Optimización

Contenidos:

1.- Programación Lineal

• •  Introducción.
  • Geometría de la Programación Lineal.
  • Método Simplex Revisado.
  • Factorización LU y Método Simplex Revisado.
  • Dualidad en Programación Lineal.
  • Método Simplx Dual.

2.- Técnicas de Descomposición en Problemas de Gran Tamaño

• • Introducción.
  • Generación de Columnas.
  • Método de Dantzing y Wolfe.
  • Método de Benders.

3.- Programación Entera

• • Introducción.
  • Formulaciones buenas e ideales.
  • Complejidad.
  • Dualidad, relajación y cotas.
  • Descomposición Lagrangeana.
  • Generación de Columnas en Programación Entera.

4.- Optimización bajo Incertidumbre

• • Introducción.
  • Modelos de optimización estocástica con recursos de dos-etapas.
  • El valor de la Información y la Solución Estocástica.
  • Modelos Multi-etapa.
  • Optimización Robusta.
  • Algoritmos para problemas con recurso: Método L-Shaped y Descomposición Estocástica.