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Книги з теми "Optimización"

Автор: Grafiati

Опубліковано: 4 червня 2021

Оновлено: 27 січня 2023

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1

Casas Hernández, Daniel Ricardo. Elementos de optimización dinámica. Bogotá. Colombia: Universidad de La Salle. Ediciones Unisalle, 2013. http://dx.doi.org/10.19052/9789585148017.

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Анотація:

La optimización dinámica es un conjunto de enunciados y procedimientos que buscan solucionar un tipo de sistemas dinámicos. Se distinguen dos escenarios básicos: continuo y discreto. En el presente documento se presentan dos problemas del estadio continuo: cálculo de variaciones y control óptimo. Estos temas hacen parte del curso de Economía Matemática 2, del programa de Economía. Este material pretende contribuir didácticamente al encuentro de los estudiantes y las representaciones económicas a través de matemáticas. Los temas de optimización dinámica aparecen en modelos de crecimiento económico, teoría monetaria, macroeconomía, economía de los recursos naturales, entre otros.

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2

C, Arsenio Pecha. Optimización estática y dinámica en economía. Bogotá: Universidad Nacional de Colombia, Faculdad de Ciencias, 2007.

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3

Barbolla, Rosa. Optimización matemática: Teoría, ejemplos y contraejemplos. Madrid: Espasa Calpe, 1991.

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4

Procedimientos metaheurísticos en economía y empresa. Valencia: Tirant lo Blanch, 2007.

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5

Robles, Eduardo David Sagredo. Optimización de potencia eléctrica en la República Dominicana. Santo Domingo: Universidad Tecnológica de Santiago, 2000.

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6

Allaire, Grégoire. Numerical analysis and optimization: An introduction to mathematical modelling and numerical simulation. Oxford: Oxford University, 2007.

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7

Burianek, Josef. Optimización de los esquemas technológicos en la industria azucarera. Ciudad de La Habana: Editorial Científico- Técnica, 1989.

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8

S, Luis A. Romo. Planeamiento y optimización de la experimentación científica: Diseño de experimentos. Quito, Ecuador: Editorial Universitaria, 2002.

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9

Moreno, Héctor Simón. La optimización de la hipoteca española desde la perspectiva europea. Barcelona: Bosch, 2011.

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Gómez, Ricardo Rodríguez. Optimización de la productividad: Su proceso en la pequeña y mediana industria. Mexico D.F: Editorial Trillas, 1986.

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11

Delgado, María Florencia. Cine y educación: El lenguaje audiovisual en la optimización de los procesos enseñanza-aprendizaje. Rosario, Argentina]: UNR Editora, 2014.

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Usaquén Chía, Martha Inés. Ejercicios resueltos de microeconomía intermedia. Bogotá. Colombia: Universidad de La Salle. Ediciones Unisalle, 2013. http://dx.doi.org/10.19052/9789585136687.

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Анотація:

El propósito de estos Apuntes de Clase es presentar el desarrollo de algunos ejercicios de optimización del consumidor, utilizando un lenguaje formal que le permita al estudiante de Microeconomía avanzar y alcanzar los objetivos propuestos en su proceso de aprendizaje. Para la optimización del consumidor se emplean las funciones de utilidad Cobb-Douglas, de Leontief, lineal y cuasilineal, desarrolladas empleando los enfoques primal y dual, para determinar las funciones de demanda marshallíana y hicksiana, utilidad indirecta y mínimo gasto, a partir de los métodos de igualación de pendientes y el método de Lagrange. Asimismo, se trabajan medidas de bienestar como variación equivalente, variación compensada y variación de excedente del consumidor. Finalmente, se desarrollan los efectos de sustitución y renta por los métodos de Slutsky y Hicks.

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13

Sánchez Muñoz, María del Pilar. Ejercicios resueltos de microeconomía intermedia. Bogotá. Colombia: Universidad de La Salle. Ediciones Unisalle, 2013. http://dx.doi.org/10.19052/9789585136700.

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Анотація:

El propósito de estos Apuntes de Clase es presentar el desarrollo de algunos ejercicios de optimización del consumidor, utilizando un lenguaje formal que le permita al estudiante de Microeconomía avanzar y alcanzar los objetivos propuestos en su proceso de aprendizaje. Para la optimización del consumidor se emplean las funciones de utilidad Cobb-Douglas, de Leontief, lineal y cuasilineal, desarrolladas empleando los enfoques primal y dual, para determinar las funciones de demanda marshallíana y hicksiana, utilidad indirecta y mínimo gasto, a partir de los métodos de igualación de pendientes y el método de Lagrange. Asimismo, se trabajan medidas de bienestar como variación equivalente, variación compensada y variación de excedente del consumidor. Finalmente, se desarrollan los efectos de sustitución y renta por los métodos de Slutsky y Hicks.

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Casas Hernández, Daniel Ricardo. Elementos de economía matemática. Bogotá. Colombia: Universidad de La Salle. Ediciones Unisalle, 2012. http://dx.doi.org/10.19052/9789585136120.

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Анотація:

El contenido está orientado hacia algunas matemáticas usadas en los diferentes espacios académicos de los programas de Economía, ya que aporta aplicaciones que contribuyen al estudio de elementos básicos de teoría de matrices, funciones multivariadas y métodos de optimización con y sin restricción. Los elementos de economía matemática que se presentan en este texto son el resultado de los apuntes de clase desarrollados para los estudiantes de los cursos de Economía Matemática en la Escuela Colombiana de Ingeniería y la Universidad de La Salle.

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15

G, Gonzalo Edwards. Modelos de optimización. Santiago: Pontifícia Universidad Católica de Chile, Instituto de Economía, Oficina de Publicaciones, 1994.

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16

Galeev, Ėlʹfat Michajlovič. Optimizacija: Teorija, primery, zadači. Moskva: Ėd. URSS, 2000.

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17

Clarke, Frank H. Optimizacija i negladkij analiz. Moskva: Nauka, 1988.

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18

Optimización bajo incertidumbre. Tirant Lo Blanch, 2004.

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19

López, Javier. Optimización multi-objetivo. Editorial de la Universidad Nacional de La Plata (EDULP), 2015. http://dx.doi.org/10.35537/10915/45214.

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Анотація:

Cuando hablamos de optimización en el ámbito de las ciencias de la computación hacemos referencia al mismo concepto coloquial asociado a esa palabra, la concreción de un objetivo utilizando la menor cantidad de recursos disponibles, o en una visión similar, la obtención del mejor objetivo posible utilizando todos los recursos con lo que se cuenta. Los métodos para encontrar la mejor solución (óptima) varían de acuerdo a la complejidad del problema enfrentado. Para problemas triviales, el cerebro humano posee la capacidad de resolverlos (encontrar la mejor solución) directamente, pero a medida que aumenta la complejidad del problema, se hace necesario contar con herramientas adicionales. En esta dirección, existe una amplia variedad de técnicas para resolver problemas complejos. Dentro de estas técnicas, podemos mencionar las técnicas exactas. Este tipo de algoritmos son capaces de encontrar las soluciones óptimas a un problema dado en una cantidad finita de tiempo. Como contrapartida, requiere que el problema a resolver cumpla con condiciones bastante restrictivas. Existen además un conjunto muy amplio de técnica aproximadas, conocidas como metaheurísticas. Estas técnicas se caracterizan por integrar de diversas maneras procedimientos de mejora local y estrategias de alto nivel para crear un proceso capaz de escapar de óptimos locales y realizar una búsqueda robusta en el espacio de búsqueda del problema. En su evolución, estos métodos han incorporado diferentes estrategias para evitar la convergencia a óptimos locales, especialmente en espacios de búsqueda complejos. Este tipo de procedimientos tienen como principal característica que son aplicables a cualquier tipo de problemas, sin requerir ninguna condición particular a cumplir por los mismos. Estas técnicas no garantizan en ningún caso la obtención de los valores óptimos de los problemas en cuestión, pero se ha demostrado que son capaces de alcanzar muy buenos valores de soluciones en períodos de tiempo cortos. Además, es posible aplicarlas a problemas de diferentes tipos sin mayores modificaciones, mostrando su robustez y su amplio espectro de uso. La mayoría de estas técnicas están inspiradas en procesos biológicos y/o físicos, y tratan de simular el comportamiento propio de estos procesos que favorecen la búsqueda y detección de soluciones mejores en forma iterativa. La más difundida de estas técnicas son los algoritmos genéticos, basados en el mecanismo de evolución natural de las especies. Existen diferentes tipos de problemas, y multitud de taxonomías para clasificar los mismos. En el alcance de este trabajo nos interesa diferenciar los problemas en cuanto a la cantidad de objetivos a optimizar. Con esta consideración en mente, surge una primera clasificación evidente, los problemas mono-objetivo, donde existe solo una función objetivo a optimizar, y los problemas multi-objetivo donde existe más de una función objetivo. En el presente trabajo se estudia la utilización de metaheurísticas evolutivas para la resolución de problemas complejos, con uno y con más de un objetivo. Se efectúa un análisis del estado de situación en la materia, y se proponen nuevas variantes de algoritmos existentes, validando que las mismas mejoran resultados reportados en la literatura. En una primera instancia, se propone una mejora a la versión canónica y mono-objetivo del algoritmo PSO, luego de un estudio detallado del patrón de movimientos de las partículas en el espacio de soluciones. Estas mejoras se proponen en las versiones de PSO para espacios continuos y para espacios binarios. Asimismo, se analiza la implementación de una versión paralela de esta técnica evolutiva. Como segunda contribución, se plantea una nueva versión de un algoritmo PSO multiobjetivo (MOPSO Multi Objective Particle Swarm Optimization) incorporando la posibilidad de variar dinámicamente el tamaño de la población, lo que constituye una contribución innovadora en problemas con mas de una función objetivo. Por último, se utilizan las técnicas representativas del estado del arte en optimización multi-objetivo aplicando estos métodos a la problemática de una empresa de emergencias médicas y atención de consultas domiciliarias. Se logró poner en marcha un proceso de asignación de móviles a prestaciones médicas basado en metaheurísticas, logrando optimizar el proceso de asignación de móviles médicos a prestaciones médicas en la principal compañía de esta industria a nivel nacional.

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20

Díaz, Gilbert T. Díaz, and Windmills Editions. Optimización Del Bienestar Social. Independently Published, 2016.

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21

Avendaño Prieto, Gerardo, Gustavo Andrés Campos, Israel Herrera Orozco, Elizabeth León Velásquez, and Giovanni Almanzar. Optimización de procesos en ingeniería. Universidad EAN, 2014. http://dx.doi.org/10.21158/9789587562804.

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Mora, José Niño. Introducción a la optimización de decisiones. Ediciones Pirámide, 2021.

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23

El Esfuerzo de defensa: Racionalización y optimización. Madrid: Ministerio de Defensa, Secretaría General Técnica, 2005.

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Uribe Kaffure, Leonardo, Maximiliano Machado Higuera, and Nyckyiret Flórez Barreto. Optimización cognitiva: algunas sugerencias didácticas y pedagógicas. Ediciones Unibagué, 2022. http://dx.doi.org/10.35707/9789587543926.

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Анотація:

Este documento presenta el concepto de Optimización cognitiva y algunas de sus implicaciones en los métodos de enseñanza y aprendizaje de las matemáticas. Dicha optimización es un fenómeno semiótico que se manifiesta en los procesos de decodificación de símbolos y que pueden generar ‘errores’ de interpretación de enunciados por los estudiantes. Estos errores están relacionados con la multiplicidad de interpretaciones que pueden surgir al leer un símbolo o conjunto de estos y con contradicciones potenciales entre distintas interpretaciones.

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Gómez Manzanares, Juan Felipe, Álvaro Pachón de la Cruz, Sebastián Felipe Landínez García, Andrés Navarro Cadavid, Loaiza César, and Gabriel Tamura Morimitsu. Aprovisionamiento ágil – Clasificación de malware – Optimización Giraph. Universidad Icesi, 2020. http://dx.doi.org/10.18046/eui/bm.7.2020.

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Анотація:

Esta edición de Bitácoras de la Maestría es una buena muestra de la diversidad de problemas que se pueden resolver con el aporte de la informática. En el primer capítulo se trata tangencialmente un tema sobre el que hay mucha discusión, la industria 4.0, la denominada cuarta revolución industrial, con énfasis en “adaptación”. El tema del segundo capítulo es la seguridad de los dispositivos móviles que funcionan con un sistema operativo Android. El tercer capítulo presenta una solución para un problema de optimización complejo, el Rooted Distance-Constrained Minimum Spanning Tree (RDCMST), muy útil en temas con el diseño de redes de telecomunicaciones.

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Administración de proyectos : optimización de recursos - 2. ed. Editorial Trillas, 2013.

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Optimización combinatoria de la teoría a la práctica. Universidad Libre, 2017.

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La cerda reproductora : claves de su optimización productiva. Euroganadería, 2007.

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Craig, Alan, and Grégoire Allaire. Numerical Analysis and Optimization: An Introduction to Mathematical Modelling and Numerical Simulation. Ebsco Publishing, 2007.

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Demoscene, el Arte Digital. Bogota, Colombia: CelerSMS, 2021.

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Desarrollo y optimización de procesos cognitivos en población universitaria. [s.n]: U.N.L.P., 1998.

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Bardo, José. Mf1005 OptimizaciÓn de la Cadena LogÍstica: Coml0209 Coml0210 Coml0309. Independently Published, 2020.

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33

Rendimiento deportivo : claves para la optimización de los aprendizajes. Gymnos, 1997.

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Cabo, José Manuel Velasco. Optimización de la Gestión de Memoria Dinámica en Java. Universidad Complutense de Madrid, Servicio de Publicaciones, 2011.

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Dilán, Héctor. Moldeo Universal: Método Sistemático de Optimización de Moldeo por Inyección. Independently published, 2019.

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Guía práctica para la optimización de portafolios : conceptos y aplicaciones. Medellín: Institución Universitaria Esumer, 2019.

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Moreira Santos, María Genoveva, Marola Narcisa Beltrán Mora, Rocío Ernestina García Liscano, and Marco Antonio Suriaga Sánchez. Los Sistemas de Información en la Optimización de la Gestión Documental. CIDEPRO EDITORIAL, 2018. http://dx.doi.org/10.29018/978-9942-792-49-5.

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Moreira, Fernando M. Consejos de SEO para Los Pequenos Empresarios: SEO - Search Engine Optimización. Independently Published, 2019.

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Optimización de decisiones empresariales : principios de descomposición, jerarquización y dualidad - 1. ed. Programa Editorial Universidad del Valle, 2013.

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Diseño, optimización y gerencia de centros de distribución: almacenar menos, distribuir más. Begon, 2012.

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Ayyad Limonge, Carlos Tarek, and Atanasia Maria Lloria Adanero. Estadística y Optimización (Grado Videojuegos): Prácticas resueltas con R-Commander y PHPSimplex. Universitat Jaume I, 2020. http://dx.doi.org/10.6035/infitec.2020.46.

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Perea, Julio, and Miguel Urian. Una apuesta al mejoramiento continuo y la optimización de los resultados empresariales. Universidad ECCI, 2020. http://dx.doi.org/10.18180/libroelectronico.universidadecci.isbn9789588817361.

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Marco, Olmedo B., and Ecuador. Ministerio de Energía y Minas., eds. Optimización de producción de los campos en explotación de la región amazónica. [Quito, Ecuador]: Ministerio de Energía y Minas, 1987.

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Delgado Rodríguez, Margarita. Optimización de las variables implicadas en el proceso de compostaje de RSU. Universidad Internacional de Andalucía, 2012. http://dx.doi.org/10.56451/10334/6398.

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Анотація:

Premio Tratamiento de Residuos Sólidos Urbanos (RESUR 2012). Uno de los problemas más acuciantes que sufre hoy nuestro medio ambiente, consecuencia directa de la propia evolución de nuestra sociedad de consumo, es la generación de residuos, Este trabajo trata de la optimización del recursos implicados en el proceso de compostaje de residuos sólidos.

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Saugar, Almudena Moreno. Optimización de la Respuesta a la Selección en Mus Musculus con Consaguinidad Restringida. Universidad Complutense de Madrid, Servicio de Publicaciones, 2006.

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Dumoulins, Pedro Bennasar. Gerencia de Procesos: Metodologías para la Optimización de Procesos en Empresas de Servicio. Independently Published, 2016.

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Pousa, Adrián. Optimización de rendimiento, justicia y consumo energético en sistemas multicore asimétricos mediante planificación. Editorial de la Universidad Nacional de La Plata (EDULP), 2019. http://dx.doi.org/10.35537/10915/74504.

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Анотація:

Los procesadores multicore asimétricos o AMPs (Asymmetric Multicore Processors) constituyen una alternativa de bajo consumo energético a los procesadores multicore convencionales formados por cores idénticos, pero también plantean grandes desafíos para el software de sistema. Los AMPs integran cores complejos de alto rendimiento y cores simples de bajo consumo. La mayoría de los algoritmos de planificación existentes para AMPs intentan optimizar el rendimiento global. Sin embargo, estos algoritmos degradan otros aspectos como la justicia o la eficiencia energética. El principal objetivo de esta tesis doctoral es superar estas limitaciones, mediante el diseño de estrategias de planificación más flexibles para AMPs. Asimismo, en esta tesis mostramos el impacto que la optimización de una métrica tiene en otras. Para mejorar el rendimiento global, la justicia o la eficiencia energética en AMPs, el planificador debe tener en cuenta el beneficio que cada aplicación alcanza al usar los distintos cores en un AMP. Dado que no todos los hilos en ejecución de una carga de trabajo obtienen siempre el mismo beneficio relativo (speedup factor–SF) al usar un core de alto rendimiento, debe tenerse en cuenta esta diversidad de SFs para optimizar los distintos objetivos. El sistema operativo (SO) debe determinar de forma efectiva el SF de cada hilo en ejecución. En esta tesis proponemos una metodología general para construir modelos de estimación de SF precisos basados en el uso de contadores hardware. La mayoría de los algoritmos de planificación existentes para AMPs, han sido evaluados empleando o bien simuladores o plataformas asimétricas emuladas o bien prototipos de planificadores en modo usuario. Por el contrario, en esta tesis doctoral, evaluamos los algoritmos propuestos en un entorno realista: empleando implementaciones de los algoritmos en el kernel de SOs reales y sobre hardware multicore asimétrico real.

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Cendoya Hernández, Patricio. Informe Técnico 153: Optimización de la capacidad resistente de cerchas prefabricadas de madera. INFOR, 2000. http://dx.doi.org/10.52904/20.500.12220/6632.

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La estructuración de la función pública española : diseño, gestión y posibilidades de optimización. Thomson Reuters Aranzadi,, 2021.

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Publishing, EBX, and Anni Rivera. Comercio Electrónico: Optimización de la Tasa de Conversión para Lograr Más Ventas e Ingresos. EBX Publishing, 2022.

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