Optimización Multivariada

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Optimización Multivariada
La optimización multivariada es un área de la optimización matemática que se ocupa de encontrar el máximo o mínimo de una función objetivo que depende de varias variables, sujeta a ciertas restricciones. Este tipo de optimización tiene aplicaciones en una amplia gama de campos, como la ingeniería, la economía, la física y la biología, donde se busca encontrar soluciones óptimas a problemas complejos.
Existen varios métodos para la optimización multivariada, como el método del gradiente descendente, el método de Newton, el método de la región de confianza y el método de los multiplicadores de Lagrange. Estos métodos se basan en principios similares de iteración sucesiva para encontrar el mínimo o máximo de una función objetivo en un espacio multidimensional.
La optimización multivariada es un campo activo de investigación y desarrollo, ya que presenta desafíos únicos debido a la complejidad de las funciones objetivo y las restricciones asociadas. Los métodos computacionales modernos han permitido el uso efectivo de la optimización multivariada en una variedad de aplicaciones prácticas, como el diseño de sistemas complejos, la planificación logística y la optimización de procesos industriales.