Cálculo de escenarios para la mediana robusta cuando la demanda es incierta
En este trabajo presentamos los primeros resultados obtenidos para el problema de la mediana sobre un árbol con incertidumbre en las demandas, resuelto mediante técnicas de optimización robusta. En concreto, hemos supuesto que la incertidumbre viene reflejada por el hecho de que cada demanda pue...
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ASEPUMA. Asociación Española de Profesores Universitarios de Matemáticas aplicadas a la Economía y a la Empresa
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doaj-da95fc53151d4c5b81c5a28b7671ff932020-11-25T00:26:44ZengASEPUMA. Asociación Española de Profesores Universitarios de Matemáticas aplicadas a la Economía y a la EmpresaRect@1575-605X2001-01-01Actas_9144Cálculo de escenarios para la mediana robusta cuando la demanda es inciertaMartínez Romero, MarisaCanós Darós, María JoséMocholi Arde, ManuelEn este trabajo presentamos los primeros resultados obtenidos para el problema de la mediana sobre un árbol con incertidumbre en las demandas, resuelto mediante técnicas de optimización robusta. En concreto, hemos supuesto que la incertidumbre viene reflejada por el hecho de que cada demanda puede variar, de modo no conocido, en un rango de valores. Nuestro objetivo es conseguir una solución que, cuando los datos tomen algún valor en el futuro, minimice la demanda no atendida y cuyo coste no esté muy lejos del mínimo coste que hubiesemos obtenido de saber con antelación el auténtico valor de los datos. Para ello, es fundamental tener un buen diseño de los infinitos escenarios existentes. Presentamos dos algoritmos, uno general y otro aplicable en un caso particular, que nos permiten considerar todos los óptimos y, por tanto, generar un buen modelo coordinadohttp://urls.my/srFbwVmedianaincertidumbre en los datosescenariosoptimización robusta. |
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En este trabajo presentamos los primeros resultados obtenidos para el problema de la mediana sobre un árbol con incertidumbre en las demandas, resuelto mediante técnicas de optimización robusta. En concreto, hemos supuesto que la incertidumbre viene reflejada por el hecho de que cada demanda puede variar, de modo no conocido, en un rango de valores. Nuestro objetivo es conseguir una solución que, cuando los datos tomen algún valor en el futuro, minimice la demanda no atendida y cuyo coste no esté muy lejos del mínimo coste que hubiesemos obtenido de saber con antelación el auténtico valor de los datos. Para ello, es fundamental tener un buen diseño de los infinitos escenarios existentes. Presentamos dos algoritmos, uno general y otro aplicable en un caso particular, que nos permiten considerar todos los óptimos y, por tanto, generar un buen modelo coordinado |
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