Proyecto de Optimización con Python

Este repositorio contiene ejemplos de técnicas de optimización en Python, organizados en tres categorías:

• Programación lineal
• Programación no lineal
• Programación entera

Requisitos

• Python 3.7 o superior
• NumPy
• SciPy (>= 1.7)
• JAX

Instalación de dependencias

Se recomienda usar mamba, un gestor de paquetes rápido compatible con conda.

Instalación con mamba

1. Si no tienes mamba, instálalo con:

   conda install -c conda-forge mamba

2. Crea un entorno y activa:

   mamba create -n optimizacion python=3.9 numpy scipy jaxlib jax -c conda-forge
   conda activate optimizacion

   Nota: Si usas Apple Silicon o GPU, revisa la documentación de JAX para instrucciones específicas.

Alternativa: instalación con pip

pip install numpy scipy jax

Estructura de directorios

• linear-programming/: ejemplos de programación lineal usando scipy.optimize.linprog.
• non-linear-programming/: ejemplos de optimización no lineal usando SciPy y JAX.
• integer-programming/: ejemplos de problemas de programación entera (MILP) con SciPy.

1. Programación lineal

Archivo

linear-programming/linprog.py

Descripción

Resuelve problemas de optimización lineal (minimización o maximización) usando scipy.optimize.linprog.

Ejecución

python linear-programming/linprog.py

2. Programación no lineal

Archivos y métodos

• grad.py: optimización con métodos BFGS y Nelder-Mead (SciPy + JAX).
• grad-desc.py: descenso de gradiente explícito usando jax.grad.
• manual-grad-implementation.py: método de Lagrange y resolución de raíces con scipy.optimize.root.
• slsqp.py: optimización con SLSQP y restricciones de desigualdad.

Ejecución

python non-linear-programming/grad.py
python non-linear-programming/grad-desc.py
python non-linear-programming/manual-grad-implementation.py
python non-linear-programming/slsqp.py

3. Programación entera

Archivo

integer-programming/milp.py

Descripción

Resuelve problemas de programación entera mixta (MILP) usando scipy.optimize.milp y LinearConstraint.

Ejecución

python integer-programming/milp.py

Licencia

Este proyecto está disponible bajo la licencia MIT.