Guia docente 2020_21
Facultad de CC. Económicas y Empresariales
Máster Universitario en Técnicas Estatísticas
 Materias
  Programación matemática
   Contidos
Tema Subtema
Tema 1. Introdución á análise convexo. 1.1 Conxuntos convexos e propiedades.
1.2 Funcións convexas e propiedades.
Tema 2. Optimización convexa. 2.1 Mínimos e máximos de funcións convexas.
2.2 Direccións de descenso e direccións factibles.
2.3 Xeneralizaciones do concepto de función convexa.
Tema 3. Linguaxes de modelado de problemas de optimización. 3.1 Introdución a AMPL.
3.2 Modelado e resolución de problemas con AMPL.
Tema 4. Optimización sen restricións. Algoritmos. 4.1 Algoritmos.
4.2 Condicións de optimalidade sen restricións.
4.3 Optimización unidimensional sen usar derivadas.
4.4 Optimización unidimensional usando derivadas.
4.5 Optimización unidimensional: métodos inexactos.
4.6 Optimización unidimensional sen usar derivadas.
4.7 Optimización unidimensional usando derivadas.
4.8 Optimización unidimensional sen diferenciabilidade.
Tema 5. Optimización con restricións. Conceptos teóricos. 5.1 Condicións de optimalidade.
5.2 Condicións de Karush-Kuhn-Tucker.
5.3 Dualidade.
5.4 Aplicacións da dualidade e das condicións de KKT.
Tema 6. Dualidade e técnicas de descomposición. 6.1 Xeración de columnas. Algoritmo de Dantzing-Wolfe.
6.2 Xeración de filas. Algoritmo de Benders.
6.3 Outras xeneralizacións.
Tema 7. Optimización con restricións. Algoritmos. 7.1 Métodos de penalización clásicos.
7.2 Método do Lagrangiano aumentado.
7.3 Programación lineal sucesiva.
Tema 8. Optimización Global 8.1 Métodos exactos
8.2 Heurísticas
Universidade de Vigo            | Rectorado | Campus Universitario | C.P. 36.310 Vigo (Pontevedra) | España | Tlf: +34 986 812 000