Descripción: La función de penalización es un componente crucial en la optimización de modelos matemáticos y estadísticos. Se trata de una función que se añade a la función objetivo con el propósito de imponer una penalización cuando se violan ciertas restricciones establecidas. Esto permite que el modelo no solo busque minimizar o maximizar un objetivo, sino que también respete condiciones específicas que son esenciales para la viabilidad del problema en cuestión. Las funciones de penalización son especialmente útiles en contextos donde las soluciones deben cumplir con normativas o límites, como en la programación lineal, la optimización convexa y el aprendizaje automático. Al incorporar una penalización, se busca equilibrar la búsqueda de la solución óptima con la necesidad de adherirse a restricciones, lo que puede resultar en soluciones más realistas y aplicables en situaciones del mundo real. Las características principales de estas funciones incluyen su capacidad para transformar un problema no restringido en uno restringido, así como su flexibilidad para adaptarse a diferentes tipos de restricciones, ya sean lineales o no lineales. En resumen, la función de penalización es una herramienta poderosa que permite a los modelos de optimización abordar problemas complejos de manera efectiva, garantizando que las soluciones propuestas sean tanto óptimas como factibles.
