La Descomposición de Benders es, como su nombre lo dice, un Método de Descomposición. La idea de este método es bastante simple: dividir para conquistar. El objetivo es literalmente descomponer el problema en dos partes: El Master Problem (Problema Maestro) y el Subproblem (Subproblema) (también llamado Slave Problem o Problema Esclavo). En el siguiente artículo revisaremos de qué se […]
En el contexto de las relaciones de dualidad en Programación Lineal, los teoremas de dualidad fuerte y dualidad débil constituyen importantes resultados teóricos que contribuye a la comprensión y resolución de modelos de optimización lineales. En el siguiente artículo ilustraremos su utilización haciendo uso de un ejemplo sencillo para fines académicos que por supuesto puede […]
El modelo dual de un problema de Programación Lineal consiste en una instancia alternativa de modelamiento matemático que nos permite rescatar la información del problema original conocido comúnmente como modelo primal. En consecuencia es suficiente con resolver uno de ellos (primal o dual) para poder obtener la solución óptima y valor óptimo del problema equivalente (primal o […]
El Método Simplex Dual nos ofrece una alternativa algorítmica para abordar la resolución de modelos de Programación Lineal. En particular este método se puede utilizar cuando luego de llevar a la forma estándar un modelo de Programación Lineal no se dispone de una solución básica factible inicial con la cual se pueda dar inicio a las iteraciones del algoritmo. […]
Uno de los teoremas principales en la Teoría de Dualidad en Programación Lineal es el Teorema de Holguras Complementarias. El Teorema de Holguras Complementarias nos permite encontrar la solución óptima del Problema Dual cuando conocemos la solución óptima del Problema Primal (y viceversa) a través de la resolución de un sistema de ecuaciones conformado por las […]