Optimización práctica: modelos del proceso de operación de un embalse
Tipo de documento
Lista de autores
Croceri, Graciela M. y Sottosanto, Graciela N.
Resumen
En este trabajo se describen problemas relacionados a procesos de operación de un embalse que pueden ser modelados y resueltos usando técnicas de la optimización. El objetivo primordial es mostrar cómo la optimización se relaciona con problemas del mundo real a través de la formulación de modelos matemáticos y cómo se vinculan la teoría y los algoritmos, a partir de la resolución numérica de los modelos y la interpretación de los resultados obtenidos. Puesto que se observa la necesidad del desarrollo de aplicaciones reales en la enseñanza de la optimización, los problemas presentados se proponen como proyecto a los alumnos de asignaturas donde se desarrollen tópicos como programación lineal y no lineal. Si bien la característica de la temática involucrada hace que los problemas estén especialmente dirigidos a alumnos de las diferentes orientaciones de la ingeniería, pueden ser formulados igualmente, como práctica para alumnos de licenciatura en matemática. Asimismo, se espera que, con la información proporcionada, el alumno formule adecuadamente los modelos, los resuelva numéricamente a través del uso de softwares disponibles y realice el análisis e interpretación de los resultados obtenidos.
Fecha
2007
Tipo de fecha
Estado publicación
Términos clave
Desde disciplinas académicas | Modelización | Otro (procesos cognitivos) | Resolución de problemas | Software
Enfoque
Idioma
Revisado por pares
Formato del archivo
Referencias
Autoridad Interjurisdiccional de las Cuencas de los r´ıos Limay, Neuquén y Negro. Informe Hidrometeorológico Mensual, Cipolletti, Río Negro, Argentina. Birgin, E. G., Martínez, J. M. and Raydan, M., Nonmonotone spectral projected gradient methods on convex sets, SIAM Journal on Optimization 10, (1196-1211), 2000. Birgin, E. G., Martínez, J. M. and Raydan, M., Algorithm 813: SPG- software for convex-constrained optimization, ACM Transactions on Mathematical Software 27, (340-349), 2001. Birgin, E. G., Martínez, J. M., Large-scale active-set box-constrained optimization method with spectral projected gradients, Computational Optimization and Applications 23, (101-125), 2002. Byrd, R., Hribar, M. E. and Nocedal, J., An Interior Point Method for Large Scale Nonlinear Programming, SIAM J. Optimization, 9,4, (877-900), 1999. Durán, A. C., Croceri, G. M., Maciel, M. C., Mosconi, I. y Sottosanto, G. N., Aplicación de un modelo de optimización en un proceso de operación de un embalse, Mecánica Computacional, Vol XVIII, (585-594), 1997. Croceri, G. M., Maciel, M. C. y Sottosanto, G. N., Un modelo de optimización a mediano plazo para un proceso de operación de un embalse, en Computational Methods in Engineering, P.M. Pimenta, R.M.L.R.F. Brasil, E.S. Almeida (Eds.), 1999. Chvatal, V., Linear programming, W. H. Freeman and Company, New York, 1983. Fletcher, R., Practical Methods for Optimization, John Wiley & Sons, New York, 1983. Gonzaga, C. C., Algoritmos de pontos interiores para programa¸cao linear, 17 Cóloquio Brasileiro de Matemática, 1989. Karmarkar, N., A new polynomial-time algorithm for linear programming, Combinatorics 4, (373-395), 1984. Leiva, R. A., Introducci´on al análisis de las series de tiempo, Facultad de Ciencias Económicas, Universidad Nacional de Cuyo, Mendoza, 1995. Luenberger, D. G., Linear and Nonlinear Programming, Addison-Wesley Publishing Company, Massachutts, 1984.