Un método recursivo para el problema de programación lineal dinámica

Descripción del Articulo

Los sistemas físicos y económicos modelados como sistemas lineales dinámicos de tiempo discreto con función objetivo lineal son considerados problemas lineales dinámicos. La Programación Lineal Dinámica es una técnica matemática que se utiliza para la solución de problemas, en los cuales se toma una...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Mamani Arizaca, Ana Luiza
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2018
Institución:Universidad Nacional de San Agustín
Repositorio:UNSA-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unsa.edu.pe:UNSA/10682
Enlace del recurso:http://repositorio.unsa.edu.pe/handle/UNSA/10682
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Programación Lineal
método de descomposición de Dantzig- Wolfe
principio de optimalidad de Bellman
método recursivo
Programación Lineal Dinámica
penalización
lagrangeano aumentado
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.02
Descripción
Sumario:Los sistemas físicos y económicos modelados como sistemas lineales dinámicos de tiempo discreto con función objetivo lineal son considerados problemas lineales dinámicos. La Programación Lineal Dinámica es una técnica matemática que se utiliza para la solución de problemas, en los cuales se toma una serie de decisiones en forma secuencial. El Problema Lineal Dinámico proporciona un procedimiento sistemático, donde el problema se descompone en etapas, las que pueden ser completadas por una o más formas (estados), y enlazando cada etapa a través de cálculos recursivos. En está tesis se analizaron dos métodos orientados a la solución del Problema de Programación Lineal Dinámica. El primero se apoya fundamentalmente en el Principio de Descomposición de Dantzig-Wolfe que depende de la teoría y las técnicas derivadas de la Programación Matemática. El segundo utiliza varios conceptos y métodos como el lagrangiano, penalización externa, lagrangiano aumentado y las ecuaciones de Watanabe. Ambos métodos tratados poseen propiedades de convergencia favorables, al menos en teoría. Con respecto al segundo método, se indicaron los pasos a seguir para su implementación.
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