soluciones posibles (valores X1 y X2).

Un modelo de programación provee un marco abstracto en el que entender la sintaxis de los lenguajes concretos que siguen el modelo, y representa la semántica del mismo, así como una filosofía de uso de dicha semántica.

Se dice que una solución básica es factible si todos los valores de su solución son no negativos, en caso contrario es una solución básica no factible. Las soluciones básicas factibles son puntos extremos.

Pasos para resolver un problema de programación lineal

El método Simplex, es un método cuantitativo de optimización matemática utilizado habitualmente para solucionar problemas de programación lineal.