Programación lineal sucesiva sin región de confianza

• Angel González Rueda ^[1] ; Julio González Díaz ^[1] ; María Pérez Fernández de Córdoba ^[1]
  1. [1] Departamento de Estadística e Investigación Operativa. Universidad de Santiago de Compostela.
• Localización: XII Congreso Galego de Estatística e Investigación de Operacións: Lugo, 22-23-24 de outubro de 2015. Actas / María José Ginzo Villamayor (ed. lit.), José María Alonso Meijide (ed. lit.) , Luis Alberto Ramil Novo (ed. lit.), 2015, ISBN 978-84-8192-522-7, págs. 103-113
• Idioma: español
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  • La programaci´on lineal sucesiva (SLP, Successive Linear Programming) es un enfoque muy utilizado para resolver problemas complejos de optimizaci´on no lineal. Informalmente, consiste en un proceso iterativo en el cual, en cada iteraci´on, se resuelve una aproximaci´on lineal del problema original entorno a la soluci´on obtenida en la iteraci´on anterior. De esta forma, en cada iteraci´on restringe su b´usqueda a una cierta regi´on de confianza entorno al punto donde se linealiza. En este trabajo estudiamos una modificaci´on natural del SLP, que denominamos programaci´on lineal sucesiva sin regi´on de confianza (SLP-NTR, Successive Linear Programming with No Trust Region), donde a la hora de resolver las aproximaciones lineales en cada iteraci´on, no se limita su regi´on de b´usqueda. Estudiamos en qu´e medida esta modificaci´on del algoritmo conserva las propiedades te´oricas del algoritmo SLP cl´asico. Desde un punto de vista pr´actico, cabe destacar que esta metodolog´ıa ya ha sido aplicada en un problema de la vida real de optimizaci´on de redes de transporte de gas obteniendo resultados satisfactorios.