Resumen

La optimización no lineal con variables discretas y continuas (mixed integer nonlinear programming) proporciona un poderoso marco para el modelado matemático de muchos problemas de optimización. Durante los últimos años se ha producido un incremento importante en el desarrollo de estos modelos, en particular en el campo de ingeniería de procesos.

En este documento se realiza una revisión de varios métodos, poniendo especial énfasis en su derivación. Como se muestra, los diferentes métodos se pueden obtener de tres subproblemas no-lineales (NLP) y de un problema de plano de corte (MILP), que esencialmente corresponde al sub-problema básico del método de las aproximaciones exteriores. Se considera en primer lugar las propiedades de los algoritmos cuando las funciones no lineales son convexas en las variables continuas y discretas.

• Materias:Administración Administración de empresas Investigación operacional
• Subjects:Management Business enterprises Operations research
• Palabras claves:Ciencias de la administración, Programación no lineal, Programación no lineal entera mixta, Programación no lineal con variables discretas y continuas, Subproblemas no lineales, Planos de corte, Algoritmos, Ramificación y acotamiento, Aproximaciones exteriores, Descomposición generalizada de Benders
• Keywords:Administration sciences, Nonlinear programming, Mixed integer nonlinear programming, Nonlinear programming with discrete and continuous variables, Nonlinear subproblems, Cutting planes, Algorithms, Branching and boundary, External approaches, Benders generalized decomposition