Programación entera para modelos lineales

• Autores: Daniel Molina Pérez, Eric Cabrera Estupiñán
• Localización: Ingeniería Hidráulica y Ambiental, ISSN-e 1680-0338, ISSN 2788-6050, Vol. 35, Nº. 1, 2014, págs. 62-76
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Integer programming for linear models
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• Resumen
  • español

    Se presenta una herramienta para resolver modelos de programación lineal entera, lo que significa encontrar el valor óptimo de la función objetivo para variables de decisión enteras. Es una función llamada nbintprog (non binary integer programming) creada por los autores en el asistente matemático MATLAB (MatrixLaboratory) y para comodidad del usuario presenta una forma similar a las funciones de optimización propias de MATLAB. La existencia de situaciones donde sólo tiene sentido que las variables de decisión, por su naturaleza, sean números enteros y los inconvenientes que presenta la herramienta que propone MATLAB para su solución constituyen los motivos del trabajo. Nbintprog tiene como base matemática una técnica de ramificación y acotación (branch and bound) que junto a estrategias de programación utilizadas presenta características favorables para la solución de dichos modelos.

  • English

    A new tool able to solve integer linear programming problems is presented. The problem arises when one has to find the optimal value of the objective function for integer decision variables. This tool is a function called nbintprog (non binary integer programming) created by the authors in MATLAB mathematical assistant. To the user's comfort it is presented in a similar way as any other of the typical MATLAB optimization functions. The existence of situations where it only makes sense that the decision variables are integers and the inconvenience of the existing MATLAB function for its solution became the motive of this work. The function is based on the well-known branch and bound technique which together with other programming strategies may eventually reduce the search time of the solution significantly.