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<title>Optimización y sus aplicaciones económicas</title>
<creator>Bermejo Collado, Eva María</creator>
<contributor>Fernández Lechón, Ramón</contributor>
<contributor>Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales</contributor>
<subject>Optimización matemática</subject>
<subject>Matemáticas para economistas</subject>
<description>Este trabajo tiene como propósito establecer la relación existente entre&#xd;
el concepto matemático de optimización de funciones con y sin restricciones, y&#xd;
la asignación de recursos en el ámbito económico. Para resolver este tipo de&#xd;
problemas y que el cálculo resulte más fácil, se debe intentar como primer&#xd;
objetivo, que el conjunto donde de encontrar el óptimo, esto es el conjunto&#xd;
admisible sea un conjunto convexo y posteriormente que la función a optimizar&#xd;
sea una función convexa o cóncava, dependiendo del tipo de óptimo a&#xd;
encontrar.&#xd;
En la vida real, nos encontramos con limitaciones a la hora de hacer una&#xd;
asignación de recursos. Estas limitaciones vienen determinadas mediante&#xd;
restricciones a través de funciones que denominamos funciones de restricción&#xd;
y para poder buscar la asignación eficiente será necesario utilizar el concepto&#xd;
de función lagrangiana que incluye la función a optimizar y la función o&#xd;
funciones de restricción.&#xd;
Ante el problema de asignación de recursos tanto sin restricción como&#xd;
con restricción el objetivo es buscar la combinación óptima para la cual,&#xd;
primero se buscaran los posibles puntos estacionarios y después entre ellos el&#xd;
óptimo</description>
<description>This work aims to establish the relationships between the mathematical&#xd;
concept of optimization of functions with and without restrictions, and the&#xd;
allocation of resources in the economic sphere. Problem solving strategies on&#xd;
this type of problem would make calculation easier if it firstly tried to find the set&#xd;
where the optimum belongs, that set would be named the admissible, which&#xd;
should be a convex one. Consequently, the function to optimize might be either&#xd;
convex or concave, regarding the type of optimal that has been found.&#xd;
In real live, there are limitations when it comes to allocation of resources.&#xd;
These limitations are determined by means of restrictions through functions&#xd;
which we have named restriction functions it would be necessary to use the&#xd;
concept of Lagrangian Function in order to find the efficient allocation that will&#xd;
include, for that matter, either the function or functions to optimize.&#xd;
Regarding the allocation of resources issue, in both cases, unrestricted&#xd;
and restricted, our target would be to search for the optimum combination,&#xd;
which will guarantee to find the optimum point among the possible stationary&#xd;
points.</description>
<date>2017-01-10</date>
<date>2017-01-10</date>
<date>2016</date>
<type>info:eu-repo/semantics/bachelorThesis</type>
<identifier>http://uvadoc.uva.es/handle/10324/21996</identifier>
<language>spa</language>
<rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</rights>
<rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</rights>
<rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International</rights>
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