Soluciones para una clase de programación lineal en dos niveles, vía algoritmos genéticos

Descripción del Articulo

En esta tesis se estudia y diseña un algoritmo genético (por sus siglas en inglés GA), debido a que permiten obtener una solución optimal, de forma más sencilla, para una clase de problema de programación lineal en dos niveles (por sus siglas en inglés BLPP), esto es puesto que los métodos tradicion...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Noya Rodriguez, Diego Carlos Daniel, Sutizal Roque, Yenner Ayulo
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad Nacional del Callao
Repositorio:UNAC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unac.edu.pe:20.500.12952/7930
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Materia:Programación lineal
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description En esta tesis se estudia y diseña un algoritmo genético (por sus siglas en inglés GA), debido a que permiten obtener una solución optimal, de forma más sencilla, para una clase de problema de programación lineal en dos niveles (por sus siglas en inglés BLPP), esto es puesto que los métodos tradicionales no son muy amigables o son poco sencillos para la resolución de esta clase problemas, es por ello que se estudió algoritmos genéticos ya que se aprovechan las restricciones evitando el uso de la función penalidad, por lo que se resuelve una clase de problema de programación lineal en dos niveles mediante la construcción de la función de aptitud del problema de programación de nivel superior con base en la definición del grado factible, a razón facilitar la solución de una clase de problema de programación lineal. Este GA al evitar el uso de la función de penalización hace frente a las restricciones, cambiando la población inicial generada aleatoriamente en una población inicial que satisface las restricciones con el fin de mejorar la capacidad del GA para hacer frente a las restricciones. Finalmente, los resultados numéricos de algunos ejemplos indican la viabilidad del método propuesto.
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