Optimizacion Matematica con R

Índice de contenido
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vii
Referencias
Estructura del libro
vii
ix
Índice de contenido
xi
Introducción
13
1.1. ¿Qué es un problema de optimización?
13
1.2. Modelado de sistemas Vs Resolución de modelos
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1.3. Clasificación de problemas de optimización
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1.4. Clasificación de métodos de resolución
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Resolución mediante cálculo
15
Resolución mediante técnicas de búsquedas
16
Resolución mediante técnicas de convergencia de soluciones 16
1.5. Optimización Convexa
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Introducción al uso de R
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2.1 Actividades previas.
2.2. Utilizando R
2.3. Acerca del trabajo con matrices en R
2.4. Arrays
2.5. Listas
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21
40
48
50
Un poco más de R
53
3.1. Utilizando funciones en R
3.2. Guardando nuestras funciones
3.3. Armando scripts
53
58
59
Gráficos con R
61
4.1. Trabajando con el paquete graphics
4.2. Trabajando con layouts
61
75
Implementando nuestras primeras búsquedas
5.1. Acerca de las búsquedas por fuerza bruta
5.2. Búsqueda aleatoria
5.3. Búsqueda dirigida por gradientes
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83
89
91
Algoritmos para programación lineal
93
6.1. Introducción a la Programación Lineal
xi
936.2. Cómo resolver problemas de PL
6.3. Otros paquetes de PL: lpSolve
6.4. Otros paquetes de PL: lpSolveAPI
6.5. Optimizando en base a muestras
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96
105
109
Algoritmos para programación no lineal
7.1. La función OPTIM
7.2. Optimizando con restricciones
7.3. Armando nuestra propia versión de OPTIM
115
115
123
124
Algoritmos genéticos
129
8.1. Algoritmos genéticos
8.2. Armando nuestras propias funciones
129
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Anexo I: Interacción con RStudio
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¿Por qué utilizar RStudio?
Configurando el layout de visualización
Trabajando con paquetes
Consultando la ayuda
Visualizando gráficos
Monitoreando la memoria de trabajo
Revisando el historial
Escribiendo nuestros script
Ejecutando View()
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Anexo II: Más paquetes para optimización
Como buscar más paquetes de optimización
Bibliografía
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