Optimización matemática : en busca de la mejor opción / Lucas Lacasa.

Bibliografía: páginas 143-144

Richard Ernest Bellman -- RAND Corporation -- Programación dinámica -- ¿Qué es la optimización matemática? -- Taxonomía de los problemas de optimización -- Optimización convexa vs. no convexa -- Programación lineal -- Ejemplo 1 -- Ejemplo 2 -- Programación entera -- Programación no lineal -- Optimización combinatoria -- Ejemplo 3 -- Cálculo variacional -- Control óptimo -- El problema de la braquistocrona -- Optimización estocástica -- Ejemplo 4 -- Métodos de resolución ana liticos Continuo, función de coste suave: en busca del minimo de una función -- Ejemplo 5 (n-1) -- Ejemplo 6 (n-2) -- Funciones objetivo suaves con restricciones: el método de los multiplicadores de Lagrange -- Ejemplo 7 (m=2), (s=1) -- Calculo de variaciones: ecuación de Euler-Lagrange -- El camino más corto entre dos puntos -- Algoritmos computacionales: métodos exactos, métodos iterativos y métodos heuristicos -- Algoritmo simplex -- ¿Qué es un politopo? -- Ejemplo 8 -- Programación dinámica: la fuerza bruta con cuidado se convierte en eficiente -- Ejemplo 9. Serie de Fibonacci -- Ejemplo 10. El camino más corto entre dos nodos de un grafo -- Optimización local: hill climbing y descenso del gradiente -- El problema del viajante -- Simulated annealing Simulated annealing y el arte de endurecer el acero de una espada -- Algoritmos genéticos -- El problema de la mochila -- Aplicaciones -- Búsqueda de patrones en datos: aprendizaje estadistico -- Redes neuronales y deep learning -- Éxitos recientes de la tecnología basada en deep learning -- La física es un gran problema de optimización La fisica es un gran problema de optimización (otra vez): termodinámica -- Conclusiones -- Apéndice -- Bibliografía recomendada.