Resolución distribuida de problemas de optimización no lineal de gran tamaño

Abstract

Esta tesis doctoral propone una nueva metodologia de descomposicion que resulta apropiada para su aplicación en problemas de optimizacion no lineal de gran tamaño y evita los inconvenientes de otras tecnicas de descomposicion existentes, Mediante la metodologia propuesta se obtiene una solucion de forma independiente, coordinada y optima del problema global, y una mayor eficiencia computacional respecto a otras tecnicas existentes. Se realiza un analisis de convergencia para las diferentes versiones de la metodologia propuesta. Una de las propiedades que hace atractivo el metodo es que no es necesario suponer convexidad en el problema para garantizar convergencia local. Para conseguir esta convergencia y para coordinar el proceso es necesario intercambiar cierta informacion. Esta informacion es minima, por tanto el algoritmo propuesto resulta muy adecuado para ser implementado en un entorno distribuido de computacion. Ademas, esta implementacion resulta ser simple, robusta, aparecen muy pocos parametros a actualizar y su actuacion esta claramente especificada. Los resultados numericos obtenidos indican que la metodologia de descomposicion propuesta tiene un menor coste computacional que otras tecnicas existentes y, a medida, que crece el tamaño del problema, tiene un menor coste computacional que un metodo centralizado.