Lagrangian decomposition heuristics for some discrete location problems.

Alfredo Marín Pérez; Blas Pelegrín Pelegrín

Trabajos de Investigación Operativa (1992)

  • Volume: 7, Issue: 1, page 3-15
  • ISSN: 0213-8204

Abstract

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En este trabajo se considera el Problema de Localización de Plantas Simple y el Problema de la p-Mediana Generalizado. Se construyen dos algoritmos heurísticos, uno para cada problema, basados en una técnica de descomposición lagrangiana para problemas binarios. Los algoritmos son implementados en un microordenador y ejecutados sobre una serie de problemas generados aleatoriamente. Los resultados computacionales son comparados con los de otros dos algoritmos heurísticos basados en la optimización subgradiente de la función dual.

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Marín Pérez, Alfredo, and Pelegrín Pelegrín, Blas. "Heurísticas de descomposición lagrangiana para algunos problemas de localización discreta.." Trabajos de Investigación Operativa 7.1 (1992): 3-15. <http://eudml.org/doc/40616>.

@article{MarínPérez1992,
abstract = {En este trabajo se considera el Problema de Localización de Plantas Simple y el Problema de la p-Mediana Generalizado. Se construyen dos algoritmos heurísticos, uno para cada problema, basados en una técnica de descomposición lagrangiana para problemas binarios. Los algoritmos son implementados en un microordenador y ejecutados sobre una serie de problemas generados aleatoriamente. Los resultados computacionales son comparados con los de otros dos algoritmos heurísticos basados en la optimización subgradiente de la función dual.},
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TY - JOUR
AU - Marín Pérez, Alfredo
AU - Pelegrín Pelegrín, Blas
TI - Heurísticas de descomposición lagrangiana para algunos problemas de localización discreta.
JO - Trabajos de Investigación Operativa
PY - 1992
VL - 7
IS - 1
SP - 3
EP - 15
AB - En este trabajo se considera el Problema de Localización de Plantas Simple y el Problema de la p-Mediana Generalizado. Se construyen dos algoritmos heurísticos, uno para cada problema, basados en una técnica de descomposición lagrangiana para problemas binarios. Los algoritmos son implementados en un microordenador y ejecutados sobre una serie de problemas generados aleatoriamente. Los resultados computacionales son comparados con los de otros dos algoritmos heurísticos basados en la optimización subgradiente de la función dual.
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