Programação não-linear

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Introduc~o a

Otimizac~o a Modelos de otimizac~o a Aplicac~es o Descric~o do curso a

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Otimizac~o a 'Aurelio'
Otimizac~o. De otimizar+-c~o] S.f. 1. Estat. Processo pelo a a qual se determina o valor otimo de uma grandeza.

Otimo. Do lat. optimu ] Adj. 3. Diz-se de grau, quantidade

ou estado que se considera o mais favoravel em relac~o a um a determinado criterio.

Contextualizando,
Conceitos, metodos e aplicac~es relacionadas a determinac~o o a das melhores soluc~es para problemas de tomada de decis~o a o a partir de modelos matematicos.

Otimizac~o envolve, a
Estudo de condic~es de otimalidade o S ntese de metodos algoritmicos Analise da estrutura dos algoritmos Experimentac~o computacional a Aplicac~es nas mais diversas areas o

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Otimizac~o a Pequeno historico
Antes de 1940: { Aplicac~es dos metodos do Gradiente e Newton (pouo cas variaveis) em areas espec cas

{ Elevados custos de computac~o ^nfase na obtenc~o de a e a uma soluc~o fact vel a
1947-49: { Introduc~o da Programac~o Linear (Dantzig, Kana a torovich) e do Metodo SIMPLEX (Dantzig)

{ Modelagem e soluc~o de problemas complexos de dea cis~o no contexto da programac~o linear a a 1951-1959: { Condic~es gerais de otimalidade (Karush/Kuhn-Tucker) o

{ Introduc~o dos Metodos de Metrica Variavel (Davia don), dando origem a Programac~o N~o-Linear a a
Atualmente, { Metodos de Pontos Interiores, Processamento Paralelo, Intelig^ncia Arti cial, Algoritmos Evolutivos, ... e

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Modelos de otimizac~o a Componentes
Objetivo
Direciona a escolha dos valores das variaveis de decis~o a no sentido de otimizar determinada grandeza. Exemplo: maximizar a area de um ret^ngulo, dado seu per metro a

Variaveis de decis~o a
Grandezas sobre as quais se exerce controle visando atingir o objetivo especi cado. Exemplo: lados do ret^ngulo, x1 e a x2. Func~o-objetivo: x1x2 a

Restric~es o
Relac~es que restringem os valores que