b"\n_START_ARTICLE_\nOptimizaci\xc3\xb3n global\n_START_PARAGRAPH_\nOptimizaci\xc3\xb3n Global es una rama de la matem\xc3\xa1tica aplicada y_NEWLINE_el an\xc3\xa1lisis num\xc3\xa9rico que se ocupa de la optimizaci\xc3\xb3n de una  funci\xc3\xb3n o un conjunto de funciones de acuerdo a diferentes criterios._NEWLINE_Por lo general, un conjunto de cotas y restricciones m\xc3\xa1s generales tambi\xc3\xa9n se encuentra presente, siendo las variables de decisi\xc3\xb3n optimizadas de acuerdo a las restricciones.\n_START_SECTION_\nGeneral\n_START_PARAGRAPH_\nUn modelo en su forma est\xc3\xa1ndar es la minimizaci\xc3\xb3n de una funci\xc3\xb3n real  en el espacio de los par\xc3\xa1metros , o en el subespacio definido por las restricciones ._NEWLINE_(El problema de maximar la funci\xc3\xb3n _NEWLINE_es equivalente a minimizar una funci\xc3\xb3n .)_NEWLINE_En muchos problemas de optimizaci\xc3\xb3n no linear, la funci\xc3\xb3n objetivo  tiene un gran n\xc3\xbamero de m\xc3\xadnimos y m\xc3\xa1ximos locales, encontrar un \xc3\xb3ptimo local es una tarea sencilla, usando m\xc3\xa9todos cl\xc3\xa1sicos de optimizaci\xc3\xb3n local.En estos caso encontrar un m\xc3\xadnimo o un m\xc3\xa1ximo global es una tarea de mayor complejidad, pues los m\xc3\xa9todos anal\xc3\xadticos no se pueden utilizar en la gran mayor\xc3\xada de los casos y las estrategias num\xc3\xa9ricas traen consigo un n\xc3\xbamero grande de problemas.\n_START_SECTION_\nM\xc3\xa9todos deterministas\n_START_PARAGRAPH_\nLas estrategias m\xc3\xa1s usadas son:\n_START_SECTION_\nInner and outer approximation\n_START_PARAGRAPH_\nEn ambas estrategias, el conjunto sobre el que las funciones va a ser optimizadas es un poliedro. En la aproximaci\xc3\xb3n interior el poliedro es contenido en el conjunto, mientras en la aproximaci\xc3\xb3n exterior el poliedro contiene al conjunto.\n_START_SECTION_\nCutting planes\n_START_PARAGRAPH_\nEl cutting planes es un t\xc3\xa9rmino global para los m\xc3\xa9todos de optimizaci\xc3\xb3n que iterativamente refinan un conjunto factible o la funci\xc3\xb3n objetivo a\xc3\xb1adi\xc3\xa9ndole desigualdades lineales, llamadas cortes. Estos procedimientos son muy utilizados para encontrar soluciones enteras y soluciones enteras mixtas de problemas de programaci\xc3\xb3n lineal, as\xc3\xad como resolver problemas generales de optimizaci\xc3\xb3n convexos, no necesariamente diferenciable_NEWLINE_function by means of linear inequalities, termed cuts. El uso de planos cortantes para resolver problemas de optimizaci\xc3\xb3n lineal mixtos fue introducido por Ralph E. Gomory and V\xc3\xa1clav Chv\xc3\xa1tal.\n_START_SECTION_\nBranch and bound\n_START_PARAGRAPH_\nBranch and bound  es un paradigma de los algoritmos dise\xc3\xb1ados para la optimizaci\xc3\xb3n de problemas discretos y_NEWLINE_combinatorios. Un algoritmo de ramificaci\xc3\xb3n y acotaci\xc3\xb3n consiste en la enumeraci\xc3\xb3n sistem\xc3\xa1tica de soluciones candidatas del espacio de b\xc3\xbasqueda.El algoritmo explora las ramas del \xc3\xa1rbol, que representan un subconjunto de las soluciones. Antes de las soluciones candidatas de la rama, la rama es revisada contra las diferentes acotaciones de la soluci\xc3\xb3n \xc3\xb3ptima, y descartadas si no pueden producir una mejor soluci\xc3\xb3n que la mejor encontrada hasta ahora.\n_START_SECTION_\nInterval arithmetic\n_START_PARAGRAPH_\nInterval arithmetic es un m\xc3\xa9todo desarrollado por los matem\xc3\xa1ticos desde los a\xc3\xb1os 50 del siglo pasado como un enfoque para a\xc3\xb1adir cotas en los errores de redondeo y la medici\xc3\xb3n de errores en problemas de matem\xc3\xa1tica computacional en el desarrollo de m\xc3\xa9todos num\xc3\xa9ricos que lleven a resultados confiables.La aritm\xc3\xa9tica de intervalos ayuda a encontrar soluciones confiables a ecuaciones y problemas de optimizaci\xc3\xb3n.\n_START_SECTION_\nReal \xc3\xa1lgebra\n_START_PARAGRAPH_\nReal algebra es la parte del \xc3\xa1lgebra que es relevante a la geometr\xc3\xada real algebraica y semi algebraica. En su mayor\xc3\xada le concierne al estudio de los campos ordenados o de los anillos ordenados, y su aplicaci\xc3\xb3n al estudio de polinomios positivos y la suma de los polinomios al cuadrado. Puede ser usado en la optimizaci\xc3\xb3n convexa.\n_START_SECTION_\nM\xc3\xa9todos estoc\xc3\xa1sticos\n_START_PARAGRAPH_\nMuchos algoritmos basados en Monte-Carlos existen:\n_START_SECTION_\nSimulated annealing\n_START_PARAGRAPH_\nSimulated annealing (SA)' es una metaheur\xc3\xadstica probabil\xc3\xadstica para la optimizaci\xc3\xb3n global de problemas de encontrar una buena aproximaci\xc3\xb3n del optimo global de una funci\xc3\xb3n dada en un espacio de b\xc3\xbasqueda grande. Es a menudo usado si el espacio de b\xc3\xbasqueda es discreto. Para ciertos problemas simulated annealing es m\xc3\xa1s eficiente que la enumeraci\xc3\xb3n exhaustiva, poniendo que el objetivo es encontrar una soluci\xc3\xb3n aceptable en un espacio de tiempo peque\xc3\xb1o m\xc3\xa1s que encontrar la mejor soluci\xc3\xb3n posible.\n_START_SECTION_\nM\xc3\xa9todo de muestreo directo de Monte-Carlo\n_START_PARAGRAPH_\nEn este m\xc3\xa9todo, simulaciones aleatorias son utilizadas para utilizar soluciones aproximadas_NEWLINE_Ejemplo: El problema del viajante es uno de los problemas de optimizaci\xc3\xb3n m\xc3\xa1s famosos, cuyo objetivo es encontrar el camino optimo a seguir que cumpla con que se recorri\xc3\xb3 la menor distancia posible. Asumamos que en vez de minimizar la distancia total del viajero para visitar cada ciudad, queremos minimizar el tiempo necesitado para llegar a cada destino. Esto va m\xc3\xa1s all\xc3\xa1 de la optimizaci\xc3\xb3n convencional. Como resultado para determinar este nuevo camino optimal querr\xc3\xadamos usar simulaci\xc3\xb3n-optimizaci\xc3\xb3n para entender el rango de tiempos potenciales que podr\xc3\xada tomar ir de un punto a otro y entonces optimizar nuestras decisiones de viaje para identificar el mejor camino a seguir tomando en cuenta la incertidumbre.\n_START_SECTION_\nStochastic tunneling\n_START_PARAGRAPH_\nStochastic tunneling (STUN) es un acercamiento a la optimizaci\xc3\xb3n global basado en el m\xc3\xa9todo de muestreo de Monte-Carlo de la funci\xc3\xb3n objetivo a ser minimizada en el cual la funci\xc3\xb3n es transformada no linealmente para permitir un f\xc3\xa1cil tunneling entre las regiones que contienen m\xc3\xadnimo de funci\xc3\xb3n. Un tunneling m\xc3\xa1s sencillo permite una exploraci\xc3\xb3n m\xc3\xa1s r\xc3\xa1pida del espacio muestral as\xc3\xad como una convergencia m\xc3\xa1s r\xc3\xa1pida hacia buena soluci\xc3\xb3n.\n_START_SECTION_\nParallel tempering\n_START_PARAGRAPH_\nParallel tempering es m\xc3\xa9todo de simulaci\xc3\xb3n dirigido a mejorar las propiedades din\xc3\xa1micas del m\xc3\xa9todo de Monte Carlo de simulaci\xc3\xb3n de sistemas f\xc3\xadsicos._NEWLINE_Esencialmente, se corren N copias del sistema, inicializados de manera aleatoria a diferentes temperaturas.La idea de este m\xc3\xa9todo es hacer disponibles las configuraciones a altas temperaturas a las simulaciones de bajas temperaturas y viceversa. Esto resulta en un conjunto robusto el cual es posible muestrear tanto configuraciones de bajas y altas temperaturas"