Aplicación de la programación robusta a modelos de planificación de la producción bajo incertidumbre

[ES] En los modelos de programación matemática aplicados a entornos reales se suele suponer que los parámetros de entrada son totalmente conocidos e constantes en el tiempo, con el objetivo de facilitar su resolución. Sin embargo, esta suposición de invariabilidad no suele ser cierta generando soluciones infactibles, con la consiguiente necesidad de crear nuevos modelos adaptados a los cambios en el entorno. Para no tener que resolver un nuevo problema cada vez que se produce un cambio en los datos o saber hasta que punto es fiable una decisión obtenida a partir de datos estimados, se han desarrollado técnicas como la programación robusta. La optimización robusta integra la programación por objetivos con una descripción de los datos del problema basados en escenarios posibles, generando una serie de soluciones que progresivamente se convierten en menos sensibles a las posibles realizaciones de los diferentes escenarios. En este TFM se aplicará la programación robusta a un problema de planificación de la producción bajo condiciones de incertidumbre y se evaluará su aplicación respecto a otros enfoques en la literatura.Martín Ramos, AG. (2016). Aplicación de la programación robusta a modelos de planificación de la producción bajo incertidumbre. http://hdl.handle.net/10251/72918.TFG

Aspects of quadratic optimization - nonconvexity, uncertainty, and applications

Quadratic Optimization (QO) has been studied extensively in the literature due to its application in real-life problems. This thesis deals with two complicated aspects of QO problems, namely nonconvexity and uncertainty. A nonconvex QO problem is intractable in general. The first part of this thesis presents methods to approximate a nonconvex QP problem. Another important aspect of a QO problem is taking into account uncertainties in the parameters since they are mostly approximated/estimated from data. The second part of the thesis contains analyses of two methods that deal with uncertainties in a convex QO problem, namely Static and Adjustable Robust Optimization problems. To test the methods proposed in this thesis, the following three real-life applications have been considered: pooling problem, portfolio problem, and norm approximation problem