Aplicaciones de los Sistemas Matemáticos en la Resolución de Problemas de Optimización en Ingeniería y Finanzas
DOI:
https://doi.org/10.71068/w7f8s746Palabras clave:
optimización, modelos matemáticos, eficiencia, sostenibilidadResumen
La optimización juega un papel clave en la ingeniería y las finanzas, permitiendo resolver problemas complejos bajo restricciones específicas. En América Latina, su aplicación resulta fundamental para mejorar la eficiencia en la gestión de recursos y la toma de decisiones en escenarios inciertos. Este estudio tiene como objetivo analizar la implementación de modelos matemáticos avanzados en optimización y su impacto en distintos sectores. La metodología se basa en el desarrollo y aplicación de algoritmos de optimización, modelos algebraicos y análisis numérico, considerando estudios de caso en planificación de redes eléctricas, diseño estructural sostenible y gestión de portafolios financieros. Se emplearon métodos como la optimización lineal y no lineal, programación dinámica y heurísticas avanzadas, evaluando su efectividad en la reducción de costos, incremento de la eficiencia operativa y mejora en la sostenibilidad de proyectos. Los resultados evidencian que la optimización contribuye significativamente a la innovación tecnológica y al desarrollo sostenible, aunque enfrenta desafíos relacionados con la complejidad computacional y la necesidad de datos de alta calidad. Se identificó que la integración de inteligencia artificial y computación de alto rendimiento puede mejorar la aplicabilidad de estos modelos, permitiendo soluciones más precisas y escalables. Este estudio resalta la importancia de estrategias adaptativas para superar limitaciones técnicas y maximizar el impacto de la optimización en sectores estratégicos, fomentando su adopción en contextos con recursos limitados y promoviendo la toma de decisiones basadas en modelos matemáticos robustos.
Referencias
Åström, K. J., & Murray, R. M. (2012). Feedback Systems: An Introduction for Scientists and Engineers. Princeton University Press. https://www.cds.caltech.edu/~murray/books/AM08/pdf/am08-complete_28Sep12.pdf
Bazilian, M., Nussbaumer, P., Rogner, H. H., Brew-Hammond, A., Foster, V., Pachauri, S., ... & Kammen, D. M. (2012). Energy access scenarios to 2030 for the power sector in sub-Saharan Africa. Utilities Policy, 20, 1-16. https://pure.iiasa.ac.at/10020
Bazilian, M., Roques, F., Toman. Analytical Methods for Energy Diversity and Security. Elsevier. https://shop.elsevier.com/books/analytical-methods-for-energy-diversity-and-security/bazilian/978-0-08-056887-4
Bertsimas, D., & Tsitsiklis, J. N. (2014). Introduction to Linear Optimization. Athena Scientific. https://www.researchgate.net/publication/235558951_Introduction_to_Linear_Optimization#full-text
Boell, S. K., & Cecez-Kecmanovic, D. (2015). On being ‘systematic’ in literature reviews in IS. Journal of Information Technology, 30(2), 161-173. https://doi.org/10.1057/jit.2014.2
Boyd, S., & Vandenberghe, L. (2014). Convex Optimization. Cambridge University Press. https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbook/
Bryman, A. (2016). Social Research Methods. Oxford University Press. https://global.oup.com/academic/product/social-research-methods-9780199689453
Cooper, H., Hedges, L. V., & Valentine, J. C. (2019). The Handbook of Research Synthesis and Meta-Analysis. Russell Sage Foundation. https://www.russellsage.org/publications/handbook-research-synthesis-and-meta-analysis-third-edition
Crainic, T. G., & Laporte, G. (2016). Transportation and Logistics: A Spatial Perspective. Edward Elgar Publishing. https://www.e-elgar.com/shop/gbp/transportation-and-logistics-9781785364519.html
Fabozzi, F. J., Focardi, S. M., & Kolm, P. N. (2014). Robust Portfolio Optimization and Management. Wiley. https://www.wiley.com/en-us/Robust+Portfolio+Optimization+and+Management-p-9781118001144
Fabozzi, F. J., Gupta, F., & Markowitz, H. M. (2014). The Theory and Practice of Investment Management. Wiley. https://www.wiley.com/en-us/The+Theory+and+Practice+of+Investment+Management%3A+Asset+Allocation%2C+Valuation%2C+Portfolio+Construction%2C+and+Strategies%2C+2nd+Edition-p-9781118370523
Falagas, M. E., Pitsouni, E. I., Malietzis, G. A., & Pappas, G. (2008). Comparison of PubMed, Scopus, Web of Science, and Google Scholar: strengths and weaknesses. The FASEB Journal, 22(2), 338-342. https://doi.org/10.1096/fj.07-9492LSF
Geidl, M., & Andersson, G. (2010). Optimal power flow of multiple energy carriers. IEEE Transactions on Power Systems, 25(1), 28-37. https://doi.org/10.1109/TPWRS.2006.888988
Geidl, M., & Andersson, G. (2010). Optimal power flow with renewable energy resources. IEEE Transactions on Power Systems. https://doi.org/10.1007/s00202-016-0402-5
Glover, F., & Laguna, M. (2013). Tabu Search. Springer Science & Business Media. https://doi.org/10.1007/978-1-4615-6089-0
Gough, D., Oliver, S., & Thomas, J. (2017). An Introduction to Systematic Reviews. Sage. https://uk.sagepub.com/en-gb/eur/an-introduction-to-systematic-reviews/book245742
Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2017). The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Springer. https://doi.org/10.1007/978-0-387-84858-7
Higgins, J. P., Thomas, J., Chandler, J., Cumpston, M., Li, T., Page, M. J., & Welch, V. A. (2019). Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions. John Wiley & Sons. https://training.cochrane.org/handbook
Kitchenham, B., & Charters, S. (2007). Guidelines for Performing Systematic Literature Reviews in Software Engineering. EBSE Technical Report. https://www.durham.ac.uk/media/durham-university/departments-/computer-science/research/technical-reports/2007/EBSE-2007-01.pdf
Markowitz, H., Todd, G., Sharpe, W. F., & Miller, M. H. (2016). Portfolio Selection: Efficient Diversification of Investments. Yale University Press. https://www.patrimoniohistorico.prefeitura.sp.gov.br/fill-and-sign-pdf-form/Resources/_pdfs/portfolio_selection_efficient_diversification_of_investments.pdf
Martins, J. R. R. A., & Lambe, A. B. (2013). Multidisciplinary design optimization: A survey of architectures. AIAA Journal, 51(9), 2049-2075. https://doi.org/10.2514/1.J051895
Petticrew, M., & Roberts, H. (2006). Systematic Reviews in the Social Sciences: A Practical Guide. John Wiley & Sons. https://doi.org/10.1002/9780470754887
Raiffa, H., & Schlaifer, R. (2012). Applied Statistical Decision Theory. Wiley. https://doi.org/978-0-471-38349-9
Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson. https://www.pearson.com/en-us/subject-catalog/p/artificial-intelligence-a-modern-approach/P200000003500/9780137505135
Sterman, J. D. (2000). Business Dynamics: Systems Thinking and Modeling for a Complex World. McGraw-Hill. https://www.researchgate.net/publication/44827001_Business_Dynamics_System_Thinking_and_Modeling_for_a_Complex_World
Martinelli, L. A., & Filoso, S. (2008). Expansion of sugarcane ethanol production in Brazil: environmental and social challenges. Ecological Applications, 18(4), 885–898. https://doi.org/10.1890/07-1813.1
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