MODELOS Y MÉTODOS DE OPTIMIZACIÓN LINEAL CON INCERTIDUMBRE: UNA BREVE REVISIÓN DEL ESTADO DEL ARTE
DOI:
https://doi.org/10.17268/sel.mat.2015.02.02Palavras-chave:
Optimización, incertidumbreResumo
En la modelación de muchos problemas de optimización lineal no es posible considerar el modelo clásico determinista, porque el conjunto de los parámetros no son completamente conocidos debido a que los datos varian en forma significativa a lo largo del tiempo o porque no hay homogeneidad en los valores.Estos problemas son conocidos como problemas con incertidumbre, para los cuales existen diversos enfoques en la modelación y en los métodos de solución. En este artículo se revisa tales enfoques, incidiendo fundamentalmente en la optimización estocástica, optimización difusa, optimización intervalar y optimización híbrida. La diferencia entre estos enfoques se perciben en la naturaleza de los datos, nociones de factibilidad y optimalidad, requerimientos computacionales, entre otros.
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