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.