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Portada del libro Formulación de modelos programación matemática
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Formulación de modelos programación matemática

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  • Caracteristicas

    • Impresión: B & N
    • Páginas: 488
    • Formato: 17 x 24 cm
    • Edición: 2021
    • Peso: 0,62 kg.
    • Editorial: Paraninfo
    • Formulación de modelos programación matemática

    • 9788413661100
    • BELARMINO ADENSO DIAZ FERNANDEZ, JULIO MAR ORTIZ, LAURA CALZADA INFANTE

    • El uso de modelos lineales para resolver problemas de optimización en diversos campos científicos e industriales es una práctica habitual desde hace muchos años. Podemos ver aplicaciones de ello, por ejemplo, en casos como la expansión de una empresa en una nueva región y la decisión de la ubicación de sus nuevos almacenes con los costes adecuados, el diseño óptimo de las rutas de unos camiones de reparto, la estimación de la cantidad de productos que debemos fabricar según la demanda y los recursos disponibles, o la elaboración del horario de clases en un centro educativo sin solapamientos de aulas o exámenes.


      Este libro ofrece una visión práctica del proceso de formulación de modelos lineales, desde los pasos iniciales con los modelos más sencillos a modelos más complejos:


      • Se indican los pasos que deben seguirse para formular un modelo.
      • Se discuten en profundidad los modelos clásicos, el uso de variables binarias, los modelos estocásticos, y la optimización multiobjetivo.
      • Se comentan las mejores prácticas.
      • Incluye 71 ejercicios originales, todos con soluciones comentadas, para reforzar los conceptos desarrollados, así como otros 39 ejercicios complementarios de carácter más avanzado.
      • Se presenta en detalle el uso de distinto software de optimización de acceso libre, con el fin de facilitar al lector la resolución de los modelos formulados.


      Dr. Adenso Díaz es catedrático de la Escuela de Ingenieros de la Universidad de Oviedo.


      Dr. Julio Mar Ortiz es profesor en la Facultad de Ingeniería Arturo Narro Siller de la Universidad Autónoma de Tamaulipas, México.


      Dra. Laura Calzada Infante es profesora en el Departamento de Administración de Empresas en la Universidad de Oviedo.

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    I Introducción a los modelos lineales


    1. La modelización como herramienta de decisión
    1.1. Los modelos matemáticos en la toma de decisiones
    1.2. Fases en la implementación de modelos
    1.3. Componentes de los modelos
    1.4. Tipos de modelos matemáticos


    2. Los modelos lineales
    2.1. Componentes de los modelos lineales
    2.2. Un primer ejemplo
    2.3. El espacio de soluciones
    2.4. Factibilidad de un modelo
    2.5. Modelado de variables libres
    2.6. Ejercicios


    3. Tipos de variables de decisión
    3.1. Modelos de planifcación
    3.2. Modelos con variables enteras
    3.3. Modelos con variables binarias
    3.4. Ejercicios


    4. Modelos clásicos
    4.1. Los problemas del transporte y asignación
    4.2. El problema de la mochila
    4.3. El problema de la cobertura de conjuntos
    4.4. El problema del empaquetado de conjuntos
    4.5. El problema de la partición de conjuntos
    4.6. Problemas de corte
    4.7. Problemas en redes
    4.8. Ejercicios


    5. El uso de variables binarias
    5.1. Para comenzar, unas breves nociones de lógica
    5.2. Variables binarias indicadoras de variables continuas
    5.3. Variables binarias indicadoras de otras variables binarias
    5.4. Producto de variables
    5.5. Disyunciones entre restricciones
    5.6. Relaciones entre restricciones
    5.7. Linealización de funciones objetivo no lineales
    5.8. Modelando regiones factibles no convexas
    5.9. Ejercicios


    II Formulaciones avanzadas


    6. Formulaciones alternativas y reformulaciones
    6.1. Formulaciones alternativas
    6.2. Formulaciones buenas e ideales
    6.3. Problema del agente viajero
    6.4. Reformulaciones
    6.5. Ejercicios


    7. Otros modelos avanzados
    7.1. Problema de programación de horarios
    7.2. Problema de equilibrado de líneas
    7.3. Problema de localización de hubs
    7.4. Problema de rutificación de vehículos con ventanas de tiempo
    7.5. Problema de dimensionamiento de flota
    7.6. Ejercicios


    III Modelos no determinísticos


    8. Modelando la incertidumbre
    8.1. Modelos no determinísticos: cómo surgen y cómo abordarlos
    8.2. Programación estocástica
    8.3. Optimización robusta
    8.4. Programación difusa
    8.5. Ejercicios


    IV Modelos multiobjetivo


    9. Soluciones de Pareto
    9.1. Toma de decisiones multiobjetivo
    9.2. Soluciones Pareto-óptimas
    9.3. Clasificación de los métodos multiobjetivo
    9.4. El método de los pesos
    9.5. El método de la €-constraint
    9.6. Ejercicios


    10.Programación por metas
    10.1. Introducción
    10.2. Weighted Goal Programming (WGP)
    10.3. min-max Goal Programming
    10.4. Lexicographic Goal Programming (LGP)
    10.5. Goal Programming y eficiencia de Pareto
    10.6. Recomendaciones de aplicación
    10.7. Ejercicios


    V Software de optimización


    11.Solver en Excel
    11.1. Uso de Solver de Excel en un modelo lineal
    11.2. Informe de sensibilidad
    11.3. Resolución de un problema en formulación implícita
    11.4. Llamada a Solver desde VBA


    12.Solvers en R
    12.1. Librería lpSolveAPI
    12.2. Librería ompr
    12.3. Resolución iterativa de modelos


    13.Lenguaje de modelado AMPL
    13.1. Formulación, modelado y optimización
    13.2. Uso de AMPL en un modelo lineal básico
    13.3. Uso de AMPL en un modelo de formulación implícita
    13.4. Ventajas adicionales de AMPL


    14.Solver usando Python
    14.1. Un primer ejemplo
    14.2. Ejemplo con formulación implícita
    14.3. La resolución iterativa de modelos


    VI Material adicional


    Soluciones de los ejercicios
    Ejercicios complementarios
    Bibliograflía

    El libro pertenece a los siguientes catálogos

    Sala de prensa