Una generalización del lema de Farkas, con aplicaciones al análisis convexo y a la programación.
En este trabajo se introduce una variante del algoritmo de escalado de Ahuja y Orlin, con la misma complejidad computacional teórica, para resolver problemas de flujo máximo en redes sin circuitos. Como se constata en las experiencias computacionales que hemos realizado sobre problemas generados aleatoriamente, en el noventa por ciento de los casos el tiempo de CPU del nuevo procedimiento es significativamente inferior.
Se da una variante del Algoritmo de Edmonds para Acoplamiento Máximo que permite evitar la contracción de los pseudovértices.
In this paper, we introduce some definitions of uncertainty orders for random vectors in a sublinear expectation space. We all know that, under some continuity conditions, each sublinear expectation 𝔼 has a robust representation as the supremum of a family of probability measures. We describe uncertainty orders from two different viewpoints. One is from sublinear operator viewpoint. After giving definitions such as monotonic orders, convex orders and increasing convex orders, we use these uncertainty...
Nous présentons, dans cet article, une approche hybride pour la résolution du sac à dos multidimensionnel en variables 0–1. Cette approche combine la programmation linéaire et la méthode tabou. L’algorithme ainsi obtenu améliore de manière significative les meilleurs résultats connus sur des instances jugées difficiles.
We present, in this article, a hybrid approach for solving the 0–1 multidimensional knapsack problem (MKP). This approach combines linear programming and Tabu search. The resulting algorithm improves on the best result on many well-known hard benchmarks.
Dans cet article nous étudions une heuristique d’optimisation globale basée sur la -transformation. Nous illustrons son comportement sur deux types d’exemples. D’abord, nous utilisons un ensemble de fonctions objectif continues non convexes. Nous recherchons l’optimum global de chaque fonction. Ensuite, nous donnons un exemple d’optimisation combinatoire. Cet exemple est lié à l’optimisation paramétrique des règles d’ordonnancement dans un atelier de production manufacturière. Les résultats des...
In this paper, we study a heuristic algorithm for global optimization, which is based on the Ψ-transformation. We illustrate its behavior first, on a set of continuous non-convex objective functions – we search the global optimum of each function. Then, we give an example from combinatorial optimization. It concerns the optimization of scheduling rules parameters of a manufacturing system. Computational results are presented, they look encouraging.