TECNICAS DE OPTIMIZACION con MATLAB (Spanish Edition)

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9781496176080: TECNICAS DE OPTIMIZACION con MATLAB (Spanish Edition)

Este libro tiene como finalidad presentar las técnicas de optimización a través de MATLAB. Se comienza introduciendo el entorno de MATLAB y los elementos algebráicos necesarios para las tareas de optimización, así como la estructura de la programación en MATLAB. Estas tareas se intriducen secuencialmente por orden de dificultad técnica a medida que avanzan los temas. La parte fundamental del libros está dedicada al Toolbox de Optimización de MATAB. Optimization Toolbox incluye algoritmos para resolver problemas de programación lineal, mínimos cuadrados no lineales con límites, minimización no lineal sin restricciones, minimización no lineal con restricciones de límites, minimización no lineal con igualdades lineales, sistema no lineal de resolución de ecuaciones, minimización cuadrática con restricciones de límites, minimización cuadrática con igualdades lineales y mínimos cuadrados lineales con restricciones de límites. También hay disponibles métodos a gran escala para algunas formulaciones de programación cuadrática y objetivos no lineales con restricciones de límites o restricciones de igualdad lineal. Estos métodos son algoritmos de región de confianza a gran escala, desarrollados por Thomas F. Coleman y usan métodos de Newton reflexivos y de proyección para manejar las restricciones. El toolbox pone en práctica el estado actual de la técnica en algoritmos de optimización. Los principales algoritmos para minimización no limitada son el método BFGS quasi-Newton y el método de investigación directa Nelder-Mead con investigación lineal. Para minimización con límites, logro de objetivos y optimizaciones semiinfinitas se usan variaciones de programación cuadrática secuencial (SQP). Los problemas de mínimos cuadrados no lineales se resuelven usando los métodos de Gauss-Newton o de Levenberg-Marquardt. Las rutinas para resolver problemas de programación cuadrática y lineal usan un método de series activas combinado con técnicas de proyección. Las rutinas ofrecen una gama de algoritmos y estrategias de investigación lineal. Las estrategias de investigación lineal son métodos de interpolación y extrapolación cuadrática y cúbica protegidos. Se presenta una amplia variedad de ejercicios ilustrando técnicas tan importantes como la programación lineal, programación cuadrática, mínimos cuadrados no lineales y resolución de ecuaciones no lineales. Se amplían con ejemplos las rutinas que ponen en práctica los métodos más ampliamente utilizados para realizar minimización y maximización.

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Marques, Maria Perez
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Descripción 2014. PAP. Estado de conservación: New. New Book.Shipped from US within 10 to 14 business days.THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000. Nº de ref. de la librería IP-9781496176080

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Marques, Maria Perez
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Maria Perez Marques
Editorial: CreateSpace Independent Publishing Platform
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Descripción CreateSpace Independent Publishing Platform. Paperback. Estado de conservación: New. This item is printed on demand. 286 pages. Dimensions: 10.0in. x 8.0in. x 0.7in.Este libro tiene como finalidad presentar las tcnicas de optimizacin a travs de MATLAB. Se comienza introduciendo el entorno de MATLAB y los elementos algebricos necesarios para las tareas de optimizacin, as como la estructura de la programacin en MATLAB. Estas tareas se intriducen secuencialmente por orden de dificultad tcnica a medida que avanzan los temas. La parte fundamental del libros est dedicada al Toolbox de Optimizacin de MATAB. Optimization Toolbox incluye algoritmos para resolver problemas de programacin lineal, mnimos cuadrados no lineales con lmites, minimizacin no lineal sin restricciones, minimizacin no lineal con restricciones de lmites, minimizacin no lineal con igualdades lineales, sistema no lineal de resolucin de ecuaciones, minimizacin cuadrtica con restricciones de lmites, minimizacin cuadrtica con igualdades lineales y mnimos cuadrados lineales con restricciones de lmites. Tambin hay disponibles mtodos a gran escala para algunas formulaciones de programacin cuadrtica y objetivos no lineales con restricciones de lmites o restricciones de igualdad lineal. Estos mtodos son algoritmos de regin de confianza a gran escala, desarrollados por Thomas F. Coleman y usan mtodos de Newton reflexivos y de proyeccin para manejar las restricciones. El toolbox pone en prctica el estado actual de la tcnica en algoritmos de optimizacin. Los principales algoritmos para minimizacin no limitada son el mtodo BFGS quasi-Newton y el mtodo de investigacin directa Nelder-Mead con investigacin lineal. Para minimizacin con lmites, logro de objetivos y optimizaciones semiinfinitas se usan variaciones de programacin cuadrtica secuencial (SQP). Los problemas de mnimos cuadrados no lineales se resuelven usando los mtodos de Gauss-Newton o de Levenberg-Marquardt. Las rutinas para resolver problemas de programacin cuadrtica y lineal usan un mtodo de series activas combinado con tcnicas de proyeccin. Las rutinas ofrecen una gama de algoritmos y estrategias de investigacin lineal. Las estrategias de investigacin lineal son mtodos de interpolacin y extrapolacin cuadrtica y cbica protegidos. Se presenta una amplia variedad de ejercicios ilustrando tcnicas tan importantes como la programacin lineal, programacin cuadrtica, mnimos cuadrados no lineales y resolucin de ecuaciones no lineales. Se amplan con ejemplos las rutinas que ponen en prctica los mtodos ms ampliamente utilizados para realizar minimizacin y maximizacin. This item ships from La Vergne,TN. Paperback. Nº de ref. de la librería 9781496176080

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María Pérez Marques
Editorial: Createspace, United States (2014)
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Descripción Createspace, United States, 2014. Paperback. Estado de conservación: New. Language: Spanish . Brand New Book ***** Print on Demand *****.Este libro tiene como finalidad presentar las tecnicas de optimizacion a traves de MATLAB. Se comienza introduciendo el entorno de MATLAB y los elementos algebraicos necesarios para las tareas de optimizacion, asi como la estructura de la programacion en MATLAB. Estas tareas se intriducen secuencialmente por orden de dificultad tecnica a medida que avanzan los temas. La parte fundamental del libros esta dedicada al Toolbox de Optimizacion de MATAB. Optimization Toolbox incluye algoritmos para resolver problemas de programacion lineal, minimos cuadrados no lineales con limites, minimizacion no lineal sin restricciones, minimizacion no lineal con restricciones de limites, minimizacion no lineal con igualdades lineales, sistema no lineal de resolucion de ecuaciones, minimizacion cuadratica con restricciones de limites, minimizacion cuadratica con igualdades lineales y minimos cuadrados lineales con restricciones de limites. Tambien hay disponibles metodos a gran escala para algunas formulaciones de programacion cuadratica y objetivos no lineales con restricciones de limites o restricciones de igualdad lineal. Estos metodos son algoritmos de region de confianza a gran escala, desarrollados por Thomas F. Coleman y usan metodos de Newton reflexivos y de proyeccion para manejar las restricciones. El toolbox pone en practica el estado actual de la tecnica en algoritmos de optimizacion. Los principales algoritmos para minimizacion no limitada son el metodo BFGS quasi-Newton y el metodo de investigacion directa Nelder-Mead con investigacion lineal. Para minimizacion con limites, logro de objetivos y optimizaciones semiinfinitas se usan variaciones de programacion cuadratica secuencial (SQP). Los problemas de minimos cuadrados no lineales se resuelven usando los metodos de Gauss-Newton o de Levenberg-Marquardt. Las rutinas para resolver problemas de programacion cuadratica y lineal usan un metodo de series activas combinado con tecnicas de proyeccion. Las rutinas ofrecen una gama de algoritmos y estrategias de investigacion lineal. Las estrategias de investigacion lineal son metodos de interpolacion y extrapolacion cuadratica y cubica protegidos. Se presenta una amplia variedad de ejercicios ilustrando tecnicas tan importantes como la programacion lineal, programacion cuadratica, minimos cuadrados no lineales y resolucion de ecuaciones no lineales. Se amplian con ejemplos las rutinas que ponen en practica los metodos mas ampliamente utilizados para realizar minimizacion y maximizacion. Nº de ref. de la librería APC9781496176080

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María Pérez Marques
Editorial: Createspace, United States (2014)
ISBN 10: 1496176081 ISBN 13: 9781496176080
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Descripción Createspace, United States, 2014. Paperback. Estado de conservación: New. Language: Spanish . Brand New Book ***** Print on Demand *****. Este libro tiene como finalidad presentar las tecnicas de optimizacion a traves de MATLAB. Se comienza introduciendo el entorno de MATLAB y los elementos algebraicos necesarios para las tareas de optimizacion, asi como la estructura de la programacion en MATLAB. Estas tareas se intriducen secuencialmente por orden de dificultad tecnica a medida que avanzan los temas. La parte fundamental del libros esta dedicada al Toolbox de Optimizacion de MATAB. Optimization Toolbox incluye algoritmos para resolver problemas de programacion lineal, minimos cuadrados no lineales con limites, minimizacion no lineal sin restricciones, minimizacion no lineal con restricciones de limites, minimizacion no lineal con igualdades lineales, sistema no lineal de resolucion de ecuaciones, minimizacion cuadratica con restricciones de limites, minimizacion cuadratica con igualdades lineales y minimos cuadrados lineales con restricciones de limites. Tambien hay disponibles metodos a gran escala para algunas formulaciones de programacion cuadratica y objetivos no lineales con restricciones de limites o restricciones de igualdad lineal. Estos metodos son algoritmos de region de confianza a gran escala, desarrollados por Thomas F. Coleman y usan metodos de Newton reflexivos y de proyeccion para manejar las restricciones. El toolbox pone en practica el estado actual de la tecnica en algoritmos de optimizacion. Los principales algoritmos para minimizacion no limitada son el metodo BFGS quasi-Newton y el metodo de investigacion directa Nelder-Mead con investigacion lineal. Para minimizacion con limites, logro de objetivos y optimizaciones semiinfinitas se usan variaciones de programacion cuadratica secuencial (SQP). Los problemas de minimos cuadrados no lineales se resuelven usando los metodos de Gauss-Newton o de Levenberg-Marquardt. Las rutinas para resolver problemas de programacion cuadratica y lineal usan un metodo de series activas combinado con tecnicas de proyeccion. Las rutinas ofrecen una gama de algoritmos y estrategias de investigacion lineal. Las estrategias de investigacion lineal son metodos de interpolacion y extrapolacion cuadratica y cubica protegidos. Se presenta una amplia variedad de ejercicios ilustrando tecnicas tan importantes como la programacion lineal, programacion cuadratica, minimos cuadrados no lineales y resolucion de ecuaciones no lineales. Se amplian con ejemplos las rutinas que ponen en practica los metodos mas ampliamente utilizados para realizar minimizacion y maximizacion. Nº de ref. de la librería APC9781496176080

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