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dc.contributor.advisorMontoro Alegre, Edinson
dc.contributor.authorBermeo Carrasco, Osmar Arnaldo
dc.creatorBermeo Carrasco, Osmar Arnaldo
dc.date.accessioned2016-07-20T21:29:28Z
dc.date.available2016-07-20T21:29:28Z
dc.date.issued2010
dc.identifier.otherT.510.B39
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12952/109
dc.description.abstractPara 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.abstractTo 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.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional del Callao
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/pe/*
dc.sourceUniversidad Nacional del Callaoes_PE
dc.sourceRepositorio institucional - UNACes_PE
dc.subjectVectorial optimizationes_PE
dc.subjectConvex conees_PE
dc.subjectPolar cone convex capsulees_PE
dc.subjectEfficient solutiones_PE
dc.subjectIdeally of paretoes_PE
dc.subjectMajor earring (slope)es_PE
dc.subjectGradientes_PE
dc.subjectEscalarizaciónes_PE
dc.subjectOptimización vectoriales_PE
dc.subjectProgramación multiobjetivoes_PE
dc.subjectCono convexoes_PE
dc.subjectCono polares_PE
dc.subjectCápsula convexaes_PE
dc.subjectSolución eficientees_PE
dc.subjectÓptimo de paretoes_PE
dc.subjectMayor pendientees_PE
dc.subjectGradiente y Escalarizaciónes_PE
dc.subjectProgramming I multitargetes_PE
dc.titleProgramación Multiobjetivo Convexaes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
dc.publisher.countryPEes_PE


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