Un modelo de Programación No Lineal (PNL) es aquel donde las variables de decisión se expresan como funciones no lineales ya sea en la función objetivo y/o restricciones de un modelo de optimización. Esta característica particular de los modelos no lineales permite abordar problemas donde existen economías o deseconomías de escala o en general donde los supuestos asociados a la proporcionalidad no se cumplen.
Ejemplos de Programación No Lineal
Existen múltiples aplicaciones típicas para modelos no lineales. A continuación se resumen algunas:
Localización de Instalaciones: Considere que una empresa distribuidora de productos farmaceuticos requiere determinar la localización de una bodega que funcionará como centro de distribución y abastecimiento para sus locales en el país. En especial se busca estar a la menor distancia de los 3 principales locales de venta al público denominados A, B y C, respectivamente. Las coordenadas geográficas de dichos locales se presentan en el siguiente gráfico:
Formule y resuelva un modelo de optimización que permita determinar la localización óptima de la bodega y que minimize la distancia a los distintos locales de la empresa. Asuma que la bodega puede ser ubicada en cualquier coordenada o punto del mapa.
Respuesta: Si consideramos como variables de decisión X e Y que correspondan a las respectivas coordenadas de la bodega a instalar, se puede definir el siguiente modelo de optimización no lineal sin restricciones, donde la siguiente función objetivo de minimización de distancia (Min f(x,y)) queda definido por:
La Programación no Lineal (PNL) es una parte de la Investigación Operativa cuya misión es proporcionar una serie de resultados y técnicas tendentes a la determinación de puntos óptimos para una función (función objetivo) en un determinado conjunto (conjunto de oportunidades), donde tanto la función objetivo, como las que intervienen en las restricciones que determinan el conjunto de oportunidades pueden ser no lineales.
Evidentemente, la estructura del problema puede ser muy variada, según las funciones que en él intervengan (a diferencia de la Programación Lineal (PL) donde la forma especial del conjunto de oportunidades y de la función objetivo permiten obtener resultados generales sobre las posibles soluciones y facilitan los tratamientos algorítmicos de los problemas).
Ello ocasiona una mayor dificultad en la obtención de resultados, que se refleja también en la dificultad de la obtención numérica de las soluciones. En este sentido, hay que distinguir entre las diversas caracterizaciones de óptimo, que sólo se emplean como técnicas de resolución en problemas sencillos, y los métodos numéricos iterativos, cuyo funcionamiento se basa en estas caracterizaciones, para la resolución de problemas más generales.
CONCEPTOS BASICOS
La programación lineal da respuesta a situaciones en las que se exige maximizar o minimizar funciones que se encuentran sujetas a determinadas limitaciones, que llamaremos restricciones.
Su empleo es frecuente en aplicaciones de la industria, la economía, la estrategia militar, etc.
Función objetivo
En esencia la programación lineal consiste en optimizar (maximizar o minimizar) una función objetivo, que es una función lineal de varias variables:
f(x,y) = ax + by.
Restricciones
La función objetivo está sujeta a una serie de restricciones, expresadas por inecuaciones lineales:
| a1x + b1y ≤ c1 | |
| a2x + b2y ≤c2 | |
| … … … | |
| anx + bny ≤cn |
Cada desigualdad del sistema de restricciones determina un semiplano.
Solución factible
El conjunto intersección, de todos los semiplanos formados por las restricciones, determina un recinto, acotado o no, que recibe el nombre de región de validez o zona de soluciones factibles.
Solución óptima
El conjunto de los vértices del recinto se denomina conjunto de soluciones factibles básicas y el vértice donde se presenta la solución óptima se llama solución máxima (o mínima según el caso).
Valor del programa lineal
El valor que toma la función objetivo en el vértice de solución óptima se llama valor del programa lineal.
PASOS PARA RESOLVER UN PROBLEMA DE PROGRAMACION LINEAL
1. Elegir las incógnitas.
2. Escribir la función objetivo en función de los datos del problema.
3. Escribir las restricciones en forma de sistema de inecuaciones.
4. Averiguar el conjunto de soluciones factibles representando gráficamente las restricciones.
5. Calcular las coordenadas de los vértices del recinto de soluciones factibles (si son pocos).
6. Calcular el valor de la función objetivo en cada uno de los vértices para ver en cuál de ellos presenta el valor máximo o mínimo según nos pida el problema (hay que tener en cuenta aquí la posible no existencia de solución si el recinto no está acotado).
ILUSTRACION GRAFICA DE PROBLEMAS
DE LA PROGRAMACION LINEAL
Sea el siguiente problema de programación no lineal:
Max x
s.a x2 + y2 ≤ 9
x2 + y2 ≥ 1
a) ¿Se puede afirmar que existe solución de este problema? ¿Se puede afirmar para este problema que todo óptimo local es global?
b) Resuelva gráficamente el problema, indicando claramente el conjunto de oportunidades, las curvas de nivel y dónde se sitúa el óptimo.
c) Resuelva el problema mediante la función de Lagrange apoyándose en la representación gráfica, si lo desea.
3.3 Tipos de problemas de programación no lineal
Los problemas de programación no lineal se presentan de muchas formas distintas. Al contrario del método símplex para programación lineal, no se dispone de un algoritmo que resuelva todos estos tipos especiales de problemas. En su lugar, se han desarrollado algoritmos para algunas clases (tipos especiales) de problemas de programación no lineal. Se introducirán las clases más importantes y después se describirá cómo se pueden resolver algunos de estos problemas.
Si la función objetivo f es lineal y el espacio restringido es un politopo, el problema es de Programación lineal y puede resolverse utilizando alguno de los bien conocidos algoritmos de programación lineal.
Si la función objetivo es cóncava (problema de maximización), o convexa (problema de minimización) y el conjunto de restricciones es convexo, entonces se puede utilizar el método general de Optimización convexa
Existe una variedad de métodos para resolver problemas no convexos. Uno de ellos consiste en utilizar formulaciones especiales de problemas de programación lineal. Otro método implica el uso de técnicas de Ramificación y poda, cuando el problema se divide en subdivisiones a resolver mediante aproximaciones que forman un límite inferior del coste total en cada subdivisión. Mediante subdivisiones sucesivas, se obtendrá una solución cuyo coste es igual o inferior que el mejor límite inferior obtenido por alguna de las soluciones aproximadas. Esta solución es óptima, aunque posiblemente no sea única. El algoritmo puede ser parado antes, con la garantía de que la mejor solución será mejor que la solución encontrada en un porcentaje acotado. Ello se utiliza en concreto en problemas importantes y especialmente difíciles y cuando el problema cuenta con costes inciertos o valores donde la incertidumbre puede ser estimada en un grado de fiabilidad apropiado.
Las condiciones de Karush-Kuhn-Tucker proporcionan las condiciones necesarias para que una solución sea óptima.
Los tipos de problemas de programación no lineal son:
- Optimización no restringida.
- Optimización linealmente restringida.
- Programación cuadrática
- Programación convexa.
- Programación separable.
- Programación no convexa.
- Programación geométrica.
- Programación fraccional.
- Problema de complementariedad.
ALGORITMOS SIN RESTRICCIÓN
En esta sección se presentarán dos algoritmos para el problema no restringido: el algoritmo de búsqueda directa y el algoritmo de gradiente.
Método de búsqueda directa
Los métodos de búsqueda directa se aplican principalmente a funciones estrictamente unimo- dales de una variable. Aunque puede parecer trivial el caso, la sección 21.1.2 muestra que la optimización de funciones de una variable juega un papel clave en el desarrollo de los algoritmos de varias variables, más generales.
La idea de los métodos de búsqueda directa es identificar el intervalo de incertidum- bre que comprenda al punto de solución óptima. El procedimiento localiza el óptimo estrechando en forma progresiva el intervalo de incertidumbre hasta cualquier grado de exactitud que se desee.
En esta sección se presentan dos algoritmos estrechamente relacionados: los métodos de búsqueda dicótomo y de sección dorada (o áurea). Ambos buscan la maximización de una función unimodal/(x) en el intervalo a ^ x < b, que se sabe que incluye el punto óptimo x*. Los dos métodos comienzan con /0 = (a, b) que representa el intervalo inicial de incertidumbre.
Paso general i. Sea /, _ , = (xD xR) el intervalo actual de incertidumbre (en la iteración 0, xL = a y xR = b). A continuación se definen xx y x2 tales que
xj^ ^ ^ x2 ^ xr
El siguiente intervalo de incertidumbre, /z, se define como sigue:
- Si f(xx) > /(x2), entonces xL < x* < x2. Se definen xR = x2 e /, = (xL, x2) (véase la figura 21.2[a]).
- Si f(xx) < f(x2\ entonces xx < x* < xR. Se definen xL = xx e I¡ = (xh xR) (véase la figura 21.1 [b]). .
- Si f{x\) = /(jc2), entonces xx < x* < x2. Se definen xL = x2 e /, = (xb x2).
La manera en que se determinan xx y x2 garantiza que /, < /,_ p como se demostrará en breve. El algoritmo termina en la iteración ksilk< A, donde A es un grado de exactitud definido por el usuario. *
La diferencia entre los métodos dicótomo y de sección dorada estriba en la forma en que se calculan xx y x2. La tabla siguiente presenta las fórmulas.
En el método dicótomo los valores jc, y x2 se encuentran simétricos respecto del punto medio del actual intervalo de incertidumbre. Esto significa que
La aplicación repetida del algoritmo garantiza que la longitud del intervalo de incertidumbre se acercará al nivel de exactitud deseado, A.
En el método de la sección dorada la idea es de mayor involucramiento. Se puede apreciar que cada iteración del método dicótomo requiere calcular los dos valores/(jc,) y f(x2), Pe” ro termina por descartar alguno de ellos. Lo que propone el método de la sección dorada es ahorrar cálculos mediante el reuso del valor descartado en la iteración inmediata siguiente. Para definir 0 < a < 1
Cuando el intervalo de incertidumbre /, en la iteración i es igual a (jc¿, x2) o a (xu xR). Considere el caso en que /, = (jcl, x2), lo cual significa que xx está incluido en /,. En la iteración /+1, seleccione x2 igual a jc, de la iteración /, lo cual lleva a la siguiente ecuación:
x2(iteración i+l) = x{(iteración i)
Comparado con el método dicótomo, el método de la sección dorada converge más rápidamente hacia el nivel deseado de exactitud. Adicionalmente, cada iteración en el método de la sección dorada requiere la mitad de los cálculos, en virtud de que recicla siempre un conjunto de los cálculos correspondientes a la iteración inmediata anterior.
EJEMPLO
El máximo valor de f(x) ocurre en x = 2. La siguiente tabla muestra los cálculos para las iteraciones 1 y 2, usando el método dicotomo y el de la sección dorada. Supondremos que A = 0.1.
Al continuar de la misma forma, el intervalo de incertidumbre terminará por estrecharse hasta la tolerancia A deseada.
La plantilla ch21DichotomousGoldenSection.xls de Excel está diseñada para manejar cualquiera de estos dos métodos en forma automática. Los datos son/(*), a,b y A. La función f{x) se captura en la celda E3 como sigue:
= IF(C3< = 2,3*C3, (-C3+20)/3)
OPTIMIZACIÓN NO RESTRINGIDA
Los problemas de optimización no restringida no tienen restricciones, por lo que la función objetivo es sencillamente
Maximizar f(x)
sobre todos los valores x= (x1, x2,…,xn). Según el repaso del apéndice 3, la condición necesaria para que una solución específica x = x* sea óptima cuando f(x) es una función diferenciable es
Cuando f (x) es cóncava, esta condición también es suficiente, con lo que la obtención de x* se reduce a resolver el sistema de las n ecuaciones obtenidas al establecer las n derivadas parciales iguales a cero. Por desgracia, cuando se trata de funciones no lineales f (x), estas ecuaciones suelen ser no lineales también, en cuyo caso es poco probable que se pueda obtener una solución analítica simultánea. ¿Qué se puede hacer en ese caso? Las secciones 13.4 y 13.5 describen procedimientos algorítmicos de búsqueda para encontrar x* primero para n = 1 y luego para n > 1. Estos procedimientos también tienen un papel importante en la solución de varios tipos de problemas con restricciones, que se describirán en seguida. La razón es que muchos algoritmos para problemas restringidos están construidos de forma que se adaptan a versiones no restringidas del problema en una parte de cada iteración.
Cuando una variable Xj tiene una restricción de no negatividad, x- > 0, la condición necesaria (y tal vez) suficiente anterior cambia ligeramente a
para cada j de este tipo. Esta condición se ilustra en la figura 13.11, donde la solución óptima de un problema con una sola variable es x = 0 aun cuando la derivada ahí es negativa y no cero. Como este ejemplo tiene una función cóncava para maximizar sujeta a una restricción de no negatividad, el que su derivada sea menor o igual a 0 en # = 0, es una condición necesaria y suficiente para que x= 0 sea óptima.
Un problema que tiene algunas restricciones de no negatividad y que no tiene restricciones funcionales es un caso especial (m = 0) de la siguiente clase de problemas.
OPTIMIZACIÓN LINEALMENTE RESTRINGIDA
Los problemas de optimización linealmente restringida se caracterizan por restricciones que se ajustan por completo a la programación lineal, de manera que todas las funciones de restricción g¡ (x) son lineales, pero la función objetivo es no lineal. El problema se simplifica mucho si sólo se tiene que tomar en cuenta una función no lineal junto con una región factible de programación lineal. Se han desarrollado varios algoritmos especiales basados en una extensión del método símplex para analizar la función objetivo no lineal.
Un caso especial importante descrito a continuación es la programación cuadrática.
PROGRAMACIÓN CUADRÁTICA
De nuevo los problemas de programación cuadrática tienen restricciones lineales, pero ahora la función objetivo /(x) debe ser cuadrática. Entonces, la única diferencia entre éstos y un
problema de programación lineal es que algunos términos de la función objetivo incluyen el cuadrado de una variable o el producto de dos variables.
PROGRAMACIÓN CONVEXA
La programación convexa abarca una amplia clase de problemas, entre ellos como casos especiales, están todos los tipos anteriores cuando /(x) es cóncava. Las suposiciones son
- f(x) es cóncava.
- Cada una de las g(x) es convexa.
PROGRAMACIÓN SEPARABLE
La programación separable es un caso especial de programación convexa, en donde la suposición adicional es
Todas las funciones f(x) y g(x) son funciones separables.
Una función separable es una función en la que cada término incluye una sola variable, por lo que la función se puede separar en una suma de funciones de variables individuales. Por ejemplo, si f(x) es una función separable, se puede expresar como
son cada tina funciones de una sola variable x1 y x2, respectivamente. Usando el mismo razonamiento, se puede verificar que la función considerada en la figura 13.7 también es una función separable.
Es importante distinguir estos problemas de otros de programación convexa, pues cualquier problema de programación separable se puede aproximar muy de cerca mediante uno de programación lineal y, entonces, se puede aplicar el eficiente método símplex.
son cada tina funciones de una sola variable x1 y x2, respectivamente. Usando el mismo razonamiento, se puede verificar que la función considerada en la figura 13.7 también es una función separable.
Es importante distinguir estos problemas de otros de programación convexa, pues cualquier problema de programación separable se puede aproximar muy de cerca mediante uno de programación lineal y, entonces, se puede aplicar el eficiente método símplex.
PROGRAMACIÓN NO CONVEXA
La programación no convexa incluye todos los problemas de programación no lineal que no satisfacen las suposiciones de programación convexa. En este caso, aun cuando se tenga éxito en encontrar un máximo local, no hay garantía de que sea también un máximo global. Por lo tanto, no se tiene un algoritmo que garantice encontrar una solución óptima para todos estos problemas; pero sí existen algunos algoritmos bastante adecuados para encontrar máximos locales, en especial cuando las formas de las funciones no lineales no se desvían demasiado de aquellas que se supusieron para programación convexa. En la sección 13.10 se presenta uno de estos algoritmos.
Ciertos tipos específicos de problemas de programación no convexa se pueden resolver sin mucha dificultad mediante métodos especiales. Dos de ellos, de gran importancia, se presentarán más adelante.
PROGRAMACIÓN GEOMÉTRICA
Cuando se aplica programación no lineal a problemas de diseño de ingeniería, muchas veces la función objetivo y las funciones de restricción toman la forma
En tales casos, las ci y a ty representan las constantes físicas y las x} son las variables de diseño. Estas funciones por lo general no son ni cóncavas ni convexas, por lo que las técnicas de programación convexa no se pueden aplicar directamente a estos problemas deprogramacióngeo- métrica. Sin embargo, existe un caso importante en el que el problema se puede transformar en un problema de programación convexa equivalente. Este caso es aquel en el que todos los coeficientes c¿ en cada función son estrictamente positivos, es decir, las funciones son polinomios positivos generalizados (ahora llamados posinomiales), y la función objetivo se tiene que minimizar. El problema equivalente de programación convexa con variables de decisión yx, y2,…, yn se obtiene entonces al establecer
en todo el modelo original. Ahora se puede aplicar un algoritmo de programación convexa. Se ha desarrollado otro procedimiento de solución para resolver estos problemas de programación posinomial, al igual que para problemas de programación geométrica de otros tipos.1
PROGRAMACIÓN FRACCIONAL
Suponga que la función objetivo se encuentra en la forma de una fracción, esto es, la razón o cociente de dos funciones,
Estos problemas de programación fraccional surgen, por ejemplo, cuando se maximiza la razón de la producción entre las horas-hombre empleadas (productividad), o la ganancia entre el capital invertido (tasa de rendimiento), o el valor esperado dividido entre la desviación estándar de alguna medida de desempeño para una cartera de inversiones (rendimiento/riesgo). Se han formulado algunos procedimientos de solución especiales1 para ciertas formas de f1(x) y f2 (x)
Cuando se puede hacer, el enfoque más directo para resolver un problema de programación fraccional es transformarlo en un problema equivalente de algún tipo estándar que disponga de un procedimiento eficiente. Para ilustrar esto, suponga que f(x) es de la forma de programación fraccional lineal
donde c y d son vectores renglón, x es un vector columna y c0 y dQ son escalares. También suponga que las funciones de restricción g¡ (x) son lineales, es decir, las restricciones en forma matricial son Ax < b y x > 0.
Con algunas suposiciones débiles adicionales, el problema se puede transformar en un problema equivalente de programación lineal si se establece
que se puede resolver con el método símplex. En términos generales, se puede usar el mismo tipo de transformación para convertir un problema de programación fraccional con /¡(x) cóncava, f2 (x) convexa y g¡ (x) convexas, en un problema equivalente de programación convexa.
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