La optimización: Un mundo fascinante - 1era Parte
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La optimización puede verse como un proceso que busca metódicamente mejores respuestas, mejores soluciones o mejores diseños que un ser humano no puede encontrar a través de la experiencia, la intuición o la valiente prueba y error.
La optimización puede definirse como el arte de hacer las cosas mejor. Curiosamente, la optimización a menudo no sólo nos permite hacer algo mejor, sino que también puede hacer posible algo que de otro modo no sabríamos hacer. Para aprovechar al máximo el poder de la optimización en la práctica, no hay más remedio que utilizar un computador.
El estudio de la optimización suele adoptar un enfoque teórico y/o computacional. El enfoque teórico es muy útil cuando el objetivo es desarrollar nuevos métodos de optimización o evaluar el funcionamiento de los métodos actuales. Además, el estudio de la optimización suele centrarse en la comprensión de los distintos algoritmos de búsqueda para la optimización.
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El interés actual se centra en la capacidad inmediata de aplicar la optimización en la práctica. Para alcanzar este objetivo, y tener la capacidad de aplicar la optimización a problemas del mundo real, se utilizan enfoques que casi siempre se requiere en la aplicación de la optimización. Utilizamos la potencia de los computadores, junto con el estudio de diferentes aspectos prácticos importantes de la optimización.
Para poder aplicar la optimización en la práctica, la idea es centrarse en la aplicación computacional. Para ello, se utiliza una herramienta de modelado y codificación computacional que debe ser potente, fácil de usar y que se aplique ampliamente en la ingeniería y otros campos.
Por ejemplo
- MATLAB.
- OCTAVE.
- SciLab.
Sin embargo, Podría decirse que MATLAB se ha convertido en la herramienta más popular para el modelado computacional en todo el mundo. El uso de MATLAB le permitirá optimizar sistemas o diseños, tanto simples como complejos, con eficacia y eficiencia.
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La optimización es una poderosa adición a su educación o a su caja de herramientas en el lugar de trabajo. Es por ello que es bueno resaltar los siguientes aspectos:
- El aprendizaje implica la práctica de la optimización utilizando muchos problemas. Si el diseño que desea optimizar se encuentra en su área de experiencia técnica, es posible que pueda hacer todo el trabajo usted mismo. Si el diseño o sistema que desea optimizar implica cuestiones de modelado con las que no está familiarizado, simplemente tendrá que colaborar con alguien (o un equipo) que sea capaz de proporcionarle los modelos de rendimiento computacional.
- En este último caso, como suele ocurrir en la práctica, usted aportará sus conocimientos de optimización y otra persona podrá modelar el sistema. En otras palabras, una persona podría hacer el análisis estructural, otra podría hacer el análisis financiero y usted podría utilizar sus conocimientos para optimizar el sistema combinado y hacerlo competitivo en el mercado.
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Si quedastes fascinado con este apasionante tema la optimización, no te pierdas la próxima publicación sobre este tema, si deseas ampliar más te invito a leer las siguientes referencias:
- G. N. Vanderplaats. Numerical Optimization Techniques for Engineering Design. Vanderplaats Research and Development Inc., 3rd edition, 2001.
- P. Y. Papalambros and D. J. Wilde. Principles of Optimal Design: Modeling and Computation. Cambridge University Press, 2nd edition, 2000.
- M. Avriel, M. J. Rijckaert, and D. J. Wilde. Optimization and Design. Prentice Hall, 1973.
- J. N. Siddall. Optimal Engineering Design: Principles and Applications. CRC Press, 2nd edition, 1982.
