Algorithmes de programmation convexe par linéarisation en format constant
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...
En este artículo aplicamos la condición de Mazur-Orlicz para extender a espacios normados algunos resultados de consistencia de desigualdades lineales (s.d.l.) en Rn. Asimismo, obtenemos condiciones para la consistencia de s.d.l. en un espacio localmente convexo, cuando las soluciones pertenecen a ciertos subconjuntos del dual topológico.
It is well known that a large neighborhood interior point algorithm for linear optimization performs much better in implementation than its small neighborhood counterparts. One of the key elements of interior point algorithms is how to update the barrier parameter. The main goal of this paper is to introduce an “adaptive” long step interior-point algorithm in a large neighborhood of central path using the classical logarithmic barrier function having iteration complexity analogous to the classical...
In this paper, we propose a novel approach for solving a fuzzy bi-objective multi-index fixed-charge transportation problem where the aim is to minimize two objectives: the total transportation cost and transportation time. The parameters of the problem, such as fixed cost, variable cost, and transportation time are represented as fuzzy numbers. To extract crisp values from these parameters, a linear ranking function is used. The proposed approach initially separates the main problem into sub-problems....
Partiendo del problema de programación lineal multiobjetivo bajo incertidumbre y definiendo la utilidad de una decisión factible x, como el k-ésimo valor ordenado del vector (c1x, c2x, ..., cpx), estudiamos en este trabajo el problema múltiple planteado en el caso de un conocimiento incompleto de los objetivos, así como la sensibilidad de una solución óptima en relación con dicho conocimiento parcial.