The phrase "you can always be better" has a limit: finding the global optimum. One cannot be "more optimal" than optimal. Mathematical optimization aims to achieve this in various decision-making areas. It improves decision-making by providing optimal solutions to complex problems, maximizing resources, and minimizing costs for greater efficiency. Optimization algorithms tackle difficult problems by efficiently exploring large solution spaces using techniques like dimensionality reduction or problem decomposition. When exact optimal solutions are unfeasible, heuristics provide good approximations. This session will present papers on optimization techniques, showcasing researchers' progress and contributions.
La frase “siempre se puede ser mejor” tiene un claro límite dibujado en su horizonte, encontrar el óptimo global. No se puede ser mejor que el óptimo. La optimización matemática busca este objetivo en diversos ámbitos de toma de decisiones, mejorando la eficiencia y ahorrando recursos al proporcionar soluciones óptimas a problemas complejos. Los algoritmos de optimización exploran eficientemente grandes espacios de soluciones, utilizando técnicas como la reducción de dimensionalidad o descomposición del problema. Cuando las instancias son demasiado grandes para soluciones exactas, se emplean heurísticas para aproximaciones. En esta sesión, se presentarán trabajos sobre técnicas de optimización y sus avances.
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