BOLETÍN ELECTRÓNICO DE PROGRAMACIÓN DINÁMICA
viernes, 23 de noviembre de 2012
viernes, 9 de noviembre de 2012
miércoles, 7 de noviembre de 2012
Biografía de D. Egon Balas
D. Egon
Balas
Nació en Cluj, Rumania, el 13 de
Junio de 1922, tiene la ciudadanía de Estados Unidos de América (emigró en
1967). Vive en Pittsburg, Pensilvania, EE UU.
Licenciado en Economía por la
Universidad de Bolyai, Cluj, Rumania, Doctor en Economía (summa cum laude) por
la Universidad de Bruselas y Doctor en Ciencias (Matemáticas) por la
Universidad de París.
Desde 1968 el prof. Egon Balas es
profesor de Administración Industrial y Matemática Aplicada en la Graduate School
of Industrial Administration, en Carnegie Mellon University, Pittsburg,
Pensilvania, EEUU.
El prof. Egon Balas es una de las
figuras científicas más destacadas en programación matemática con especial
énfasis en programación entera y discreta y optimización combinatoria. Ha
publicado más de 180 trabajos científicos, y supervisado más de 25 tesis
doctorales. Su investigación ha tenido una influencia extraordinaria en los
avances teóricos y en los desarrollos computacionales de la matemática
aplicada. Su prolífico trabajo de investigación incluye disciplinas teóricas y
practicas, tales como programación disyuntiva, análisis poliédrico de diversos
problemas de optimización combinatoria, problemas de redes y grafos, teoría de
la localización, el problema del transporte, el problema del agente viajero, el
problema de conjuntos de cubrimiento y particionamiento, el problema de la
mochila, planificación de actividades, secuenciación y asignación, asignación
de tráfico en comunicaciones vía satélite, planificación y optimización de la
gestión de recursos forestales, etc.
La investigación del prof. Balas ha
sido parcialmente financiada por la National Science Foundation, la US Office
of Naval Research, la US Air Force Office of Scientific Research y la NATO. El
prof. Balas ha sido consultor para el Dpto. de Energía de EEUU. Así mismo ha
desarrollado y dirigido proyectos para el sector privado en la industria del
acero, y en empresas tales como IBM, American Airlines, etc.
Su trabajo sobre el método aditivo
para resolver problemas de programación lineal con variables 0-1 publicado en
diversas entregas en el periodo 1964-1966 ha sido durante muchos años el
trabajo más citado en las revistas, libros y otras publicaciones de
Investigación-Operativa. Unos de sus últimos proyectos a lo largo de los años
90 ha sido el desarrollo del algoritmo “Lift-and-Project Cutting Plane” para la
resolución de problemas lineales con variables 0-1 y continuas.
Desde hace muchos años el prof.
Balas pertenece o ha pertenecido a los Comités Editoriales de las revistas más
prestigiosas de Investigación-Operativa, tales como Operations Research,
Discrete Applied Mathematics, Naval Logistics Research, The European Journal of
Operations Research, Computational Optimization and Applications, Journal of
Combinatorial Optimization, Annals of Operations Research, etc.
Reseñas del prof. Balas aparecen en “Who’s Who in the World”, Who’s Who
in America”, “American Men and Woman of Science”. Tambien es citado en
“Contemporary Classics in Engineering and Applied Science”.
Recientemente, el prof. Balas ha
publicado “Will to Freedom: A Perilous Journey through Fascim and Comunism”,
Syracuse University Press, 2000, 469 pags., un recorrido sobre su vida hasta su
llegada a EEUU.
Honores:
· Medalla de Oro de EURO, la
Asociación Europea de Sociedades de Investigación Operativa, 2001.
· John von Neumann Theory Prize,
concedido por INFORMS, la Sociedad de Investigación-Operativa de EEUU, 1995.
· University Professor, Carnegie Mellon University, 1990.
·
The Thomas Lord Professorhip en
Investigación-Operativa, Carnegie Mellon University, patrocinado por la
Fundación Thomas Lord, 1996.
·
Senior US Scientific Award,
concedido por la Fundación Alexander Humbodlt, Alemania, 1980-81.
FUENTE.
AUTOR: Universidad
Miguel Hernández de Elche.
Carnegie Mellon Tepper
School of Business.
FECHA: 07 de Noviembre de 2012
http://public.tepper.cmu.edu/facultydirectory/FacultyDirectoryProfile.aspx?id=39 jueves, 1 de noviembre de 2012
Tarea 3. Guión del video de Programación Entera
Tarea 3. Guión del Video de Programación Entera.
Link:
martes, 23 de octubre de 2012
Paquetes Computacionales
PAQUETES COMPUTACIONALES QUE RESUELVEN MODELOS ENTEROS
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PROGRAMA
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CARACTERÍSTICAS
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URL
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LINGO
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LINGO
es una completa herramienta diseñada para la construcción y resolución
lineal, no lineal (convexo y no convexo / Global), cuadrática, cuadrática
restringida, Cono Segunda Orden, Estocástico,
y los modelos de
optimización con enteros más rápido, más fácil y más eficiente.
LINGO proporciona un paquete completamente integrado que incluye un potente
lenguaje para expresar modelos de optimización, un ambiente con todas las
funciones para la creación y edición de los problemas, y un conjunto de
solucionadores rápida incorporada. El recientemente lanzado LINGO 13.0 incluye una serie
de importantes mejoras y nuevas características.
Expresión Easy Model
Opciones de datos convenientes
Solucionadores de gran alcance
Modelo de manera interactiva o
Crea llave en Aplicaciones
Amplia documentación y Ayuda
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LINDO
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Con la API LINDO, usted puede
crear fácilmente sus propias aplicaciones de
optimización. Le permite conectar el poder de los solucionadores
LINDO derecha en aplicaciones personalizadas y
programas de matemáticas que usted ha escrito.
Desarrollo
Rápido, Fácil Aplicación
Solucionadores de gran alcance
Nuevas características de programación estocástica
Amplio conjunto de procediemintos
Cómoda interfaz MATLAB
Analizar
los modelos factibles y sin límites
Crear
aplicaciones Web e Intranet
Flexibilidad
Modelo Tamaño
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SOLVER
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Métodos de optimización
Programación
Lineal
Programación
Cuadrática
Programación
Mixto-Entero
Optimización
Global
Algoritmos
Genéticos
Métodos de Simulación
Análisis
de Riesgos
Simulación
Métodos de
Monte Carlo
Simulación
Optimización
Programación
estocástica
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TORA
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Métodos de
optimización
Programación Lineal
Programación Cuadrática
Programación Mixto-Entero
Optimización Global
Algoritmos Genéticos
Métodos de
Simulación
Análisis de Riesgos
Simulación
Métodos de Monte Carlo
Simulación Optimización
Programación estocástica
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Win QSB 2.0
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Programación dinámica
Programación entera
Teoría de sistemas de colas
Análisis de decisiones
Cadenas de Markov
Modelos de redes
Programación de metas
Teoría de Inventarios y sistemas
Programación no lineal
Análisis de colas
PERT-CPM
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