Métodos computacionales para la solución de problemas de optimización bajo incertidumbre y problemas inversos, desde la perspectiva intervalo-valuada

Puerta Yepes, María Eugenia2018-03-222011http://hdl.handle.net/10784/12001En este trabajo se presenta la manera como algunos de los problemas de optimización multiobjetivo bajo incertidumbre se pueden formular a través de la teoría de optimización intervalo-valuada y se proponen dos algoritmos para resolverlos -- Además, se realiza una aplicación para un problema real, el modelo logístico poblacional para la ciudad de Medellín y Antioquia, donde se estiman los parámetros a través de los algoritmos propuestos con base en los datos del DANEspaOptimización multiobjetivoMétodos computacionalesMétodos computacionales para la solución de problemas de optimización bajo incertidumbre y problemas inversos, desde la perspectiva intervalo-valuadamasterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessPROGRAMACIÓN HEURÍSTICASOLUCIÓN DE PROBLEMASALGORITMOS GENÉTICOSANÁLISIS DE INTERVALOS (MATEMÁTICAS)OPTIMIZACIÓN MATEMÁTICAMODELOS MATEMÁTICOSHeuristic programmingProblem solvingGenetic algorithmsInterval analysis (mathematics)Mathematical optimizationMathematical modelsAcceso abierto2018-03-22Cano Cadavid, Andrés Felipe