Conferencia a cargo del Prof. M. Arana Jiménez (Universidad de Cádiz).
Resumen: En numerosos procesos de optimización disponemos de datos (entradas) poco precisos, donde incluso las variables (salidas) pueden contener tal imprecisión. Una forma de modelar esta información es mediante números difusos. Gracias a sus propiedades, así como a convenientes operaciones aritméticas entre ellos, podemos formular problemas de optimización donde están involucrados. Trataremos algunos casos sencillos (ejemplos) de problemas de programación lineal y no lineal. Para ello, es fundamental considerar una definición de ‘óptimo’ mediante la aplicación de órdenes (parciales) entre números difusos. Un enfoque clásico para resolver un problema de optimización con números difusos es proporcionar condiciones óptimas y problemas de programación no difusos (crisp) equivalentes. En este sentido, comentaremos algunos métodos para resolver problemas de programación matemática difusa. En el caso del programa lineal, presentaremos un método reciente para localizar soluciones ‘óptimas’ difusas de un problema de programación lineal completamente difuso con restricciones de desigualdad y números difusos triangulares, no necesariamente simétricos, sin funciones de clasificación, mediante la resolución de un problema lineal multiobjetivo. Comentaremos algunas aplicaciones y extensiones.
Esta actividad está dirigida a toda la comunidad universitaria.
- Fecha: Martes, 22 de octubre de 2019
- Lugar: Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Edificación. Aula P05
- Horario: 16:00 h.
- Organiza: Proyecto de investigación MTM2016-80676-P «Desigualdades Minimax: Fundamentos y Aplicaciones a Optimización y Problemas Inversos» y el grupo de investigación FQM359 «Análisis Convexo y Numérico».
- Más información:
- https://blogs.ugr.es/convex/seminar/
- Manuel Ruiz Galán
Departamento de Matemática Aplicada
mruizg@ugr.es