Método de capa de agar

El método de la capa de agar es un método para construir modelos matemáticos para resolver problemas de minimización de funciones no suaves (no diferenciables). Se basa en una tecnología conocida como método Grazia-Kantorovich, que fue desarrollada en la URSS por el matemático Grigory Isakovich Kantorovich. Este método permite encontrar el mínimo de una función que tiene una discontinuidad del primer tipo y satisface ciertas condiciones de suavidad.

La idea del método surgió del matemático estadounidense Ernest Alexander Agarov a mediados del siglo XX. Anteriormente, ya se habían desarrollado métodos similares en esta área, pero tenían limitaciones significativas en la forma de los modelos considerados y no podían usarse para resolver muchos problemas prácticos. Sin embargo, Agarov propuso un enfoque general, al que llamó método de restricciones de prueba. Este método se puede aplicar a la mayoría de los tipos de problemas de optimización restringida, incluidos los modelos lineales y no lineales. El método es especialmente conveniente para su uso en casos en los que las expresiones analíticas conocidas de una función son desconocidas o contradictorias, y la presencia de restricciones en la función es explícita u oculta.

Describamos con más detalle los principios del método Agar. La construcción del modelo se produce en varias etapas, durante las cuales se introducen funciones aproximadas para la función deteriorada. Esto produce un sistema de restricciones y ecuaciones que debe resolverse. El resultado es un conjunto de nodos de cuadrícula sobre los cuales se forma una función del tipo deseado. Para mejorar la calidad del modelo se utiliza un procedimiento de selección de un vector de restricción, que reduce el número de iteraciones del método.

El método Agar permite obtener una solución óptima a un problema, la cual se calcula en base a información de varios datos. Estas partes pueden ser, por ejemplo, informaciones contenidas en diferentes soportes. Además, el método utiliza algoritmos especiales.