Optimización (Licenciatura) - Tópicos de optimización (Doctorado)
Importante
- github: En el siguiente repositorio iremos subiendo material de la materia, así como también el intercambio a través de foros. Las fechas de TPs y parciales se irán publicando en esta página.
- Normas de seguridad. Se recuerda que es obligatoria la lectura de las normas de higiene y seguridad.
Docentes, horarios y aulas
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Teórica
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Martes y Viernes, 9 a 11 hs |
Martín Maas |
Aula 7 (Pab 1) |
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Práctica
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Martes y Viernes, 11 a 14 hs |
Mauricio Mendiluce - Joaquín Viera | Lab 1108 (ma)/Lab 1108 (vie) |
Calendario
Guías de ejercicios
- Práctica 1: Condiciones de Optimalidad
- Laboratorio 1
Programa
El programa "oficial" de la materia puede consultarse aquí Sin embargo, hay algunas cuestiones desactualizadas en ese documento. Se resumen aquí los principales temas de la materia:
- Optimización no-lineal sin restricciones
- Convexidad y optimización sobre conjuntos convexos
- Optimización no-lineal con restricciones de igualdad y desigualdad
- Temas de optimización combinatoria
- Algoritmos no-determinísticos
Programación
Utilizaremos principalmente el lenguaje de programación Julia, donde utilizaremos paquetes como JuMP, y algunos de los mencionados en JuliaDiff sobre diferenciación automática.
Bibliografía
- Luenberger, D.; Ye, Y., Linear and nonlinear programming. Springer, 3ra edición 2008.
- Berstekas, D, Nonlinear programming. Athena Scientific, 2da edición 1999.
- Nocedal ,J.; Wright, S., Numerical optimization, Springer Series in Operations research, Springer, 1999.
- Antoniou, A.; Lu, W.S., Practical optimization. Springer, 2007.
- Bellman, R.; Dreyfus, S., Applied dynamic programming, Princeton University Press, 1962.
- Luke, S.; Essentials of metaheuristics, 2011.
- Simon, D.; Evolutionary optimization algorithms. Whiley. 2013.
