On downloading and using COIN-OR for solving linear/integer optimization problems

A more recent version of this paper has been published as Working Paper Biltoki 2011.08.COIN-OR, source code, optimization software

On Downloading and Using CPLEX within COIN-OR for Solving Linear/Integer Optimization Problems

The aim of this technical report is to present some detailed explanations in order to use the solver CPLEX within COIN-OR environment. In particular, we describe how to download, install and use the corresponding source code and libraries under Windows and Linux operating systems. We will use an example taken from the literature, with the experimental code and files written in C++, to describe the whole process of editing, compiling and running the executable, to solve this optimization problem by using this software. In the case of the Windows environment, a C++ compiler is also needed. We will use the Visual C++ 2010 Express Edition.CPLEX, COIN-OR, C++

Salud mental e inclusión laboral: una propuesta de intervención socioeducativa

El empleo es un pilar fundamental en la vida de las personas ya que es necesario para poder alcanzar una vida plena, autónoma e independiente. En el caso de las personas con problemas de salud mental, el empleo también supone un paso hacia la recuperación, la normalización y en definitiva, hacia la integración social. Sin embargo, sigue siendo la segunda discapacidad con mayor tasa de desempleo, lo cual supone una de las principales barreras para lograr su integración social y recuperación. Para eliminar o minimizar estas barreras, en nuestro país contamos con diversidad de recursos. Sin embargo, que existan dichos recursos no significa que estén bien empleados. Por ello, la siguiente propuesta va dirigida hacia la creación de alternativas que puedan lograr la eliminación de los prejuicios y estereotipos que marcan las barreras discapacitantes existentes y lograr la verdadera inclusión laboral de las personas con problemas de salud mental.Grado en Educación Socia

Uso de nanopartículas inorgánicas en teragnosis

25 p.: il. -- Bibliogr.: p. 22-25La nanotecnología es una rama científica que emplea partículas a escala nanométrica para su uso en múltiples campos, lo que ha provocado en los últimos años grandes mejoras en diferentes áreas de investigación, especialmente en el área de la salud. De entre las nanopartículas que existen, las inorgánicas, y, más concretamente, las nanopartículas metálicas y magnéticas, presentan un conjunto de atributos que son de gran interés para su utilización en diferentes áreas de la nanomedicina y nanotecnología farmacéutica, como en técnicas de imagen y en diferentes terapias. El tamaño, la forma y el material del que se componen son los principales factores de los que dependen las características de las nanopartículas. La modificación de estos factores conlleva un cambio en sus propiedades eléctricas, ópticas y/o magnéticas, pudiendo aprovecharse para diferentes aplicaciones, como diagnóstico, transporte de fármacos y otros tipos de terapia. De esta manera, se ha conseguido aumentar la sensibilidad de las técnicas de imagen, pudiendo detectar de manera más precoz las enfermedades. Asimismo, son capaces de transportar los fármacos de manera selectiva al tejido diana, aumentando la especificidad del tratamiento y disminuyendo los efectos secundarios derivados de una actuación en tejidos sanos. En los últimos años se ha desarrollado una nueva técnica, a la que se ha denominado teranosis, que combina el diagnóstico y la terapia en una única nanopartícula, permitiendo su ejecución al mismo tiempo, de manera más optimizada y segura. De esta manera, se conseguiría aumentar la eficiencia de los diagnósticos y de los tratamientos de enfermedades que a día de hoy presentan dificultades para la medicina convencional, como es la oncología. En este trabajo se determina la potencialidad de las nanopartículas inorgánicas para su uso en teranosis, debido a que ésta se posiciona como una técnica con un gran potencial en medicina

Proposal for methodology´s implementation to evaluate corrosion problems in a company

Máster en Ingeniería Industria

A parallelizable algorithmic framework for solving large scale multi-stage stochastic mixed 0-1 problems under uncertainty

Preprint submitted to Computers & Operations Researchmulti-stage stochastic mixed 0-1 optimization, nonsymmetric scenario trees, implicit and explicit nonanticipativity constraints, splitting variable and compact representations, scenario cluster partitioning

A note on the implementation of the BFC-MSMIP algorithm in C++ by using COIN-OR as an optimization engine

The aim of this technical report is to present some detailed explanations in order to help to understand and use the algorithm Branch and Fix Coordination for solving MultiStage Mixed Integer Problems (BFC- MSMIP). We have developed an algorithmic approach implemented in a C++ experimental code that uses the optimization engine COmputational INfrastructure for Operations Research (COIN-OR) for solving the auxiliary linear and mixed 0-1 submodels. Now, we give the computational and implementational descrip- tion in order to use this open optimization software not only in the implementation of our procedure but also in similar schemes to be developed by the users.nonanticipativity constraints, cluster partitioning, COIN-OR library, branch-and-fix coordination, multi-stage stochastic mixed 0-1 programming

Lagrangean decomposition for large-scale two-stage stochastic mixed 0-1 problems

In this paper we study solution methods for solving the dual problem corresponding to the Lagrangean Decomposition of two stage stochastic mixed 0-1 models. We represent the two stage stochastic mixed 0-1 problem by a splitting variable representation of the deterministic equivalent model, where 0-1 and continuous variables appear at any stage. Lagrangean Decomposition is proposed for satisfying both the integrality constraints for the 0-1 variables and the non-anticipativity constraints. We compare the performance of four iterative algorithms based on dual Lagrangean Decomposition schemes, as the Subgradient method, the Volume algorithm, the Progressive Hedging algorithm and the Dynamic Constrained Cutting Plane scheme. We test the conditions and properties of convergence for medium and large-scale dimension stochastic problems. Computational results are reported.Progressive Hedging algorithm, volume algorithm, Lagrangean decomposition, subgradient method

On Downloading and Using CPLEX within COIN-OR for Solving Linear/Integer Optimization Problems

The aim of this technical report is to present some detailed explanations in order to use the solver CPLEX within COIN-OR environment. In particular, we describe how to download, install and use the corresponding source code and libraries under Windows and Linux operating systems. We will use an example taken from the literature, with the experimental code and files written in C++, to describe the whole process of editing, compiling and running the executable, to solve this optimization problem by using this software. In the case of the Windows environment, a C++ compiler is also needed. We will use the Visual C++ 2010 Express Edition