Expositora: M. en C. Leticia Barreiro.
Resumen:
La introducción de variables enteras en modelos de programación lineal estocástica tiene implicaciones tanto para el análisis estructural y medición de la incertidumbre, como para el diseño de algoritmos y técnicas de solución aplicadas a problemas de grandes dimensiones.
En el caso de tener distribuciones de probabilidad discretas y finitas, el análisis de escenarios permite identificar una estructura de bloques tanto en el modelo biétapico como en el de múltiples etapas, haciendo posible la aplicación de variantes de algunas técnicas conocidas y muy usadas en programación lineal entera como son: branch and bound, relajación lagrangiana y planos de corte, de manera eficiente.
Además, la descomposición en subestructuras más sencillas e interrelacionadas entre sí, conduce a la posibilidad de implementar computación en paralelo para lograr una resolución más rápida de modelos grandes y complejos.