RT Generic
T1 Métodos numéricos en optimización
A1 Amoroso Sanmiguel, Cheyenne
AB [ES] En el presente Trabajo de Fin de Grado titulado 'Métodos numéricos en optimización'se trata el problema de ajuste no lineal. Para ello, se describen una serie de métodosnuméricos que permiten la resolución de dicho problema. Entre los métodos tratados seencuentran el método de Gauss-Newton, el método de Levenberg-Marquardt y algunosmétodos quasi-Newton. Además, se analiza el desempeño de los métodos aplicándolos sobre una base de datos de problemas Benchmark de distintos grados de dificultad, paralo cual los cálculos y la programación se llevan a cabo a través del lenguaje de programación interpretado Python. Por último, y para completar la información, como anexo,se incluye también el código empleado para cada uno de los métodos, siendo algunos deimplementación propia y otros procedentes de bibliotecas libres propias de Python
AB [EN] This Final Degree Project titled 'Numerical methods in optimization' it is about nonlinear least squares problems. A few of numerical methods that allow solving nonlinearleast squares problems are described for it. Methods discussed include the Gauss-Newtonmethod, the Levenberg-Marquardt method, and some quasi-Newton methods. The projectshows the behaviour of the algorithms applying them to a database of Benchmark problemsof varying levels of difficulty. The interpreted language Python has been used to performthe algorithms. The code used for each of the methods is also included to supplement thedescription, some of them being self-implemented and other belonging to free libraries ofPython
YR 2020
FD 2020-07
LK http://hdl.handle.net/10347/26010
UL http://hdl.handle.net/10347/26010
LA spa
NO Traballo de Fin de Grao en Matemáticas. Curso 2019-2020
DS Minerva
RD 26 abr 2026