CONVEXIFICACIÓN DE FUNCIONES ESTRICTAMENTE MONÓTONAS

This paper presents the theory that guarantees the convexification of a strictly monotone function. We proves a theorem and two corollaries for convexification of strictly monotones functions twice continuously differentiable, then the generalization of these results is presented for convexication of nondifferentiable strictly monotones functions. Both cases are exemplars. This results are using in optimization nonsmooth.En este artículo presentamos la teoría que nos garantiza la convexificación de una función estrictamente monótona. Se demuestra un teorema y dos corolarios para la convexificación de funciones estrictamente monóotonas dos veces continuamente diferenciables, luego se generaliza estos resultados para la convexicación de funciones estrictamente monótonas no diferenciables. Ambos casos son ejemplificados. Estos resultados se usan en optimización de funciones monótonas no diferenciables

DIRECCIÓN DE DESCENSO EN EL PROBLEMA DE MÍNIMOS CUADRADOS DE UN MÉTODO DE PUNTO INTERIOR PARA PROGRAMACIÓN LINEAL

This research work solves the problem of least squares that requires inner elipsoid algorithm to determine the descent direction; giving solution to linear programming problems by means of this methodof interior points. We solve the least squares problem using auxiliary function with logarithmic barrier and an approximation of the original matrix factorization by a matrix of rank one update to nally use the Sherman-Morrison-Woodburry formula and determining the inverse of the current matrix thus solving the least squares problem and obtaining a approximation to the descent direction.En este artculo presentamos una mejora en la solucion del problema de mnimos cuadrados que requiere el algoritmo del elipsoide interior para determinar la direccion de descenso; y resolver as problemasde programacion lineal usando este metodo de puntos interiores. Resolvemos el problema de mnimos cuadrados usando la funcion auxiliar con barrera logartmica y una aproximacion a la factorizacion dela matriz inicial mediante una matriz con actualizacion de rango uno para nalmente usar la formula de Sherman-Morrison-Woodburry y determinar la inversa de la matriz actualizada resolviendo as elproblema de mnimos cuadrados y obteniendo una aproximacion a la direccion de descenso

Optimización Difusa Multiobjetiva en la Planificación de un Sistema de Generación de Energía Eólica

En este trabajo se formula un modelo de optimización multiobjetiva para la planificación de un centro de generación eólica que maximiza el ingreso y minimiza los desequilibrios de los costos de oferta. La estrategia de la solución que se utiliza está basada en la teoría de optimización difusa, en la que se utiliza la función de pertenencia linea

CONVEXIFICACIÓN DE FUNCIONES ESTRICTAMENTE MONÓTONAS

This paper presents the theory that guarantees the convexification of a strictly monotone function. We proves a theorem and two corollaries for convexification of strictly monotones functions twice continuously differentiable, then the generalization of these results is presented for convexication of nondifferentiable strictly monotones functions. Both cases are exemplars. This results are using in optimization nonsmooth.En este artículo presentamos la teoría que nos garantiza la convexificación de una función estrictamente monótona. Se demuestra un teorema y dos corolarios para la convexificación de funciones estrictamente monóotonas dos veces continuamente diferenciables, luego se generaliza estos resultados para la convexicación de funciones estrictamente monótonas no diferenciables. Ambos casos son ejemplificados. Estos resultados se usan en optimización de funciones monótonas no diferenciables

DIRECCIÓN DE DESCENSO EN EL PROBLEMA DE MÍNIMOS CUADRADOS DE UN MÉTODO DE PUNTO INTERIOR PARA PROGRAMACIÓN LINEAL

This research work solves the problem of least squares that requires inner elipsoid algorithm to determine the descent direction; giving solution to linear programming problems by means of this methodof interior points. We solve the least squares problem using auxiliary function with logarithmic barrier and an approximation of the original matrix factorization by a matrix of rank one update to nally use the Sherman-Morrison-Woodburry formula and determining the inverse of the current matrix thus solving the least squares problem and obtaining a approximation to the descent direction.En este artculo presentamos una mejora en la solucion del problema de mnimos cuadrados que requiere el algoritmo del elipsoide interior para determinar la direccion de descenso; y resolver as problemasde programacion lineal usando este metodo de puntos interiores. Resolvemos el problema de mnimos cuadrados usando la funcion auxiliar con barrera logartmica y una aproximacion a la factorizacion dela matriz inicial mediante una matriz con actualizacion de rango uno para nalmente usar la formula de Sherman-Morrison-Woodburry y determinar la inversa de la matriz actualizada resolviendo as elproblema de mnimos cuadrados y obteniendo una aproximacion a la direccion de descenso

Optimización Difusa Multiobjetiva en la Planificación de un Sistema de Generación de Energía Eólica

En este trabajo se formula un modelo de optimización multiobjetiva para la planificación de un centro de generación eólica que maximiza el ingreso y minimiza los desequilibrios de los costos de oferta. La estrategia de la solución que se utiliza está basada en la teoría de optimización difusa, en la que se utiliza la función de pertenencia lineal