1 Programación Lineal Antonio H. Escobar Z. 2012 Universidad Tecnológica de Pereira – Colombia Posgrado en Ingeniería – Maestría/Doctorado
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16 Direcciones factibles asociadas a las restricciones
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23 Curvas de nivel Función objetivo convexa para un problema con dos variables
24 convexa cóncava
25 Definiciones alternativas:
26 Gradiente Matriz Hessiana
27 Dada una matriz cuadrada A se dice que es diagonalizable si existe una matriz diagonal D y una matriz regular P tale que: A = P.D.P -1 D: matriz diagonal Si D y P existen entonces se dice que las matrices A y D son semejantes. Una matriz cuadrada A es diagonalizable si es semejante a una matriz diagonal D.
28 a)f ( x ) es definida positiva si y sólo si i > 0 i b)f ( x ) es definida negativa si y sólo si i < 0 i c)f ( x ) es semidefinida positiva si y sólo i 0 i, siendo al menos un j = 0 d)f ( x ) es semidefinida negativa si y sólo i 0 i, siendo al menos un j = 0 e) f ( x ) es indefinida si y sólo si algún i > 0 y algún j < 0 si i representa a los valores propios de la matriz Hessiana de la función f ( x ), entonces:
29 Funciones multimodales
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41 n = 2; k = 4; l = 2; min {(2+1),(4+2)} = 3 0
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