En este trabajo se estudia el problema de la búsqueda de una recta de entre n tangentes a una circunferencia. Se da un método para calcular la longitud media óptima del camino recorrido hasta encontrar la recta. Se obtienen ecuaciones que determinan la trayectoria solución de este problema.
Nous nous intéressons dans ce travail au problème d’approximation d’une matrice donnée par une matrice bistochastique. Des instances de ce problème peuvent apparaître dans différents domaines : en recherche opérationnelle dans un problème d’agrégation de préférence, en calcul de variations et optimisation de forme entre autres. Nous en proposons dans cet article une étude directe via le théorème de projection et une résolution numérique inspirée par la méthode de projections alternées de Boyle-Dykstra....
Nous nous intéressons dans ce travail au problème d'approximation d'une matrice donnée par une matrice bistochastique. Des instances de ce problème peuvent apparaître dans différents domaines : en recherche opérationnelle dans un problème d'agrégation de préférence, en calcul de variations et optimisation de forme entre autres. Nous en proposons dans cet article une étude directe via le théorème de projection et une résolution numérique inspirée par la méthode de projections alternées de Boyle-Dykstra. ...
Formulando los criterios de optimalidad como funciones de información, caracterizamos los subgradientes de dichas funciones, obteniendo condiciones necesarias y suficientes para que un diseño posea máxima información.
Mediante el uso de una generalización de los subgradientes, se demuestra una condición dual de optimalidad necesaria y suficiente para Optimización Convexa. No se requiere la cualificación de restricciones en el caso finito-dimensional.
Se estudia el Problema de Decisión cuando el ambiente es de incertidumbre parcial, en el sentido de que la distribución a priori -que se supone absolutamente continua- sobre el espacio de estados -un intervalo real- no se conoce en su totalidad, sino que tan sólo se posee información respecto a las probabilidades de algunos subintervalos de Θ o acotaciones de éstas, así como algunas restricciones sobre los momentos y ciertas generalizaciones de éstas, dentro de este contexto.Además de las correspondientes...
El presente trabajo es el resultado de una aplicación de la programación multicriterio interactiva a la planificación agraria y pretende seleccionar a priori qué método puede ser más adecuado a un problema de programación multicriterio. Para realizar esta selección se han definido un conjunto de características obtenidas bajo consideraciones tanto subjetivas como objetivas. Los métodos de programación multicriterio interactivos que se han contrastado(*) se han analizado tanto a nivel teórico como...
En este artículo se obtiene una generalización de la caracterización de los puntos extremos en el poliedro de soluciones factibles del problema estándar de la Programación Lineal. Para ello se usa una extensión del concepto de cara dado por Goldman y Tucker para conos convexos poliédricos que difiere del expuesto en la mayoría de los tratados clásicos (Grünbaum, Mullen-Shepard, Stoer-Witzgall, ...).
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.
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.