Sensitivity Analysis and Lipschitzian Properties in Linear Optimization

El objetivo de la presente tesis es el estudio de la estabilidad de problemas de optimizaci on lineal a trav es de constantes de tipo Lipschitz. En otros t erminos, se pretende cuanti car la tasa de variaci on, alrededor de una soluci on dada, del valor optimo del problema y del conjunto de solucion...

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Detalhes bibliográficos
Autor: Gisbert Francés, María Jesús
Tipo de documento: tese
Data de publicação:2018
País:España
Recursos:Universidad Miguel Hernández de Elche
Repositório:REDIUMH. Depósito Digital de la UMH
OAI Identifier:oai:dspace.umh.es:11000/4927
Acesso em linha:http://hdl.handle.net/11000/4927
Access Level:Acceso aberto
Palavra-chave:Matemáticas
Investigación operativa
Programación lineal
CDU::5 - Ciencias puras y naturales::51 - Matemáticas
Descrição
Resumo:El objetivo de la presente tesis es el estudio de la estabilidad de problemas de optimizaci on lineal a trav es de constantes de tipo Lipschitz. En otros t erminos, se pretende cuanti car la tasa de variaci on, alrededor de una soluci on dada, del valor optimo del problema y del conjunto de soluciones factibles con respecto a la variaci on de los par ametros del modelo. Por tanto, la presente investigaci on se engloba en las areas de Optimizaci on, Programaci on Lineal y An alisis Variacional. De forma m as expl cita, el Cap tulo 1 versa sobre la obtenci on de f ormulas capaces de proporcionar medidas de tasas de variaci on (de crecimiento y decrecimiento) del valor optimo de un problema de programaci on lineal nita bajo perturbaciones can onicas de sus datos. Cabe mencionar que las perturbaciones can onicas son aquellas que afectan al vector de coe cientes de la funci on objetivo y los t erminos independientes (el miembro derecho) de las restricciones. Formalmente, se trata de calcular (o estimar) el llamado m odulo de calmness, as como los m odulos de calmness por arriba y por abajo. El Cap tulo 2 se centra en el c alculo del m odulo de Lipschitz para la misma funci on valor optimo en el mismo contexto param etrico que la anterior, el de los problemas de optimizaci on lineal nitos sujetos a perturbaciones can onicas. Estos dos primeros cap tulos pueden ubicarse en el tema paradigm atico del an alisis de sensibilidad, en tanto que se ocupan de cuanti car la estabilidad del valor optimo de problemas de optimizaci on. Por su parte, el Cap tulo 3 pretende estudiar la propiedad de Lipschitz lower semicontinuity (Lipschitz-lsc, por brevedad) para la multifunci on conjunto factible. En t erminos informales esta propiedad cuanti ca la tasa por la que se encoge localmente (en torno a una soluci on nominal pre jada de antemano) el conjunto factible con respecto a perturbaciones de los datos de los problemas. En este cap tulo se produce un salto notable con respecto a los anteriores en cuanto al contexto param etrico en el que se desarrolla la investigaci on: se trabaja con problemas de optimizaci on lineal donde no necesariamente hay un n umero nito de restricciones, sino que el conjunto de ndices del problema es arbitrario pudiendo ser en particular nito o in nito. Este ultimo caso se corresponde con la optimizaci on lineal semiin nita. Con respecto al tipo de perturbaciones, adem as de perturbaciones del miembro derecho de las restricciones, se analiza la multifunci on conjunto factible en funci on de perturbaciones del miembro izquierdo de las mismas.Adicionalmente, el estudio de Lipschitz-lsc ha dado lugar a estudiar a su vez otro tipo de propiedad tipo Lipschitz de semicontinuidad inferior, a la que hemos denominado Lipschitz lower semicontinuity-star (Lipschitz-lsc , por brevedad). Adem as de estos tres cap tulos mencionados, el manuscrito incluye una primera secci on no numerada, Introduction (y su versi on en castellano), a modo de pre ambulo donde se presenta el trabajo con m as detalle, se exponen los objetivos que pretende cubrir esta investigaci on y c omo se integran estos en la literatura. A continuaci on, se ha creado un Cap tulo 0 preliminar para detallar el contexto param etrico, la notaci on y las herramientas utilizadas y los resultados previos que han sido necesarios para conseguir los objetivos propuestos. Para nalizar el trabajo, se ha creado otra secci on no numerada, Conclusions and future work (con su correspondiente versi on en castellano), donde se resumen y remarcan los resultados principales obtenidos y se dan algunas pinceladas de las l neas de investigaci on a seguir en un futuro.