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dc.contributor.authorToro Díaz, Héctor Hernan
dc.date.accessioned2013-10-18T14:08:41Z
dc.date.available2013-10-18T14:08:41Z
dc.date.issued2013-10-18
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10893/6115
dc.description.abstractEste 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.spa
dc.language.isospaspa
dc.subjectOptimización Estocásticaspa
dc.subjectGeneración Aleatoria de Escenariosspa
dc.subjectMétodo Monte Carlospa
dc.titleSAA - Sample average approximation method, aplicado a la solución de modelos de programación lineal estocásticosspa
dc.typeArticlespa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa


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