Programación lineal sucesiva

La programación lineal sucesiva ( SLP ), también conocida como programación lineal secuencial , es una técnica de optimización para resolver de manera aproximada problemas de optimización no lineal . ^[1] Está relacionada con los métodos cuasi-Newton , pero es distinta de ellos .

Partiendo de una estimación de la solución óptima, el método se basa en la resolución de una secuencia de aproximaciones de primer orden (es decir, linealizaciones ) del modelo. Las linealizaciones son problemas de programación lineal que se pueden resolver de manera eficiente. Como las linealizaciones no necesitan estar acotadas, se necesitan regiones de confianza o técnicas similares para garantizar la convergencia en teoría. ^[2]

El SLP se ha utilizado ampliamente en la industria petroquímica desde la década de 1970. ^[3] Sin embargo, desde entonces, ha sido reemplazado por métodos de programación cuadrática secuencial . Si bien resolver un subproblema de QP lleva más tiempo que resolver uno de LP, la disminución general en el número de iteraciones, debido a una convergencia mejorada, da como resultado tiempos de ejecución significativamente más bajos y menos evaluaciones de funciones.

• Programación cuadrática secuencial
• Programación lineal-cuadrática secuencial
• Método lagrangiano aumentado

• Nocedal, Jorge; Wright, Stephen J. (2006). Optimización numérica (2.ª ed.). Berlín, Nueva York: Springer-Verlag . ISBN 978-0-387-30303-1.
• Bazaraa, Mokhtar S.; Sherali, Hanif D.; Shetty, CM (1993). Programación no lineal, teoría y aplicaciones (2.ª ed.). John Wiley & Sons . ISBN 0-471-55793-5.
• Palacios-Gomez, F.; Lasdon, L.; Enquist, M. (octubre de 1982). "Optimización no lineal mediante programación lineal sucesiva". Management Science . 28 (10): 1106–1120. doi :10.1287/mnsc.28.10.1106.