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Algoritmos de optimización en ingeniería

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  • ISBN: 9788426738110
  • Tipo de Encuadernación: Tapa blanda o bolsillo
  • Dimensiones de producto: 1x24x17
  • Número de páginas: 226
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  • E-Book ISBN: 9788426738493
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Descripción

Índice

Detalles

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Características

  • Autor: Erick V. Cuevas; Avelina Alejo Reyes; Paulina González Ayala; Julio Rosas Caro
  • Tipo de Encuadernación: Tapa blanda o bolsillo
  • Dimensiones de producto: 1x17x124 cm
  • Número de páginas: 226
  • Idioma: Español
  • Fecha de publicación: 17/05/2024
  • País: España
  • E-Book ISBN: 9788426738493
  • Número de páginas del E-Book: 226

Descripción

Adéntrese con agilidad en el mundo de la optimización numérica

La eficiencia y la optimización se erigen como principios clave de la ingeniería y la gestión. Poseer las herramientas y técnicas de optimización correctas se ha vuelto indispensable. La revolución tecnológica y el auge del análisis de datos han resaltado el inmenso valor de los algoritmos de optimización, capaces de descubrir las mejores soluciones en una amplia gama de escenarios, desde la optimización de recursos en proyectos de ingeniería hasta la estrategia de toma de decisiones en la gestión empresarial.

Sin embargo, adentrarse en el aprendizaje de la optimización numérica representa un reto significativo, que demanda una sólida comprensión de las matemáticas y la programación informática. La abrumadora cantidad de nueva información y la jerga especializada pueden ser particularmente intimidantes sin la guía de un experto. Este libro se presenta como la solución a este desafío: ofrece una introducción al fascinante mundo de la optimización numérica con un estilo claro y ameno, proporcionando simultáneamente las herramientas esenciales de matemáticas y programación de manera secuencial y accesible, sin necesidad de conocimientos previos especializados.

Se distingue de otras publicaciones especializadas por su enfoque eminentemente práctico. Incluye ejemplos en MATLAB, que sirven como herramienta práctica para reducir la distancia entre la teoría y su aplicación en el mundo real. La inclusión de ejemplos de código ya preparados y su explicación línea por línea no solo hace que la materia resulte más atractiva, sino que también anima a experimentar, modificar y mejorar el código con sus propias ideas. Si se acerca a la optimización numérica por primera vez como estudiante, este libro será un recurso de gran valor para sus estudios, y le brindará un entendimiento profundo de los algoritmos de optimización y su aplicación práctica. Si es un profesional que busca adentrarse en el campo de la optimización sin ser un especialista, encontrará en este libro un excelente punto de partida.

Descubra cómo Algoritmos de optimización en ingeniería puede iluminar su camino hacia el dominio de la optimización numérica, una de las habilidades más codiciadas en el ámbito de la ingeniería. Su viaje hacia la comprensión y aplicación de la optimización numérica comienza aquí.

Información adicional

Peso 0,39 kg
Dimensiones 1 × 17 × 24 cm
Tipo de Variación

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Índice

Contenido
Prólogo . XI
CAPÍTULO 1
Introducción a la optimización 1
1.1 Definición y conceptos fundamentales  1
1.2 El problema EOQ, “el problema de Juan”  4
1.3 Introducción a los métodos de solución. “El gradiente descendiente” 11
1.4 El método de la derivada igual a cero  22
1.5 Calcular el gradiente cuando no está definido  23
1.6 Ejercicio: maximizar el área de un terreno 33
1.7 Ejercicio: maximizar la fuerza electroestática entre dos partículas con cargas  36
1.8 Cuando NO funciona el método del gradiente  40
1.9 El problema de Juan (EOQ) con óptimos locales  ocasionados por descuentos por volumen 40
Referencias  52

CAPÍTULO 2
Gradiente descendiente  53
2.1 Introducción 53
2.2 El método del gradiente descendiente  57
2.3 El problema del ajuste de curva  70
2.4 Maximizando la función Peaks  90
2.5 Minimizando la función de Bohachevsky  97
Referencias 101

CAPÍTULO 3
Breve historia de los métodos de optimización metaheurísticos  103
3.1 Introducción  103
3.2 Clasificación de las técnicas de optimización  107
3.3 Exploración y explotación  111
3.4 Técnicas básicas de selección  111
Referencias  116

CAPÍTULO 4
EOQ con múltiples proveedores, descuentos por volumen, restricciones de capacidad y de calidad  117
4.1 Introducción al problema de inventarios  117
4.1.1 Ejemplo 1. Dos proveedores sin restricción de capacidad  120
4.1.2 Combinación de proveedores  129
4.1.3 Restricciones de capacidad  139
4.1.4 Introduciendo descuentos por volumen 142
4.1.5 Tratamiento de la calidad imperfecta de las unidades 145
Referencias  149

CAPÍTULO 5
Distribuciones de probabilidad y el método de Random Search  151
5.1 Introducción  151
5.2 Las distribuciones de probabilidad  152
5.3 El método de la búsqueda aleatoria local o Local Search  163
5.4 El método de la búsqueda aleatoria adaptiva o Adaptive
Random Search  170
5.5 Maximizar el área de un terreno  172
5.6 Maximizando la función Peaks  175
5.7 Minimizando la función de Bohachevsky  180
Referencias  184

CAPÍTULO 6
Método de recocido simulado
(Simulated Annealing)  187
6.1 Introducción  187
6.2 Descripción del método de recocido simulado  188
6.3 Ejemplo del método de recocido simulado  191
Referencias  194

CAPÍTULO 7
Optimización por enjambre de partículas (Particle Swarm
Optimization - PSO)  195
7.1 Introducción 195
7.2 Descripción del método de PSO  197
7.3 Funciones útiles en MATLAB  202
7.4 Maximizar la función Peaks  205
7.5 Minimizar la función de Bohachevsky  209
Referencias  212