Programación Multiobjetivo Convexa

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dc.contributor.advisor Montoro Alegre, Edinson es_PE
dc.contributor.author Bermeo Carrasco, Osmar Arnaldo
dc.creator Bermeo Carrasco, Osmar Arnaldo
dc.date.accessioned 2016-07-20T21:29:28Z
dc.date.available 2016-07-20T21:29:28Z
dc.date.issued 2010
dc.identifier.other T.510.B39
dc.identifier.uri http://repositorio.unac.edu.pe/handle/UNAC/109
dc.description.abstract Para resolver el problema (P) introducimos los conceptos básicos de optimización vectorial. Seguidamente, presentaremos como ordenar vectores en Rn, bajo la teoría de conjuntos parcialmente ordenados, donde podemos usar conos convexos para caracterizar un ordenamiento parcial, seguidamente presentaremos los conceptos de las variantes de la noción de eficiencia, débil, propia, fuerte eficiencia esencial. Las relaciones entre estos diferentes conceptos son investigados y estudiados con ejemplos sencillos. También estudiaremos la escalarización de problemas de optimización vectorial basándose en varios conceptos de monotonía, se describen los resultados de escalarización y se investiga en detalle el enfoque de suma de pesos o ponderaciones. Daremos a conocer las condiciones de Kunh-Tuker para optimización vectorial. es_PE
dc.description.abstract To solve the problem (P) we introduce the basic concepts of vectorial optimization. Immediately afterwards(Continuously), we will present like to arrange vectors in Rn, under the theory of sets partially tidily, where we can use convex cones for caracteriazar a partial classification, immediately afterwards( continuously) we will present the concepts of the variants of the notion of efficiency, weak, own(proper), strong and efieciencia essential. The relations between ( among) these different concepts are investigated and studied by examples simply. Also we will study the escalarizacion of problems of optimazacion vectorially being based on severa! concepts of monotony, the results are described of escalarizacion and there are investigated in detail the approach of sum of weight or praises (deliberations, weighting). We will announce Kunh-'Thker's conditions for vectorial optimization. In the last section we will study the method of major descending earring ( slope) for optimization multiobjectively or vectorially. en_US
dc.format application/pdf en_US
dc.language.iso spa es_PE
dc.publisher Universidad Nacional del Callao es_PE
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess en_US
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/ *
dc.source Universidad Nacional del Callao es_ES
dc.source Repositorio institucional - UNAC es_ES
dc.subject Optimización vectorial es_PE
dc.subject Programación multiobjetivo es_PE
dc.subject Cono convexo es_PE
dc.subject Cono polar es_PE
dc.subject Cápsula convexa es_PE
dc.subject Solución eficiente es_PE
dc.subject Óptimo de pareto es_PE
dc.subject Mayor pendiente es_PE
dc.subject Gradiente y Escalarización es_PE
dc.subject Vectorial optimization en_US
dc.subject Programming I multitarget es_PE
dc.subject Convex cone en_US
dc.subject Polar cone convex capsule en_US
dc.subject Efficient solution en_US
dc.subject Ideally of pareto en_US
dc.subject Major earring (slope) en_US
dc.subject Gradient en_US
dc.subject Escalarización en_US
dc.title Programación Multiobjetivo Convexa es_PE
dc.type info:eu-repo/semantics/bachelorThesis en_US


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