Resolución de problemas optimización global no lineal con restricciones y sin restricciones: Global Optimization 4.2
Escrito por el
La nueva versión de la librería de funciones para Mathematica Global Optimization extiende sus prestaciones para la resolución de problemas de optimización global con restricciones y sin restricciones. Además de solventar pequeños errores detectados en la versión anterior, Global Optimization 4.2 incorpora dos nuevas funciones:
GlobalPenaltyFn: Algoritmo basado en un método de ascenso para funciones objetivo no lineales con restricciones dadas por igualdades y desigualdades no analíticas. Determina con fiabilidad mínimos locales y permite resolver problemas con cientos de variables. No requiere calcular derivadas y la función objetivo puede ser no diferenciable. Diferentes valores iniciales llevan a determinar diferentes mínimos en caso de existir. No es necesario especificar un contorno donde realizar la búsqueda ni tampoco que el valor inicial sea próximo al mínimo.
IntervalMin: Rutina para la resolución de problemas utilizando métodos intervalares que determina con fiabilidad mínimos locales. Permite trabajar con restricciones dadas por inecuaciones, no requiere el cálculo de derivadas y la función objetivo puede ser no diferenciable. Es una función apropiada para regresión no lineal, diseño de ingeniería, estimación de modelos, análisis financiero y otras aplicaciones.