Métodos de redución potencial primal-dual | OPTIMACO | Sesión #2

En esta sesión del Taller de Optimización Convexa organizado por el Grupo de Optimización Matemática y Computacional – OPTIMACO y la Universidad Nacional Mayor de San Marcos, se desarrolló el tema: *Métodos de Reducción Potencial Primal-Dual* Durante la sesión se estudiaron los fundamentos teóricos y algorítmicos de los métodos de puntos interiores primal-dual para optimización lineal, así como sus propiedades de convergencia y complejidad computacional. Temas desarrollados: • Métodos de puntos interiores primal-dual para optimización lineal. • Barrera logarítmica y construcción de la trayectoria central. • Método de reducción potencial primal-dual. • Formulación y análisis del algoritmo de reducción potencial. • Disminución de la función potencial ( \Phi_{\rho} ) y obtención de convergencia global. • Estimación cuadrática de la función potencial ( \Phi_{\rho} ). • Análisis de complejidad polinomial del método. Expositores: 📘 Erik Alex Papa Quiroz 📘 Jhon Rios Organiza: 🔹 Grupo de Optimización Matemática y Computacional – OPTIMACO 🔹 Universidad Nacional Mayor de San Marcos #OptimizaciónConvexa #PuntosInteriores #PrimalDual #ProgramaciónLineal #OptimizaciónMatemática #MétodosDePuntosInteriores #InvestigaciónOperativa #OPTIMACO #UNMSM