Modelado y resolución de problemas de optimización

con Python & Gurobi

  • 21 de Abril de 2018

Dr. Jonas Velasco Alvarez

CIMAT Aguascalientes
Email:

M. en O. Luis Eduardo Urbán Rivero

UAM Cuajimalpa
Email:

Objetivo: El objetivo del curso es proveer los fundamentos básicos y avanzados para modelar y resolver problemas de optimización (lineales y no lineales) con variables continuas y enteras. Se exponen diversas aplicaciones de dichos problemas, así como las diferentes técnicas de solución numérica exacta usando las librerías de optimización de Gurobi y el lenguaje Python. Asimismo, se dará una introducción a los lenguajes de modelado de código abierto proporcionado por la COIN-OR (Pyomo y PuLP). Finalmente, se ilustrarán las matheuristicas como un enfoque híbrido de las metaheurísticas con la programación matemática.

Contenido

1. Modelado.
    a. Introducción al modelado de problemas de programación matemática.
    b. Modelos lineales con variables continuas.
    c. Modelos lineales con variables enteras.
    d. Modelos no lineales con variables continuas.
    e. Modelos no lineales con variables enteras.
2. Resolución de modelos mediante Python & Gurobi.
    a. Introducción a Gurobi.
    b. Instalación de Gurobi
    c. Descripción de la api de python para Gurobi.
    d. Implementación de soluciones de modelos con Python & Gurobi.
3. Uso avanzado de Gurobi.
    a. Introducción a los lenguajes de modelado.
    b. Implementación de WarmStart.
    c. Introducción a las matheuristicas (heurística + algoritmos exactos).

Bibliografía

  • Optimization, G. (2014). “Gurobi optimizer reference manual,” 2015.
  • Voss, S., Maniezzo, V., & Stützle, T. (2009). Matheuristics: Hybridizing Metaheuristics and Mathematical Programming (Annals of Information Systems).
  • Poler, Raul & Mula, Josefa & Díaz-Madroñero, Manuel. (2014). Operations research problems. Statements and solutions.
  • Total de horas del curso: 6 horas

    Requerimientos Alumnos:

    Conocimientos básicos de programación, álgebra lineal y optimización.