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<dim:field mdschema="dc" element="contributor" qualifier="advisor" lang="es" authority="5e5744932fef005f" confidence="600" orcid_id="0000-0002-8818-0194">Álvarez Esteban, Pedro César</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="contributor" qualifier="author" authority="e519b50c-642b-4b90-b581-01d114c95e6a" confidence="600" orcid_id="">Río Gómez, Diego del</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="contributor" qualifier="editor" lang="es" authority="EDUVA45" confidence="600" orcid_id="">Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="date" qualifier="accessioned">2021-11-25T11:01:50Z</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="date" qualifier="available">2021-11-25T11:01:50Z</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="date" qualifier="issued">2021</dim:field>
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<dim:field mdschema="dc" element="description" qualifier="abstract" lang="es">En este Trabajo Final de Grado se estudia el algoritmo símplex multiobjetivo propuesto&#xd;
por Ehrgot en [1] para calcular las soluciones eficientes de un problema de optimización&#xd;
lineal multiobjetivo.&#xd;
El Capítulo 1 contiene de forma resumida el conocido método símplex introducido por&#xd;
Dantzig en 1947 para resolver problemas de optimización lineales. Además del algoritmo&#xd;
símplex y su variante de las dos fases, se estudian resultados y definiciones de programación&#xd;
lineal que luego serán utilizados para el método símplex que se expondrá en el&#xd;
Capítulo 3.&#xd;
En el Capítulo 2, se hace una introducción a los problemas de optimización mulitobjetivo,&#xd;
es decir, problemas donde se tiene más de una función para optimizar simultáneamente.&#xd;
Se muestra que los puntos eficientes son las "soluciones" de este tipo de problemas&#xd;
y los puntos no dominados son lo análogo a los valores óptimos de las funciones objetivo&#xd;
en los problemas de optimización uniobjetivo. También se explica el método escalar de&#xd;
suma ponderada que permite resolver problemas de optimización multiobjetivo resolviendo&#xd;
en su lugar uno con un solo objetivo. Este capítulo concluye con la exposición de otros&#xd;
métodos para resolver problemas de optimización multiobjetivo entre los que destaca el&#xd;
método de Benson.&#xd;
En el Capítulo 3 se estudian los problemas de optimización lineales multiobjetivo.&#xd;
Tras definir este tipo de problemas y sus puntos eficientes y no dominados, se introducen&#xd;
y demuestran los principales teoremas que permiten justificar el método símplex multiobjetivo.&#xd;
Se explicará el algoritmo símplex multiobjetivo que permite calcular las soluciones&#xd;
eficientes básicas de un problema de optimización lineal multiobjetivo. Este algoritmo&#xd;
se basa en tres fases. En la primera se determina si el problema es o no factible, si es&#xd;
factible, en la segunda fase se determina si el conjunto de puntos eficientes es vacío o&#xd;
no. Por último, si el conjunto de puntos eficientes no es vacío se calculan todas las bases&#xd;
eficientes para caracterizar dicho conjunto. También se ve un ejemplo de resolución de un&#xd;
problema mediante el uso de dicho algoritmo.&#xd;
Por último, en el Capítulo 4 se implementa el algoritmo símplex multiobjetivo con el&#xd;
sofware Xpress. Se comprueba su funcionamiento con varios problemas test y se exponen&#xd;
las conclusiones de dichas pruebas.</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="description" qualifier="degree" lang="es">Grado en Matemáticas</dim:field>
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<dim:field mdschema="dc" element="rights" lang="*">Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="subject" qualifier="classification" lang="es">Programación lineal multiobjetivo</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="subject" qualifier="classification" lang="es">Puntos eficientes</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="subject" qualifier="classification" lang="es">Puntos no dominados</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="title" lang="es">Un método símplex en programación lineal multiobjetivo</dim:field>
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