Optimizacion

Manejo de memoria principal y secundaria.

 Organización de los archivos:

• Archivo Secuencial

• Archivos de Acceso Directo

 Método hashing.

• Indexación.

 Tipos de fallas y caídas.

• Fallas a nivel de almacenamiento secundario.

• Falla a nivel de sistema.

• Falla a nivel de transacciones.

• Técnicas de restauración

 Control de concurrencia:

• Conflicto entre transacciones

• Correctitud

• Serialidad

• Valores inconsistentes

• Técnicas métodos de concurrencia de SMBDs

REPÙBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA DEFENSA UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITÈCNICA DE LA FUERZA ARMADA NACIONAL NÚCLEO ANZOÁTEGUI

PROFESORA INTEGRANTES

María Ruiz Kervys Jaramillo C.I 21175383

José Pollo C.I 20555995

Optimización sin restricciones

Se utiliza un sistema eléctrico de potencia sencillo para introducir algunos conceptos.

Consideremos la operación de m generadores térmicos (combustible bunker o diesel, derivados de petróleo) conectados a una barra única. Supongamos que la variación del costo del combustible utilizado en cada generador Ci, varía con la potencia activa Pi, y está dada por un polinomio cuadrático. El costo total para las m máquinas estará dado por la expresión no lineal:

1.1. a

donde ai, bi, ci son coeficientes característicos de cada generador que se obtienen mediante pruebas experimentales.

Nuestro interés es el de obtener las potencias de operación de cada unidad de forma tal que el costo C sea un mínimo. (Costo total de producción en el sistema sea mínimo)

Existen dos clases de métodos de aproximación para obtener los valores óptimos buscados. La primera clase son los métodos directos, con los cuales se definen las condiciones de optimalidad mediante un grupo de ecuaciones. Resolver este grupo de ecuaciones constituye la respuesta deseada. La segunda clase son métodos iterativos en los cuales se establece una secuencia de aproximaciones a la solución utilizando el algoritmo apropiado. El algoritmo es diseñado de forma tal que la secuencia finalmente converja a la respuesta buscada.

Analizaremos dos métodos diferentes en la clase de métodos directos:

Solución Variacional y Solución Algebraica

Solución mediante cálculo de variaciones

La base de este método es resultado del cálculo ordinario, el cual nos dice que en un punto crítico (máximo, mínimo, o punto de inflexión) la derivada parcial de C con respecto a la potencia activa Pi es cero:

i = 1,….,m 1.1.b

haciendo la derivada e igualando a cero de 1.1.a obtenemos el valor óptimo para Pi

P ξi = - bi / 2ci

para que sea un mínimo, la segunda derivada: 2ci

debe ser positiva (convexa), por lo que esta condición se cumple si ci > 0

Solución algebraica

Completando cuadrados en 1.1.a, y después de algunas manipulaciones la Función Objetivo se escribe como:

(1.1.c)

donde:

como Cξ no depende de la variable de decisión Pi, luego C será un máximo o un mínimo si el resto de la expresión es cero,

esto es: Pi + ( bi / 2ci ) = 0

como C es un polinomio cuadrático para que sea convexo y sea un mínimo ci > 0

Formulación vectorial

La función de costo C puede ser escrita en notación vectorial como:

(1.1.d)

bT = ( b1,…..,bm ) la matriz diagonal C = diag(c1,.....,cm )

las variables de control P = ( P1,….,Pm )

y el problema es el de minimizar (1.1.e)

Solución cálculo variaciones

El objetivo es minimizar la ecuación 1.1.d. con respecto a P. Para un extremo, el gradiente debe ser cero : (1.1.f)

El mínimo se obtiene como la solución de esta ecuación si la matriz Hessiana es positiva definida. Esta matriz es el resultado de tomar la segunda derivada parcial.

H = 2 C

y la condición del mínimo es H > 0

el óptimo se obtiene con : (1.1.f )

Búsqueda de función aurea

La regla o sección áurea es una proporción entre medidas. Se trata de la división armónica de una

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