An inner ellipsoid algorithm for linear programming.

Salamanca Fernández, Angel, and Juan Ruiz, Jesús. "Algoritmo del elipsoide interior para programación lineal.." Qüestiió 15.1 (1991): 69-93. <http://eudml.org/doc/40384>.

@article{SalamancaFernández1991,
abstract = {En este artículo se desarrolla un algoritmo de puntos interiores para programación lineal a partir de consideraciones geométricas. En cada iteración del método se dispone de un punto interior al politopo. Con centro en dicho punto se obtiene un elipsoide interior a dicho politopo. La optimización de la función objetivo lineal sobre el elipsoide se obtiene mediante la solución de un problema de mínimos cuadrados. El punto resultante se adopta para la siguiente iteración. Se proponen dos métodos diferentes para resolver el problema de mínimos cuadrados con el fin de reducir el número de operaciones requeridas en cada iteración. Finalmente se ha desarrollado una aplicación informática para los métodos anteriores en FORTRAN 77 para un IBM PC AT, con el fin de comprobar empíricamente el comportamiento del algoritmo en comparación con el método Simplex.},
author = {Salamanca Fernández, Angel, Juan Ruiz, Jesús},
journal = {Qüestiió},
keywords = {Programación lineal; Mínimos cuadrados; Método simplex; Optimización; Ecuaciones matriciales; Algoritmos numéricos},
language = {spa},
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title = {Algoritmo del elipsoide interior para programación lineal.},
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volume = {15},
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}

TY - JOUR
AU - Salamanca Fernández, Angel
AU - Juan Ruiz, Jesús
TI - Algoritmo del elipsoide interior para programación lineal.
JO - Qüestiió
PY - 1991
VL - 15
IS - 1
SP - 69
EP - 93
AB - En este artículo se desarrolla un algoritmo de puntos interiores para programación lineal a partir de consideraciones geométricas. En cada iteración del método se dispone de un punto interior al politopo. Con centro en dicho punto se obtiene un elipsoide interior a dicho politopo. La optimización de la función objetivo lineal sobre el elipsoide se obtiene mediante la solución de un problema de mínimos cuadrados. El punto resultante se adopta para la siguiente iteración. Se proponen dos métodos diferentes para resolver el problema de mínimos cuadrados con el fin de reducir el número de operaciones requeridas en cada iteración. Finalmente se ha desarrollado una aplicación informática para los métodos anteriores en FORTRAN 77 para un IBM PC AT, con el fin de comprobar empíricamente el comportamiento del algoritmo en comparación con el método Simplex.
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KW - Programación lineal; Mínimos cuadrados; Método simplex; Optimización; Ecuaciones matriciales; Algoritmos numéricos
UR - http://eudml.org/doc/40384
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