Optimización: generalidades, convexidad
Investigación de operaciones Primera entrega
- Video:Lección 3. Optimización convexa I (Stanford)
- Fuente:Erik Garcia Rivera
A tutorial on convex optimization II : duality and interior point methods
Un tutorial en optimización convexa II : dualidad y métodos del punto interior
El objetivo de este documento es continuar con una visión general de la optimización convexa moderna iniciada en un escrito anterior. Aquí se cubren tópicos importantes que se omitieron debida a una falta de espacio y resaltar las relaciones íntimas entre ellos. El enfoque se orienta hacia la dualidad y los algoritmos de punto interior, incluyendo ejemplos simples.
Este documento fue elaborado por Haitham Hindi (Palo Alto Research Center PARC, Palo Alto, CA, Estados Unidos). Se encuentra alojado en la página web del curso ECE 273 Convex Optimization and Applications, impartido por Gert Lanckriet (UCSD Computational Statistics and Machine Learning Group, Department of Electrical and Computer Engineering, University of California-San Diego UCSD, San Diego, CA, Estados Unidos).
- Video:Lección 4. Optimización convexa I (Stanford)
- Fuente:StanfordUniversity
On the approximability of adjustable robust convex optimization under uncertainty
Sobre la aproximabilidad de la optimización convexa robusta ajustable bajo incertidumbre
En este artículo se consideran versiones robustas de problemas de optimización convexa bajo restricciones y objetivos de incertidumbre. Se muestra que, bajo suposiciones generales aceptables, una solución robusta estática brinda una buena aproximación para estos problemas robustos ajustables. Un problema de optimización robusto ajustable es intratable, ya que exige computar una solución para todas las realizaciones posibles de parámetros de incertidumbre, mientras que una solución estática óptima puede computarse de forma eficiente en la mayoría de los casos si el problema determinístico correspondiente es abordable.
Este documento fue preparado por Dimitris Bertsimas (Operations Research Center, Massachusetts Institute of Technology MIT, Cambridge, MA, Estados Unidos) y Vineet Goyal (Department of Industrial Engineering and Operations Research, Columbia University, Nueva York, NY, Estados Unidos). Se encuentra alojado en la Vineet Goyals Homepage.
