A note on Lopez-Hernandez procedure: New non-hierarchical algorithms in classification of data

cluster maximal, maximal cluster, clique, complete subgraph, ciclo, subgrafo completo, grafo no dirigido

Una nota sobre el procedimiento en Nuevos algoritmos no-jerárquicos en clasificación de datos de López-Hernández

Clasificación AMS: 62H30, 68Q25[EN] In this short note, we make a critique about the procedure developed in the Inductive Algorithm in the Objects of Lopez-Hernandez (1997). It is well known that the determination of maximal cliques in a graph is an important problem because it appearsin many diverse applications. However, many clique detection algorithms have been developed (most of them in the 60's and 70's) in spite of its high complexity (NP-hard). In the case of the referred procedure, a methodological justification and computational results woud have been desirable.[ES] En esta breve nota presentamos una crítica al procedimiento empleado en el denominado Algoritmo Inductivo en los Objetos de López-Hernández(1997). El objetivo de dicho algoritmo es la clasificación de un conjunto de objetos en subconjuntos o clusters maximales, o equivalentemente, la determinación de los ciclos maximales en el grafo de proximidad constituído por el conjunto de objetos para un nivel de proximidad dado. Aunque su elevada complejidad lo clasifica como un problema NPduro, desde los años sesenta y setenta han sido desarrollados diversos algoritmos computacionalmente eficientes. En el caso del procedimiento propuesto, hay una ausencia total de justificación tanto metodológica como computacional.La autora agradece la financiación al proyecto de investigación 038.321-HA129/99 de la UPV

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++

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

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.The aim of this technical report is to present some detailed explanations in order to help to use the open source software for optimization COIN-OR. In particular, we describe how to download, install and use the corresponding solvers under Windows and Linux operating systems. We will use an example taken from the literature, with the corresponding source code written in C++, to describe the whole process of editing, compiling and running the executable, to solve this optimization problem by using this software.This research has been partially supported by the projects ECO2008-00777 ECON from the Ministry of Education and Science, and Grupo de Investigación IT-347-10 from the Basque Government, Spain

Generating cluster submodels from two-stage stochastic mixed integer optimization models

Stochastic optimization problems of practical applications lead, in general, to some large models. The size of those models is linked to the number of scenarios that defines the scenario tree. This number of scenarios can be so large that decomposition strategies are required for problem solving in reasonable computing time. Methodologies such as Branch-and-Fix Coordination and Lagrangean Relaxation make use of these decomposition approaches, where independent scenario clusters are given. In this work, we present a technique to generate cluster submodel structures from the decomposition of a general two-stage stochastic mixed integer optimization model. Scenario cluster submodels are generated from the original stochastic problem by combining the compact and splitting variable representations in some of the variables related to the nodes that belong to the first stage. We consider a two-stage stochastic capacity expansion problem as illustrative example where several decompositions are provided.This research has been partially supported by the projects MTM2015-65317-P from the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness, PPG17/32 and GIU 17/011 from the University of the Basque Country, UPV/EHU, and Grupo de Investigación IT-928-16 from the Basque Government

Modelos estocásticos de la estadística actuarial

El siguiente texto constituye las notas de clase de la asignatura Estadística actuarial: modelos estocásticos, de carácter obligatorio, que se cursa durante el segundo cuatrimestre del primer curso del máster en Ciencias Actuariales y Financieras. Dicha asignatura se sitúa dentro de las asignaturas específicas del mundo asegurador, con especial incidencia en el cálculo actuarial y valoración de riesgos financieros. El seguimiento de estas notas requiere del conocimiento previo de conceptos fundamentales y competencias específicas propias de la Estadística Descriptiva, el Cálculo de Probabilidades o la Inferencia Estadística. A lo largo de seis capítulos y dos anexos se introducen distintos modelos de distribuciones de probabilidad así como ejemplos de aplicación en el mundo actuarial. En este contexto, el tratamiento del riesgo se aborda desde el punto de vista del cálculo de probabilidades, modelizándolo a partir de distribuciones de probabilidad de variables aleatorias. En el Capítulo 1 se presentan los modelos más habituales relacionados con el comportamiento de la variable número de siniestros. Son todos ellos modelos discretos, cuyas propiedades estadísticas son estudiadas en ejemplos de aplicación de carteras de seguros. El Capítulo 2 está dedicado a los modelos relacionados con variables continuas que representan el coste de la reclamación de un siniestro. La mixtura de distribuciones ocupa el Capítulo 3. En los Capítulos 4 y 5 se aborda el cálculo de primas y en especial las obtenidas mediante el sistema bonus-malus, mostrándo éstas últimas como un ejemplo de la teoría de la credibilidad. Finalmente, el Capítulo 6 será dedicado a estudiar y valorar el denominado riesgo de ruina de la compañía aseguradora, dadas las reservas iniciales, las primas cobradas y las indemnizaciones pagadas. A lo largo de los capítulos se utilizarán ejemplo reales para ilustrar los distintos conceptos y procedimientos de cálculo. Asimismo, al final de cada uno de ellos se proponen algunos ejercicios. En dos anexos auxiliares se detallan aspectos relativos al binomio negativo y distribuciones conjugadas, respectivamente

Estadística actuarial : modelos estocásticos

Son destinatarios de estas notas de clase, los alumnos de la asignatura Estadística Actuarial: modelos estocásticos, actualmente impartida dentro de la Licenciatura en Ciencias Actuariales y Financieras, futuro grado en Finanzas y Seguros. El contenido se estructura en cinco capítulos. El primero contiene una colección de ejercicios propuestos, con la idea de revisar mediante su resolución, una serie de conceptos básicos del cálculo de probabilidades, que serán necesarios en el resto de los temas. Los restantes capítulos contienen una serie de conceptos teóricos en relación a la aplicación de la teoría de la probabilidad al estudio de las situaciones de azar en las ciencias actuariales. Finaliza cada capítulo con una colección de ejercicios propuestos.70 p.El texto que presentamos constituye una redacción y adaptación de las notas de clase, apuntes y ejercicios, elaborada por las profesoras a partir de distintos textos y que han servido de guía para la docencia de la asignatura, desde sus comienzos en el curso 97/98. El objetivo del mismo ha sido poner a disposición de los alumnos una herramienta más, además de la bibliografía recomendada en el programa

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