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La función objetivo y las restricciones pueden formularse como funciones lineales de variables independientes en la mayoría de los problemas de optimización del mundo real. La programación lineal (PL) es el proceso de optimización de una función lineal sujeta a un número finito de restricciones lineales de igualdad y desigualdad. Resolver problemas de programación lineal de forma eficiente siempre ha sido un objetivo fascinante para los informáticos y los matemáticos. La complejidad computacional de cualquier problema de programación lineal depende del número de restricciones y variables del problema de PL. A menudo, los problemas de programación lineal a gran escala pueden contener muchas restricciones redundantes o inviables debido a una formulación ineficiente o a errores en la introducción de datos. La presencia de restricciones redundantes no altera las soluciones óptimas. Sin embargo, pueden suponer un esfuerzo computacional adicional. Muchos investigadores han propuesto distintos métodos para identificar las restricciones redundantes en los problemas de programación lineal. En este artículo se comparan cinco de estos métodos y se analiza la eficacia de cada uno de ellos resolviendo problemas de programación lineal de distintos tamaños y problemas de netlib. Los algoritmos de cada método se codifican utilizando un lenguaje de programación informática C. En este trabajo se presentan y analizan los resultados computacionales.
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