000			02929nam a22003977a 4500
003			pecaunac
005			20251002062543.0
007			ta
008			250801b pe#||||| |||| 00| 0 spa d
040			_apecaunac _bspa _erda
041			_aspa
100			_aNoya Rodríguez, Diego Carlos Daniel _92242
245			_aSoluciones para una clase de programación lineal en dos niveles, vía algoritmos genéticos _c/ Noya Rodríguez Diego Carlos Daniel, Sutizal Roque Yenner Ayulo
264			_aCallao: _bUNAC, _c2023
300			_a51,páginas _btablas
336			_2rdacontent _atexto
337			_2rdamedia _asin mediación
338			_2rdacarrier _avolumen
500			_aIncluye Anexos,
502			_aTesis (Licenciatura) _cUniversidad Nacional del Callao, Facultad Ciencias Naturales y Matemática Escuela Profesional de Matemática, Licenciado en Matemática _d2023
504			_aIncluye Bibliografía
505			_aPlanteamiento del problema. Marco teórico. Metodología del proyecto. Resultados. Discusión de resultados. Conclusiones. Recomendaciones. Referencias bibliográficas. Anexos.
520			_aEn esta tesis se estudia y diseña un algoritmo genético (por sus siglas en inglés GA), debido a que permiten obtener una solución optimal, de forma más sencilla, para una clase de problema de programación lineal en dos niveles (por sus siglas en inglés BLPP), esto es puesto que los métodos tradicionales no son muy amigables o son poco sencillos para la resolución de esta clase problemas, es por ello que se estudió algoritmos genéticos ya que se aprovechan las restricciones evitando el uso de la función penalidad, por lo que se resuelve una clase de problema de programación lineal en dos niveles mediante la construcción de la función de aptitud del problema de programación de nivel superior con base en la definición del grado factible, a razón facilitar la solución de una clase de problema de programación lineal. Este GA al evitar el uso de la función de penalización hace frente a las restricciones, cambiando la población inicial generada aleatoriamente en una población inicial que satisface las restricciones con el fin de mejorar la capacidad del GA para hacer frente a las restricciones. Finalmente, los resultados numéricos de algunos ejemplos indican la viabilidad del método propuesto.
546			_atexto en español
650	1	0	_aProgramación lineal
650	2	0	_aAlgoritmo genético
650	3	0	_aSoluciones
655		0	_aTesis de Licenciatura _9407
700			_aSutizal Roque Yenner Ayulo _92246
710	2		_aUniversidad Nacional del Callao (Callao) _bFacultad Ciencias Naturales y Matemática, Escuela Profesional de Matemática _9264
856			_uhttps://hdl.handle.net/20.500.12952/7930 _yTesis en Repositorio institucional Digital UNAC _zAcceso en línea
901			_aP07
902			_aEPM
903			_aFCNM
942			_2ddc _cT
999			_c80416 _d80416