Resumen

Se propone un algoritmo de ramificación y acotamiento efectivo para resolver globalmente el problema de programación lineal fraccional minimax (MLFP). En este algoritmo, los límites inferiores se calculan durante la búsqueda de ramificación y acotamiento resolviendo una secuencia de problemas de programación de relajación lineal (LRP) del problema (MLFP), que se pueden derivar utilizando una nueva técnica de acotamiento de relajación lineal y que pueden resolverse eficazmente mediante el método simplex. El algoritmo de ramificación y acotamiento propuesto converge a la solución óptima global del problema (MLFP) a través del refinamiento sucesivo de la región factible y las soluciones de una serie de LRP. Se presentan resultados numéricos para varios problemas de prueba para mostrar la viabilidad y efectividad del algoritmo propuesto.

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Algoritmo de ramificación y acotación propuesto; Problema de programación lineal fraccional minimax; Cotas inferiores; Problemas de programación de relajación lineal; Método simplex
• Keywords:Proposed; Branch and bound algorithm; Minimax linear fractional programming problem; Lower bounds; Linear relaxation programming problems; Simplex method