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optimizacion-2-2021-1-gh-classroom/practica-1-segunda-parte-caroacostatovany

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Optimización 2 2021-1 Práctica I - 2a Parte: Implementación de método numérico para resolver problemas de optimización convexa

Equipo 1

Nombre User Github Tarea a realizar
Eduardo Moreno Eduardo-Moreno Programación método numérico y pruebas
Cecilia Avilés cecyar Programación método numérico y pruebas
Carolina Acosta caroacostatovany Github workflows y documentación del paquete
Leonardo Ceja lecepe00 Imagen de Docker y documentación / Project Manager

Aplicando el método simplex

  • En esta práctica se desarrolló un paquete de Python para resolver problemas de optimización por medio del método Simplex.

  • Nuestro paquete se llama mex. La documentación del mismo se desarrolló con Sphinx, la puedes encontrar aquí.

  • Para probar nuestro paquete puedes hacer uso del siguiente botón de binder: Binder. Puedes probar el Jupyter notebook Pruebas_Resultados.ipynb, que se encuentra en el directorio /notebooks.

  • Adicionalmente, se creó la imagen de Docker optimizacion-2-practica-1-parte-2 que contiene todo lo necesario para ejecutar el paquete.

  • Para el desarrollo del proyecto se levantó una instancia de AWS donde se cargó una imagen de Docker que contiene JupyterLab. La evidencia del uso de la misma se encuentra en el directorio AWS_screenshots.

  • Puedes encontrar el reporte de nuestro trabajo en el archivo reporte_equipo_1_parte_2_practica_1, ubicado en la raíz de este repositorio.

Fecha de entrega

Sábado 27/mar/2021 11:59pm

Referencias

About

practica-1-segunda-parte-caroacostatovany created by GitHub Classroom

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Packages

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