Última actualización: 23/03/2024

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Curso Académico: 2024/2025

Optimización
(18777)
Máster Universitario en Matemática Aplicada y Computacional (Plan: 458 - Estudio: 372)
Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas


Coordinador/a: MOSCOSO CASTRO, MIGUEL ANGEL

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Matemáticas

Tipo: Obligatoria
Créditos: 3.0 ECTS

Curso: 1º
Cuatrimestre: 2º



Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)
Los estudiantes deben haber superado un primer curso de Álgebra lineal y Cálculo.
Objetivos
- Aprender los conocimientos teóricos básicas para resolver problemas de optimización en ciencia e ingeniería. - Aprender algunos de los algoritmos más importantes para resolver problemas de optimización. Códigos de competencias: CB6, CB7, CB8, CB9, CB10, CG2, CG4, CG5, CG6, CG7, CE1, CE2, CE3, CE4, CE8
Competencias y resultados del aprendizaje
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Descripción de contenidos: Programa
1. Introducción a la optimización matemática. a. Optimización sin ligaduras. b. Optimización con ligaduras de igualdad. c. Optimización con ligaduras de desigualdad. 2. Optimización convexa. a. Conjuntos convexos y funciones convexas. b. Programación lineal. c. Programación quadrática. 3. Dualidad a. La función de Lagrange dual b. El problema de Lagrange dual 4. Problemas geométricos 5. Otras aplicaciones.
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
- Sesiones teóricas ilustradas con aplicaciones y ejemplos. Material adicional para el trabajo del alumno. - Sesiones de problemas en las que se discutirán problemas en ciencias e ingeniería. Se propondrá proyectos para resolver en casa.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 30
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 70

Calendario de Evaluación Continua


Bibliografía básica
  • Ross Baldick. Applied optimization: formulation and algorithms for engineering systems. Cambridge University Press. 2009
  • S. Boyd and L. Vandenberghe. Convex Optimization. Cambridge University Press. 2004
Recursos electrónicosRecursos Electrónicos *
Bibliografía complementaria
  • David G. Luenberger and Yinyu Ye. Linear and Nonlinear Programming. 3rd ed. Springer. 2008
  • Jorge Nocedal and Stephen J. Wright. Numerical Optimization. Springer-Verlag. 2006
  • R. Fletcher. Practical Methods of Optimization. Wiley. 1987
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El programa de la asignatura podría sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.