Resumen

Desarrollamos una técnica de variable artificial única para inicializar el método de soporte primal para resolver programas lineales con variables acotadas. En primer lugar, recordamos la técnica de base artificial completa y, a continuación, presentamos el algoritmo propuesto. Para estudiar las prestaciones del algoritmo sugerido, se ha desarrollado una implementación bajo el lenguaje de programación MATLAB. Finalmente, llevamos a cabo un estudio experimental sobre el tiempo de CPU y el número de iteraciones en un amplio conjunto de problemas de prueba NETLIB. Estos problemas de prueba son programas lineales prácticos que modelan varios problemas de la vida real que surgen de varios campos como la refinería de petróleo, la programación del personal de auditoría, la programación de las líneas aéreas, la producción industrial y la asignación, la restauración de imágenes, la planificación económica multisectorial y el ajuste de datos. Se ha demostrado que nuestro enfoque es competitivo con nuestra implementación del método simplex primal y el algoritmo simplex primal implementado en el conocido solucionador de LP de código abierto LP_SOLVE.

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:técnica de base artificial completa, técnica de variable artificial única, solucionador lp fuente lp_solve, lenguaje de programación matlab, problemas de prueba netlib, programación del personal de auditoría, planificación económica multisectorial, programas lineales prácticos, algoritmo simplex primal, método simplex primal
• Keywords:full artificial basis technique, single artificial variable technique, source lp solver lp_solve, matlab programming language, netlib test problems, audit staff scheduling, multisector economic planning, practical linear programs, primal simplex algorithm, primal simplex method