Programación no lineal
La programación no lineal (PNL) es una rama de la optimización matemática que se ocupa de problemas en los que la función objetivo o al menos una restricción es no lineal. Formalizada de manera integral por Jorge Nocedal y Stephen Wright en su texto seminal de 2006, la PNL abarca algoritmos basados en gradientes —incluyendo la programación cuadrática secuencial (SQP), los métodos de punto interior y los enfoques cuasi-Newton— para encontrar soluciones óptimas locales o globales a problemas de decisión continuos que surgen en ingeniería, economía y ciencias físicas.
Leer el método completo
Inicia sesión con una cuenta gratuita para leer esta sección.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fuentes
- Nocedal, J., & Wright, S. J. (2006). Numerical Optimization (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0-387-30303-1
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 2). Nonlinear Programming. ScholarGate. https://scholargate.app/es/optimization/nonlinear-programming
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Optimización ConvexaOptimización↔ compare
- Programación DinámicaOptimización↔ compare
- Optimización EstocásticaOptimización↔ compare
Citado por
¿Has visto un problema en esta página? Infórmanos o sugiere una corrección →