Optimización II

(1922-2019) Fue un  matemático aplicad o y  profesor  de administración industrial en  la Universidad Carnegie Mellon  .   Realizó  un trabajo fundamental en el desarrollo de programación integral y disyuntiva . Vida personal Balas nació en Rumania, en una familia judía húngara.   Estuvo casado con la historiadora de arte Edith Balas; sobreviviente de Auschwitz, con quien tuvo dos hijas.   F ue encarcelado por las autoridades comunistas durante varios años después de la segunda guerra mundial.   Dejó   Rumania en 1966 y obtuvo un "Diploma" en economía por la U niversidad de Bolyai  en 1949 y un  doctorado  en economía por la  Universi dad de Bruselas en 1967 y otro en matemáticas de la Universidad de París en 1968. Trabajo A la edad de 37 años, Balas se sumergió en el entonces emergente campo de la programación lineal, haciéndose de reconocimiento con su  algoritmo aditivo; similar a lo que hoy se conoce como numeración implícita o propagación de restric

Escolaridad Se graduó de la George School en Newtown, Pensilvania en 1946.    Sirvió en la Marina de los E.U de 1954 a 1957. Mientras prestaba servicio en la Armada, cambió su enfoque hacia las matemáticas aplicadas en la investigación de operaciones .   Entre sus logros matemáticos destacan sus contribuciones al campo de la programación entera, un área activa de investigación hasta el día de hoy.   Fue profesor de Higgins y profesor asistente en la Universidad de Princeton, de 1957 a 1959. Matemático y ejecutivo estadounidense aplicado, nacido en 1929 .  T rabajó en IBM (Internacional Bussiness Machines) fungiendo como investigador y más tarde como ejecutivo.   Durante ese tiempo, su investigación llevó a la creación de nuevas áreas de las matemáticas.   Investigación Después de su carrera en el mundo corporativo, Gomory se convirtió en el presidente de la Fundación Alfred P. Sloan, donde supervisó los programas dedicados a ampliar la comprensión del público en: la impor

Este material forma parte de la Tarea II de la materia de Optimización II. El objetivo es representar mediante una breve introducción del método, la definición, la resolución de un problema y pasos a seguir; los temas: Ruta más corta, Flujo máximo, Flujo a costo mínimo y Redes de actividad, para reforzar conocimientos de la Unidad y brindar material de apoyo a mis compañeros . Concluyo en que la eficiencia de los métodos se encuentra determinada en escoger la herramienta adecuada para resolver el problema planteado. Link de Infografía de Piktochart

(1886-1967) Formación Se educó en la Escuela Normal del Estado de Missouri, de la cual se graduó en Pedagogía. Recibió una maestría del Departamento de Matemáticas en la Universidad de Missouri-Columbia en 1912 con una disertación sobre funciones discontinuas puntuales. Realizó una investigación en Harvard junto con Maxime Bôcher. A partir de 1914 fue nombrado profesor titular de Matemáticas. Durante su período en Edimburgo  se unió a la Edinburgh Mathematical Society en diciembre de 1914, y publicó su artículo "Una introducción a la teoría de las funciones automórficas como el Tracto matemático nº 6" al año siguiente. En 1917 Ford regresó a los Estados Unidos y completó el trabajo para un doctorado en la Universidad de Harvard, su tesis sobre aproximaciones racionales a un número complejo irracional le dio un gran reconocimiento entre sus colegas. Un importante artículo basado en su tesis "Las aproximaciones racionales a números complejos irracionales&

( 1924 - 1976 ) Pionero en la programación lineal a gran escala y en la optimización combinatoria que ayudó a sentar las bases para el estudio de los flujos de red. Nació en Illinois, y se crió en una familia de educadores. Sus dos hermanos recibieron doctorados y su padre fue un maestro célebre en el área.   Formación Fulkerson se unió al Departamento de Matemáticas de RAND Corporation en Santa Mónica, California. Sus colegas de RAND incluyeron a George B. Dantzig, Merrill M. Flood, Philip Wolfe y Lloyd Shapley. Fulkerson fue introducido a la programación lineal por Flood, Dantzig y Albert W. Tucker. En 1954, él, Dantzig y Selmer M. Johnson demostraron la eficacia del corte de aviones para el problema del vendedor ambulante. Su artículo sobre el tema es uno de los hitos principales en la historia de la optimización combinatoria. En RAND, Fulkerson fomentó una larga relación de colaboración con Lester R. Ford, Jr. Él y Ford demostraron cómo determinar el flujo máximo con su teor

Científico e informático estadounidense (19 36 - 2 001). Egresado de la Universidad de Chicago en 1953 a los 17 años y como Físico en 1958. Operador de computadoras en los años 60, publicó sus primeros artículos los cuales fueron de gran influencia y fue nombrado profesor asociado en la Universidad de Carnegie Mellon. Seis años más tarde fue nombrado profesor en la Universidad de Stanford. Entre sus contribuciones se encuentran el diseño y análisis de algoritmos eficientes para encontrar el camino más corto en un grafo para el problema de reconocimiento de frases, pero probablemente su logro más importante fue el ser pionero, con su artículo de 1967 " Assigning Meanings to Programs" , en el área de verificación de programas utilizando aserciones lógicas, donde aparece la importante noción de invariante, esencial para demostrar propiedades de programas iterativos. Cuando se retiró en 1994, él y Richard Biegel publicaron un libro El lenguaje de las máquinas: introd

Conocimientos previos: Aproximación de la distribución Binomial a la Normal. Es una distribución continua definida por dos parámetros, puede adoptar diferentes formas dependiendo de los valores de los parámetros. La distribución beta se usa para variables aleatorias entre 0 y 1. Suele utilizarse para modelar la distribución de datos estadísticos de orden (por ejemplo, el estadístico de orden k ésimo  de una muestra de variables n uniformes (0, 1) tiene una distribución beta (k, n + 1 – k)) y para modelar eventos que se definen por mínimos y máximos.   La escala de la distribución beta suele modificarse para modelar tiempo, desde el inicio hasta la culminación de una tarea. La distribución beta también se usa en estadísticas bayesianas, las cuáles   requieren de la formulación de un conjunto de distribuciones previas para los parámetros desconocidos, es decir;  distribución de valores previos de una probabilidad binomial. Su fórmula es  Distribución uniforme Cuando amba