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Pamela Cárdenas
Felipe Quesada
Sandra Siguencia

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La condición de Kuhn-Tucker se desarrollo principalmente para trabajar en la solución de problemas de programación lineal, mientras que la de Lagrange se adapta a una mayor cantidad de casos, incluyendo casos rutinarios o de cotidianidad.

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Una condición necesaria para la existencia de un máximo relativo o un mínimo relativo de una función f cuyas derivadas parciales f (x) y f (y) existen, establece que f(x)=0 y f(y)=0

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Una función z= f(x, y) tiene un mínimo relativo cuando x= a y y= b si para todos los puntos (x, y) “suficientemente cercanos” a (a, b).

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Se dice que una función z = f(x, y) tiene un máximo relativo cuando x= a y y= b si para todos los puntos (x, y) “suficientemente cercanos” a (a, b).

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Es una generalización del método de los Multiplicadores de Lagrange.

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Condiciones necesarias para la solución de un problema de programación que sea óptimo.

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*Conocidas como las condiciones KKT o

Kuhn-Tucker

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F(𝑥, 𝑦, 𝜆) = 𝑓(𝑥. 𝑦. 𝑧) − 𝜆𝑔(𝑥. 𝑦. 𝑧)

𝑓(𝑥. 𝑦. 𝑧) = 𝑓𝑢𝑛𝑐𝑖ó𝑛

𝑔(𝑥. 𝑦. 𝑧) = 𝑟𝑒𝑠𝑡𝑟𝑖𝑐𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠

𝜆 = 𝑚𝑢𝑙𝑡𝑖𝑝𝑙𝑖𝑐𝑎𝑑𝑜𝑟 𝑑𝑒 𝑙𝑎𝑔𝑟𝑎𝑛𝑔𝑒

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Búsqueda de solución de un problema, consta de minimizar costos y maximizar beneficios.

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Una función que incluye una variable dependiente "z" y dos variables independientes "x" y "y".

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*Aplica cálculo diferencial, cálculo de derivadas parciales.

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* Funcion: Encontrar maximos y minimos de multiples variables sujetas a restricciones.

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Optimización de funciones de dos variables

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Optimización de funciones de dos variables