Muchas gracias por las sugerencias, quiero remarcar el aporte de Enrique Gabriel Baquela, no todos donan un libro en espa�ol y en los repositorios de R, claro que tambi�n se puede comprar impreso; sobre compartir de mi parte un c�digo R, no puedo porque a�n no lo escrib�, me llevar� meses porque son muchas f�rmulas que tengo que pasar a R, luego inventar algunos datos simples y comenzar las pruebas de optimizaci�n, y no es la prioridad, invertir� tiempo libre o de pensar en otra cosa para luego regresar al problema principal.
Valoro much�simo las sugerencias basadas en la propia experiencia, como la de Rub�n y Luis, l�gicamente que tomar� primero estas sugerencias al listado enorme que ofrecen varios autores de librer�as en R. Nuevamente gracias. Javier Marcuzzi El 17/12/2014 a las 08:28 a.m., Luis Mariano Esteban escibi�: > Hola Javier, > te doy mi opini�n, para programaci�n lineal te recomiendo la librer�a > lpSolve, podr�s trabajar con variables continuas, enteras o binarias, y > adem�s puedes hacer el an�lisis de sensibilidad sin problemas. No uses la > librer�a linprog porque tiene fallos, la soluci�n es mas sencilla de > interpretar, pero ellos mismos advierten de que en algunos casos puede > fallar. > > Para problemas de programaci�n no lineal, si quieres resoluci�n num�rica, > con todos los problemas que esto puede llevarte, yo he usado Rsolnp, > resulta sencillo definir la funci�n objetivo y las restricciones aunque la > soluci�n depende del punto inicial para aplicar el m�todo, no te recomiento > la libreria alabama porque no trata con restricciones de igualdad. > > Un saludo > > El 17 de diciembre de 2014, 11:15, rubenfcasal <[email protected]> > escribi�: >> Hola a todos, >> >> Simplemente comentar que me tengo encontrado con muchos problemas >> de optimizaci�n. Mi recomendaci�n general, en el caso multidimensional y >> si el tiempo de computaci�n es importante, ser�a buscar un algoritmo >> dise�ado para el tipo de problema (evitar los algoritmos m�s generales >> tipo optim si puede haber problemas de m�nimos locales). Algunos casos >> que tengo resuelto con R incluir�an programaci�n cuadr�tica (e.g. >> quadprog), Levenberg-Marquardt para m�nimos cuadrados no lineales (e.g. >> minpack.lm) y combinaciones de algoritmos (p.e. si la funci�n es lineal >> en algunos par�metros). >> >> En el caso m�s general, si hay muchos �ptimos locales o si la >> funci�n objetivo es poco suave (incluso con discontinuidades), mi >> recomendaci�n ser�a emplear un algoritmo gen�tico (aunque hay otras >> alternativas como el temple simulado - simulated annealing). El >> inconveniente puede ser el tiempo de computaci�n (a veces solo los >> utilizo para testear si otros m�s r�pidos funcionan bien). De los >> disponibles en R mi recomendaci�n (en estos momentos) ser�a emplear el >> paquete DEoptim. >> >> Un saludo, >> Rub�n. >> >> P.D. Por cierto, yo empleaba antes mucho un algoritmo gen�tico >> (realmente micro-gen�tico) escrito en FORTRAN con muy buenos resultados. >> Si alguien quiere probar a implementarlo en R puede contactar conmigo... >> >> >> El 17/12/2014 3:43, "Marcuzzi, Javier Rub�n" escribi�: >>> Algo m?s concreto en R porque creo que no me explico correctamente: >>> >>> Por ejemplo, la librer?a limSolve, en la p?gina 4 del manual tiene: >>> >>> Blending >>> A linear inverse blending problem >>> >>> El sitio web es: >>> http://cran.r-project.org/web/packages/limSolve/limSolve.pdf >>> >>> El ejemplo en R est? "bueno", pero yo no soy matem?tico ni estad?stico, >>> soy veterinario, por lo cu?l donde en este ejemplo dice m?nimo yo >>> tambi?n tengo maximo y unas relaci?nes un poco m?s complejas, para >>> continuar con el mismo ejemplo se encuentra todo lo que es nutrici?n >>> animal y los distintos modelos para llevar a un lenguaje matem?tico lo >>> que pasa en la biolog?a. >>> >>> Por lo cu?l busco sugerencias a partir de la experiencia de otros sobre >>> que librer?as en R les parecen m?s adecuadas que otras para este tipo de >>> problemas. >>> >>> Javier Marcuzzi >>> >>> El 16/12/2014 a las 09:33 p.m., "Marcuzzi, Javier Rub?n" escibi?: >>>> Estimados >>>> >>>> Reailizo una pregunta general, casi desconociendo. Se me ocurri? >>>> explorar lo siguiente: hay ejemplos de programaci?n lineal o >>>> utilizando la herramienta solver de excel, donde se realizan algunos >>>> c?lculos, lo m?s sencillo de comprender y documentado (todos lados) es >>>> una cantidad de productos, un costo de compra, un costo de venta, una >>>> cantidad para invertir y ?cu?nto me conviene para ...?, buscando la >>>> maximizaci?n de la ganancia o la minimizaci?n del precio. >>>> >>>> En R hay referencias en >>>> http://cran.r-project.org/web/views/Optimization.html >>>> >>>> Mi pregunta va en dos partes, la primera es ?cual de las herramientas >>>> que est? en el listado del link o alguna otra para resolver el m?nimo >>>> costo recomendar?an? >>>> >>>> Mi segunda pregunta es: ?y si hay varias relaci?nes no lineales?, por >>>> lo que la programaci?n lineal de la mayor?a de los ejemplos donde >>>> buscan el m?nimo costo no ser?a apropiado. Lo que busco es utilizar >>>> modelos animales, donde tendr?a algo como un objetivo a buscar muy >>>> semejante al m?nimo costo, pero con varias variables, partes que no >>>> son descriptas por modelos lineales, otras con restricci?nes, por >>>> ejemplo consumir m?s de y menos de. >>>> >>>> Puede ser que no explique correctamente, es complicado cuando los >>>> libros espec?ficos tienen m?s de 400 paginas llenas de n?meros y >>>> ecuaci?nes, y pretender optimizar de acuerdo a todo esto. >>>> >>>> Posiblemente un economista tenga claro por donde buscar para reducir >>>> costos u optimizar ganancias, que herramientas de R son recomendables >>>> sobre otras, algo que los que venimos de las ?reas biologicas no >>>> tenemos con la misma claridad. En mi cabeza me es m?s f?cil simular, >>>> pero de pronto hay otas formas que por no explorarlas ... >>>> >>>> ?Sugerencias? >>>> >>>> Gracias >>>> >>>> Javier Marcuzzi >>> [[alternative HTML version deleted]] >>> >>> >>> >>> _______________________________________________ >>> R-help-es mailing list >>> [email protected] >>> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >> >> [[alternative HTML version deleted]] >> >> >> _______________________________________________ >> R-help-es mailing list >> [email protected] >> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >> >> [[alternative HTML version deleted]]
_______________________________________________ R-help-es mailing list [email protected] https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
