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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10893/6115

Título : SAA - Sample average approximation method, aplicado a la solución de modelos de programación lineal estocásticos
Autores: Toro Díaz, Héctor Hernan
Palabras clave : Optimización Estocástica
Generación Aleatoria de Escenarios
Método Monte Carlo
Fecha de publicación: 18-oct-2013
Resumen: Este trabajo aborda la solución de problemas de optimización de programación lineal estocásticos, mediante la generación de escenarios aleatorios usando el método monte carlo. Se presenta el algoritmo de solución, así como algunos de sus detalles de implementación computacional. Se desarrolla un ejemplo ilustrativo de la aplicación del algoritmo, sobre un modelo típico de PL Mixta, conocido como ULSP – Uncapacitated Lot Sizing Problem. Se presenta los resultados computacionales que permiten concluir, desde una perspectiva práctica, sobre la convergencia del algoritmo hacia la solución óptima del problema de PL.
URI: http://hdl.handle.net/10893/6115
Aparece en las colecciones: Vol. 14, 2007 / Heurística

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