Ejemplos de uso de Programación lineal en Español y sus traducciones al Inglés
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Un método famoso de programación lineal es el método simplex.
Programación lineal para minimización de funciones lineales sujetas a restricciones.
El apasionante mundo de la programación lineal para ipad y Mac.
Algoritmo Simplex de George Dantzig, diseñado para la programación lineal.
Lo más importante que podemos hacer es desprendernos de la programación lineal de la dualidad y anclarnos en el Tercer Punto MÁS ALLÁ de la dualidad.
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R-5.11 Lea un texto de investigación operativa que aborde la programación lineal(PL).
En muchos escenarios el término se refiere a programación lineal en enteros(PLE), en el cual la función objetivo y las restricciones(aparte de las restricciones enteras) son lineales. .
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En el apéndice del capítulo 6, Pasinetti también analiza la herramienta matemática conocida como programación lineal.
Para obtener más información sobre los algoritmos y la programación lineal, consulte Optimization Toolbox™.
La programación lineal se plantea como un modelo matemático desarrollado durante la Segunda Guerra Mundial para planificar los gastos y los retornos, a fin de reducir los costos al ejército y aumentar las pérdidas del enemigo.
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Existe un problema muy común en programación lineal que consiste en hallar los valores que hacen máxima o mínima una función lineal, dadas una serie de restricciones para dichos valores.
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Eso porque usa sofisticados algoritmos que combinan técnicas de búsqueda heurística con programación lineal, y desarrollados en conjunto con nuestros clientes de alrededor del mundo.
Por ejemplo, muchas empresas utilizan la programación lineal, una técnica compleja para determinar el mejor resultado de un conjunto de relaciones lineales, para fijar los precios con el fin de maximizar los ingresos.
El hecho de seleccionar el mejor vértice entre un conjunto finito de ellos convierte el problema de programación lineal en un problema discreto.
Históricamente, las ideas de programación lineal han inspirado muchos de los conceptos centrales de la teoría de optimización tales como la dualidad, la descomposición y la importancia de la convexidad y sus generalizaciones.
Sin embargo, toma sólo un momento encontrar la solución óptima mediante el planteamiento del problema como una programación lineal y la aplicación del algoritmo simplex.
El modelo más conocido de la investigación operativa es el de la programación lineal, que busca la optimización de una función objetivo lineal que está sujeta a unas restricciones también lineales. .
Para el caso unidimensional, los nuevos patrones se introducen mediante la resolución de un problema de optimización auxiliar llamado el problema de la mochila,utilizando información de variables duales desde el programación lineal.
Otras importantes generalizaciones de los problemas de programación lineal se presentan cuando se sustituye la función objetivo lineal por funciones generales(no lineales), o cuando las restricciones no son lineales. .
El curso básico es acompañado por siete aplicaciones: ecuaciones diferenciales, ingeniería, teoría de grafos, estadísticas, métodos de Fourier yla Transformada Rápida de Fourier, programación lineal y gráficos por ordenador.
Se han utilizado distintos métodos: el ACB tradicional, los modelos input-output yde contabilidad social, la programación lineal, los modelos de equilibrio parcial de un solo sector o multisectoriales y los modelos de equilibrio general cuantificable Rich y otros, 2005a; Rich y otros, 2005b.
El Álgebra lineal es un tema que tiene conexiones con muchas áreas dentro y fuera de las matemáticas como análisis funcional, ecuaciones diferenciales, ingeniería, teoría de grafos,estadística, programación lineal, y gráficas por computadora.
Una notable contribución fue la de George Dantzig, Delbert Ray Fulkerson y Selmer M. Johnson de la Corporación RAND en Santa Mónica,quienes expresaron el problema como Programación Lineal en Enteros y desarrollaron para solucionarlo el método de Planos Cortantes.
Tras un breve repaso de conceptos y técnicas algorítmicas básicas ya conocidas, se estudian nuevas técnicas de diseño algorítmico como el método voraz(greedy method), la programación dinámica,los flujos sobre redes, la programación lineal y la aleatorización.
Tal formulación es llamada un problema de optimización o un problema de programación matemática un término no directamente relacionado con la programación de computadoras perotodavía en uso, por ejemplo en la programación lineal- véase la sección Historia.
Las aplicaciones originales eran dar algoritmos de complejidad polinomial para factorizar polinomios que coeficientes racionales, para encontrar aproximaciones racionales simultáneas a los números reales, ypara resolver el problema de la programación lineal entera en dimensiones fijadas.
Los algoritmos alternativos y complementarios incluyen estrategias de evolución, programación evolutiva, recocido simulado, adaptación gaussiana, escalada de colinas e inteligencia de enjambre(por ejemplo: optimización de hormigas, optimización de enjambre de partículas) ymétodos basados en programación lineal entera.