Este curso es el primer semestre de una introducción a la teoría y práctica de la optimización. Nos enfocaremos en problemas de optimización convexa (i.e. problemas en que el conjunto factible y la función objetivo son convexos).

• Familiarizarse con los principales resultados teoricos de la optimizacion convexa (dualidad, condiciones de optimalidad) y con los tipos principales de problemas convexos bien estructurados asi como con la geometria de sus dominios (i.e. politopos, conos cuadráticos y espectrahedros).
• Aprender a formular algunos problemas matemáticos importantes como instancias de problemas de optimizacion convexa: Específicamente problemas de regresión lineal regularizada, de optimización de portafolios, de clasificación algoritmica (SVMs), adquisición comprimida y algunos problemas de planeación y geometría discreta.
• Familiarizarse, a traves de su trabajo en un proyecto con datos reales, con el lenguaje de modelaje AMPL [AMPL] y los varios solvers del servidor de optimización NEOS [NEOS] que pueden usarse para resolver problemas convexos a gran escala.

• (BV) Boyd S., Vandenberghe L. : "Convex Optimization"
• (BN) Ben Tal A., Nemirovski A.: "Lectures on modern convex optimization"
• (B) Barvinok S.: "A Course in convexity"

La mayor parte de lo que aprenderán en este curso será el resultado de su propio trabajo en tres aspectos principales e iguales de importantes: Reflexion posterior a cada clase sobre los resultados presentados en ella, trabajar en los ejercicios asignados (ver abajo) y trabajo en un proyecto. Si tienen preguntas sobre los ejercicios asignados, mis horas de oficina para el curso son Viernes 11-12m y 1-2pm (H304).

Los criterios de evaluación del curso son:

• Dos examenes parciales a realizarse en clase en las fechas especificadas abajo (25% C/U). Las preguntas de los examenes seran variaciones menores de los ejercicios asignados en el programa semanal.
• Proyecto: Tres entregas (5%, 20%, 25% resp.) siguiendo las [Especificaciones del proyecto] en las fechas especificadas abajo.
• La aproximacion de la nota se hara redondeando la nota numerica a dos digitos decimales. NO se recibiran trabajos tarde y NO se permitira la presentacion de parciales en otras fechas salvo con incapacidad medica (por favor reserven desde hoy las fechas de parciales de abajo).

• NOTA: SE HARAN ANUNCIOS EN ESTA PAGINA WEB DURANTE TODO EL SEMESTRE.

PLAN DEL CURSO:

Fecha	Ejercicios
Semanas 1,2,3	(BV) Cap 2, Ej 2.x: 4,9,10,12,23,26,28,31,33,34-38.
2014/02/03	Proyecto: Entrega 1
Semanas 4,5	(BV) Cap 3, Ej 3.x: 1,2,4,5,8,9,12,13,16-19,22,24,26,30,36,49,50,56
2014/02/24	Parcial I
Semanas 6,7,8	(BV) Cap 4, Ej 4.x: 1,2,4,5,8,11,12,13,15,16,18,25,28,29,34,38,41,43,44-47,52,54,56,57,59,61
Semanas 9,10	(BV) Cap 5, Ej 5.x: 1,4,5,7,9,18,19,22,23,26,29,30,31,37,39,41-44
2014/04/21	Parcial II
Semanas 11-16	(BV) Parte II -- Aplicaciones
2014/04/25	Proyecto: Entrega 2
2014/04/30	REPASO PARTE I
2014/05/05	REPASO PARTE II
2014/05/07	Parcial 2; Ej. 5.x: 1,3,6,7,21,22,27,28,29,30,31.
Ex Final	Proyecto: Entrega 3 + Presentacion