INTEGER PROGRAMMING

Autor: SIMON DE BLAS CLARA.
Jahr: 2003.
Universität: COMPLUTENSE DE MADRID [www.ucm.es].
Ort der Lesung: FACULTAD DE CC. MATEMÁTICAS.
Ort der Vorbereitung: FACULTAD DE CIENCIAS MATEMATICAS.

Inhaltsangabe: Diese Monographie widmet sich der klassischen Probleme des Operations Research unter einem anderen Ansatz: die Optimierung der größten Kennzahlen des Problems. Die Schwierigkeiten bei der Bewältigung dieses Ziel unter Probleme unlösbar sind, die bereits in einer angemessenen Zeit vor dem Computer ist heute fast unerforscht. Wurden die Auszeichnung für ihre "envergarudra Transport Probleme, quadratische und Zuteilung von Strecken zu erweitern ihre Studie und bieten Alternativen zu einer klassischen Ziel, ebenso wie die Optimierung der Summe der Komponenten der Koeffizienten des Problems. Es wird in diesem Papier das Problem der Überlastung im Sinne von Burkard im Jahr 1973 mit der Ausarbeitung von alternativen Punnen und für die quadratische Problem. Wir präsentieren Algorithmen Auflösung, sowohl allgemeine als auch rau, und seinem Ansatz durch die Theorie Grafos. Wir präsentieren verschiedene Theoreme in der klassischen Literatur, die Charakterisierung der optimale Lösungen im Rahmen eines gemeinsamen Ansatzes, die in der Papier-, einer allgemeinen Theorie der Flaschenabfüllung. Es beschreibt die verschiedenen Fälle: Transport-, Vermittlungs-, Standort, Reisende, lexicográfico, Petition, Baum stand biconexo, Kapazität, minimal Straße, passende Bäume Steiner und ihre Varianten, Bandbreite, unter anderem. Schließlich stellt die bemerkenswertesten Anwendungen existieren in der Literatur.

Autor: MERINO MAESTRE MARÍA.
Jahr: 2004.
Universität: PAÍS VASCO [www.ehu.es].
Ort der Lesung: FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES (BILBAO).
Ort der Vorbereitung: FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES (BILBAO).

Inhaltsangabe: Die Arbeit wurde die folgenden Aspekte: Erstens, es versucht zu erklären, das Interesse der Stochastic Programming im Allgemeinen und ihre Anwendung in den finanziellen und wirtschaftlichen Welt im Besonderen. Er beschreibt die grundlegenden Konzepte, Technologien Modellierung, Methoden der Resolution und die vielen Anwendungen dieser Disziplin. Zweitens, auf dem Gebiet der stochastischen Modellierung, verfolgt generalisieren definierten Begriffen in der linearen Modelle bietapa zu Modelle mehrstufigen gemischt 0-1, Einbindung Maßnahmen des Risikos, sowie auf den Kontrast der Güte der stochastischen vorgeschlagene Lösung vor der deterministischen basiert auf der Bühne Durchschnitt. Drittens, in Bezug auf die Methoden in der Resolution Optimierung unter Unsicherheit, so konstruiert und im Widerspruch zu den einschlägigen Erfahrungen rechnerische Algorithmen Aufspaltung der stochastischen Modellierung gemischt 0-1, sowohl für den Fall bietápico als mehrstufiges, alle von ihnen groß. Schließlich ist es beschreibt, modelliert und gelöst in einer effizienten zwei Anträge im finanziellen Bereich. Die erste besteht in der Strukturierung eines Portfolios von Wertpapieren besicherten Hypothek unter Unsicherheit und der zweite befasst sich mit der Verwaltung eines Portfolios von Vermögenswerten und Verbindlichkeiten der Schulden unter Unsicherheit.

Autor: Plana Andani Isaac.
Jahr: 2004.
Universität: VALENCIA [www.uv.es].
Ort der Lesung: Facultad de Matemáticas.
Ort der Vorbereitung: Facultad de Matemáticas.

Inhaltsangabe: In dieser Arbeit, haben wir das Problem Allgemeine Routen Wind (WGRP). Das Problem ist, da ein Diagramm G = (V, E), mit einer Reihe von Knoten V, ein Satz von zwei Kosten Kanten Ec (i, j) ist c (j i) die im Zusammenhang mit jeder Kante, eins nach dem Sinn Tour , Und eine Untermenge der Knoten aus V VR benötigt eine Teilmenge der Kanten erforderlich ER in E, eine Tour am wenigsten Kosten für die Reise mindestens einmal alle Kanten erforderlich, und besuchen Sie alle Knoten erforderlich. Dieses Problem hat ein doppeltes Interesse, weil Modellierung realen Situationen, einschließlich der ein Beispiel in diesem Speicher, und in der gleichen Zeit, die meisten allgemeinen Probleme Strecken von Arcos mit einem einzigen Fahrzeug conocidos.Hemos studierte die Polyeder verbundenen Raum Lösungen für Das Problem, in dem die folgenden Familien esigualdades und zeigen, dass definieren Facette der Polyeder: triviale Ungleichheiten, die Ungleichheiten der Zwang, esigualdades Connectivity, Ungleichheiten Kürzungen R - impares, Ungleichheiten KC und K - C02, Ungleichheiten Path - Bridge und Path - Bridge02 und Ungleichheiten Honeycomb Und Honeycomb02.También haben eine `` facelift''theorem, in dem es heißt, dass alle Ungleichheiten Konfiguration induziert Facette für WGRP in der Grafik Konfiguration auch induziert Facette WGRP in der ursprünglichen Grafik. Aber wir haben gesehen, dass nicht alle Ungleichheiten, die die Facette der Polyeder der WGRP sind Ungleichheiten Konfiguration, so dass wir eingeführt haben, das Konzept der Ungleichheit Konfiguration schwach. Wir haben auch eine neue Familie von gültigen Ungleichungen, die die Facetten für WGRP genannt Zick-Zack, und dass in dieser neuen Kategorie von Ungleichheit. Wir haben die Umsetzung dieser neuen Ungleichheiten in andere Probleme, die insbesondere Fälle von WGRP, und unter welchen Bedingungen gelten und induzieren Facetten in diesen problemas.Para 's Auflösung WGRP, wir haben einen Algorithmus Verzweigung und Gericht (Filiale & Ausschneiden), die enthält, unter anderem, eine neue heuristische Algorithmus Trennung der Identifizierung einer bestimmten Art von Ungleichheiten Zick-Zack vergewaltigt. Wir haben eine ganze Reihe von Techniken zur Verbesserung der Effizienz des Algorithmus Branch & Cut, wie Verzweigung Beschränkungen, Beschattung aus, Filtern von Ungleichheiten und die Wiederaufnahme der oberen artificial.Este Algorithmus Gericht Verzweigung und wurde auf eine große Anzahl von Fälle von sehr unterschiedlichen Eigenschaften. Einige von ihnen, die größte, wurden zufällig generierte für diese Arbeit, während andere wurden aus der Literatur. Nicht nur haben wir im Auftrag der WGRP, aber auch Probleme, die als einzelne Fälle, wie WRPP, MGRP, MRPP, GRP und WGPS. Die Größe der Einrichtungen variieren von 7 bis 1000 Knoten, von 10 bis 4000 Kanten, und von 1 bis 480 Komponenten R - conexas. Der Algorithmus in der Lage war, zu lösen, in einer Angelegenheit von Sekunden Fälle von geringer Größe und in ein paar Minuten noch das Medium in der Größe. Die meisten der größeren Einrichtungen waren auch am besten gelöst, und nur für einige der schwierigsten und mit der größten Anzahl von Komponenten R - conexas Algorithmus wurde nicht in der Lage zu erreichen soluciónóptima in einer Frist von 10 Stunden, auch wenn die Lücke bedeutet, in diesen Setzt der Stellen bleibt unter 0,7%.

Autor: OJEDA RODRIGUEZ JORDI.
Jahr: 2004.
Universität: POLITÉCNICA DE CATALUÑA [www.upc.edu].
Ort der Lesung: ETSEIB.
Ort der Vorbereitung: ETSEIB, EDIFICI H Campus SUD.

Inhaltsangabe: Das Ziel der Dissertation ist es, eine effiziente Lösung in der Zuweisung von Stunden pro Woche für die Arbeitnehmer der Mehrzweckhalle Service Center, mit der Maßgabe, vorrangig zur Gewährleistung eines Minimums Kapazität in jedem der Zeiträume (Stunden, halben Stunden, usw..) Die Auffassung geteilt Woche (Horizont Programmierung verwendet wird), und das Streben nach Erreichung einer gewünschten Eigenschaft, in jeder Zeit, unter Berücksichtigung der Wünsche der Arbeitnehmer für ein paar anderen Zeiten und der Zuweisung von Prioritäten Arten von Aufgaben abhängig von der Kategorie der Arbeitnehmer. Die Vielseitigkeit ist, dass ein Angestellter einer Klasse kann eine oder mehrere Arten von Aufgaben. Die Priorität angegeben, wie sie wollten die Zuweisung der Art der Aufgaben im Falle der Vielseitigkeit, auf diese Art und Weise ist, wird die höchste Priorität auf die Aufgabe der Gruppe der Arbeitnehmer. Die Prüfung wird auch die Effizienz, die die verschiedenen Kategorien von Arbeitnehmern, um verschiedene Arten von Aufgaben können, abhängig von der Vielseitigkeit oder als akzeptiert. Die grundlegenden Fakten des Problems sind wie folgt: - Verhältnis Arbeitnehmer mit den folgenden Informationen für jeden von ihnen: Stundenplanes und die Liste der zugelassenen und Präferenzen. - Arten von Aufgaben können von den Arbeitnehmern in jeder Kategorie, und der Priorität und Effizienz für jedes Paar categoria - tarea. - Kapazität Minimum für jede Art von Aufgabe, in jedem Zeithorizont der Programmierung (Stunde, halbe Stunde, und so weiter.). - Kapazität gewünschte für jede Art von Arbeit (muss größer als oder gleich der minimalen Kapazität), in jedem Zeithorizont der Programmplanung. - Die relative Bedeutung der verschiedenen Elemente, die in das Ziel. Die Funktion ist die Optimierung komplexer, da es für mehrere Ziele: - Minimierung der Abweichungen von Kapazitäten ergeben in der gewünschten Kapazität. - Maximieren Sie die Präferenzen der Arbeitnehmer zuordnen Zeitpläne. - Maximieren Sie die Prioritäten bei der Vergabe der Art der Aufgaben zu den Kategorien. Darüber hinaus ist es wichtig, um sicherzustellen, ein Mindestmaß Kapazitäten in jeder Periode, da sie sonst nicht in der Lage sein, richtig Service Center, und bringen die daraus resultierende Fähigkeit, die soweit wie möglich die Fähigkeit gewünscht, mit einem nichtlinearen Strafe im Zusammenhang mit Defizit und Überschuss Kapazität. Letztlich kommt es zur Angleichung der Anwesenheit von Arbeitnehmern, die die Lösung für die gewünschte Kapazität, um die Zufriedenheit der Arbeitnehmer. Die These präsentiert einem mathematischen Modell und eine gemischte heuristische Verfahren. Ein insgesamt neun Experimente durchgeführt werden, um unterschiedlichen Schlussfolgerungen.

Autor: Piñana Manuel Estefanía.
Jahr: 2005.
Universität: VALENCIA [www.uv.es].
Ort der Lesung: Facultad de Matemáticas.
Ort der Vorbereitung: Facultad de Matemáticas.

Inhaltsangabe: Die Minimierung der Bandbreite ist ein klassisches Problem der Optimierung. Es entstand in den 50's im Rahmen der computergestützten Manipulation von Matrizen in der Bautechnik. Dieses Problem ist äquivalent zu dem Problem der Bandbreite von Graphen. Die Anwendungen gehören: Vereinfachung des Prozesses der Lösung von Gleichungen mit der Methode der Beseitigung von Gauss, die Gestaltung der Kraftübertragung, Schaltungsentwurf, ungefähre Lösungen von Gleichungen in partiellen Ableitungen oder Verwaltung und Abrufen von Informationen im Hypertext. Wenn wir die Bandbreite der jeweils eine Zeile einer Matrix als die maximale Entfernung der von Null verschiedenen Elemente dieser Zeile zu den wichtigsten Diagonale, die Bandbreite einer Matrix ist definiert als die maximale Breite von allen seinen Reihen. Das Ziel ist die Verringerung der Bandbreite der Matrix so weit wie möglich, durch Permutationen der Zeilen und Spalten. In Kapitel 1 stellen wir Ihnen eine detaillierte Beschreibung des Problems und ihre Anwendungen, sowie die Grundzüge der Methoden für das Lösen von Problemen. In Kapitel 2 präsentieren wir einen Algorithmus basiert auf den Methoden GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure) und Path Relinking. Kapitel 3 konzentriert sich auf die genaue Lösung des Problems. Auf der einen Seite sind einige theoretische Ergebnisse (speziell eine ganze lineare Formulierung des Problems und einige partielle Ordnungen für Höhen), und zweitens, beschreiben wir den Algorithmus, folgt der Methodik und Bound Branche, und wir haben speziell für dieses Problem. Schließlich haben wir mit den Methoden der Exploration auf der Grundlage Speicherverbrauch. Wir haben vorgeschlagen, zwei neue Methoden, die auf der Suche Taboo und anderen auf der Grundlage der Methodik Suche Dispersa. Wir haben auch getan, eine Studie über den Beitrag der einige wichtige Elemente in die Suche Heuristiken. Diese Methoden sind Kapitel 4 dieser Arbeit. Alle Methoden entwickelt wurden getestet auf einer Sammlung von Fällen, die kostenlose Verteilung (Harwell - Boeing Sparse Matrix Collection), die bereits in der Literatur. Die Ergebnisse wurden mit denen, die durch die Methoden mehr wettbewerbsfähig, immer sehr günstige Ergebnisse.