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Chávez, M., (2019). Dualidad fuerte en optimización no convexa y aplicaciones [Tesis, Universidad Nacional de Ingeniería]. http://hdl.handle.net/20.500.14076/22470
Chávez, M., Dualidad fuerte en optimización no convexa y aplicaciones [Tesis]. PE: Universidad Nacional de Ingeniería; 2019. http://hdl.handle.net/20.500.14076/22470
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Título: Dualidad fuerte en optimización no convexa y aplicaciones
Autor(es): Chávez Santos, Máximo Florean
Asesor(es): Ocaña Anaya, Eladio Teófilo
Palabras clave: Teoría de Dualidad Fuerte en Optimización no Convexa; Teoría de Dualidad Lagrangiana; Dualidad fuerte
Campo OCDE: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.02
Fecha de publicación: 2019
Institución: Universidad Nacional de Ingeniería
Resumen: De la teoría de Dualidad Fuerte en Optimización no Convexa se tienen dos resultados, uno que caracteriza de manera general la dualidad fuerte en el dual de un problema de optimización y otro resultado donde la dualidad fuerte (en el dual) es una condición necesaria. Estos resultados son tomados de [1] y [2] respectivamente. Compararemos los resultados de ambos artículos y veremos como relacionarlos hasta cierto punto y analizar sus diferencias. En este trabajo también presentamos una corrección en la demostración de uno de los resultados obtenidos en [2] y finalmente aplicaremos los resultados a dos ejemplos.
Enlace al repositorio: http://hdl.handle.net/20.500.14076/22470
Disciplina académico-profesional: Maestría en Ciencias en Matemática Aplicada
Institución que otorga el grado o título: Universidad Nacional de Ingeniería. Facultad de Ciencias. Unidad de Posgrado
Grado o título: Maestro en Ciencias en Matemática Aplicada
Jurado: Ochoa Jiménez, Rosendo; Canales García, Pedro; Metzger Alván, Roger Javier; Echegaray Castillo, William Carlos; Bueno Tangoa, Orestes Martin
Fecha de registro: 2-ago-2022
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