La optimización no lineal con variables discretas y continuas (mixed integer nonlinear programming) proporciona un poderoso marco para el modelado matemático de muchos problemas de optimización. Durante los últimos años se ha producido un incremento importante en el desarrollo de estos modelos, en particular en el campo de ingeniería de procesos.
En este documento se realiza una revisión de varios métodos, poniendo especial énfasis en su derivación. Como se muestra, los diferentes métodos se pueden obtener de tres subproblemas no-lineales (NLP) y de un problema de plano de corte (MILP), que esencialmente corresponde al sub-problema básico del método de las aproximaciones exteriores. Se considera en primer lugar las propiedades de los algoritmos cuando las funciones no lineales son convexas en las variables continuas y discretas.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
Video:
Una introducción amable y gentil a la simulación cadena de Markov Monte Carlo: segunda parte
Video:
Principios Básicos de Teoría de Colas.
Tesis:
Planificación de la producción a través del diseño de un montón de artículos únicos
Artículo:
Fenómenos limitantes en un nuevo proceso de conformado de placas de dos nervios
Artículo:
Algoritmos genéticos multiobjetivo eficientes para resolver problemas de transporte, asignación y transbordo
Artículo:
Creación de empresas y estrategia : reflexiones desde el enfoque de recursos
Libro:
Ergonomía en los sistemas de trabajo
Artículo:
La gestión de las relaciones con los clientes como característica de la alta rentabilidad empresarial
Artículo:
Los web services como herramienta generadora de valor en las organizaciones