Inteligencia Artificial


 

Sistemas de Optimización  

 

Optimizar es encontrar la mejor forma de realizar una tarea. Esto normalmente involucra asignar recursos limitados (pe. materias primas), para lograr un objetivo (pe. maximizar beneficios), en un ambiente con limitaciones (pe. Un presupuesto de gastos).

Utilizando un método que se base en la fuerza bruta -construir un modelo en una hoja de cálculo y realizar cambios a mano para obtener la mejor solución -solo puede funcionar con problemas muy simples. Realizar el análisis de esta forma, es una tarea larga y tediosa, y no garantiza la mejor solución.

Los problemas reales, necesitan del poder que pueden brindar los métodos matemáticos de optimización. Estos métodos están automatizados en programas de computación llamados “solvers”. Para usarlos, es necesario informar cual es la función objetivo, las restricciones a respetar y las variables que se pueden controlar. El sistema encontrará automáticamente la mejor solución.

Estos sistemas tienen un campo de aplicación muy amplio. No importa cual sea la línea de trabajo; en algún punto se encontrará con un problema de optimización. Puede ser a maximización de un valor (pe. beneficios, market share, etc.) o minimizar otro (pe. costos, riesgos, etc.).

Las últimas versiones de estos sistemas incluyen la resolución de problemas lineales y no lineales. ¿Cual es la diferencia entre un problemas lineal y no lineal?
Los problemas de optimización lineales pueden incluir la suma / resta de variables y su multiplicación por constantes, para luego tratarlas en conjunto. Los problemas no lineales pueden además tratar a variables que se multiplican entre si y operaciones matemáticas mas complejas (pe. potenciación), antes de tratarlas conjuntamente.

 


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