La programación lineal sucesiva ( SLP ), también conocida como programación lineal secuencial , es una técnica de optimización para resolver aproximadamente problemas de optimización no lineal . [1]
A partir de alguna estimación de la solución óptima, el método se basa en resolver una secuencia de aproximaciones de primer orden (es decir, linealizaciones ) del modelo. Las linealizaciones son problemas de programación lineal, que se pueden resolver de manera eficiente. Como las linealizaciones no necesitan estar limitadas, se necesitan regiones de confianza o técnicas similares para asegurar la convergencia en teoría. [2]
SLP se ha utilizado ampliamente en la industria petroquímica desde la década de 1970. [3]
Ver también
Referencias
- ↑ ( Nocedal y Wright , 2006 , p. 551)
- ↑ ( Bazaraa, Sheraly & Shetty 1993 , p. 432)
- ↑ ( Palacios-Gomez et al. )
Fuentes
- Nocedal, Jorge; Wright, Stephen J. (2006). Optimización numérica (2ª ed.). Berlín, Nueva York: Springer-Verlag . ISBN 978-0-387-30303-1.
- Bazaraa, Mokhtar S .; Sherali, Hanif D .; Shetty, CM (1993). Programación, teoría y aplicaciones no lineales (2ª ed.). John Wiley e hijos . ISBN 0-471-55793-5.
- Palacios-Gómez, F .; Lasdon, L .; Enquist, M. (octubre de 1982). "Optimización no lineal por programación lineal sucesiva". Ciencias de la gestión . 28 (10): 1106-1120. doi : 10.1287 / mnsc.28.10.1106 .