Optimiza - un paquete computacional para la optimización de problemas no lineales

• Palencia F., Gonzalo ^[1] ; Molina P., Vicente ^[1] ; Llano R., Venzyslav ^[1]
  1. [1] Universidad Central

     Universidad Central

     Hospital, Costa Rica

     
• Localización: Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones, ISSN 2215-3373, ISSN-e 2215-3373, Vol. 6, Nº. 2, 1999, págs. 153-174
• Idioma: español
• DOI: 10.15517/rmta.v6i2.175
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• Resumen
  • español

    El objetivo del trabajo es construir una software capaz de solucionar problemas de optimización no lineal. Se centra una especial atención en la selección del algoritmo que utiliza basado en el método de Langrangiano Aumentado combinado con métodos software, los pasos para su construcción, la forma de usarlo y se analizan los resultados plataforma Windows (realizado en Borland Delphi 3.0), sus capacidades en cuanto a cantidad de variables y restricciones solo están limitadas por la capacidad de memoria de la máquina utilizada.Palabras clave: Optimización no lineal, optimización con restricciones, programación matemática, programación no lineal, optimización.

  • English

    Our goal is to build a software able to solve problems in non linear optimization. A central point is selection of the algorithm, which is based on Augmented Lagrangian Method combined with quasi-Newton methods (BFGS, L-BFGS). The article expains how software is structured, the steps of its construction and the mode of use; furthermore, results ansd numerical tests are analyzed. OPTIMIZA 3.0 was built on Borland Delphi 3.0 and runs on Windows, its capacity on the number of variables and constraints are ontly limited ont he memory machine to be used.keywords: Nonlinear optimization, constrained optimization, mathematical programming,  nonlinear porgramming, optimization.

• Referencias bibliográficas
  • Luenberger, G. (1984) Programación Lineal y No Lineal. Addison-Wesley Iberoamericana, México.
  • Nocedal, J. (1992) “Theory of algorithms for unconstrained optimization”, Acta Numerica 1: 199–222.
  • Nocedal, J.; Liu Dong, C. (1989) “On the limited memory BFGS method for large-scale optimization”, Mathematical Programming 45: 503–528.
  • Hock, W.; Schittkokski, K. (1981) Test Examples for Nonlinear Programming Codes. Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems187, Springer,...
  • Buckley; Lenir, A. (1983) “QN-like variable storage conjugate gradients”, Mathematical Programming 27: 103–119.
  • Nocedal, J. (1980) “Updating quasi-Newton matrices with limited storage”, Mathematical Comput. 35: 773–782.