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Programacion Entera, esta, los modelos, con frecuencia, tambien conocido,…

- - - - los modelos de dividen en
        
        Metodo heuristico para problemas binarios
        
        técnicas que se utilizan para encontrar soluciones aproximadas y subóptimas a problemas de optimización, en un tiempo razonable
        
        un método heurístico es una técnica de búsqueda que explora el espacio de soluciones de manera más eficiente que la búsqueda exhaustiva
        
        Búsqueda local
        
        Este método comienza con una solución inicial aleatoria y busca vecinos cercanos a esta solución, evaluando si son mejores que la solución actual. Si se encuentra una solución mejor, se la utiliza como punto de partida para la búsqueda de vecinos cercanos, hasta que se alcance una solución satisfactoria.
        
        Algoritmos genéticos
        
        Este método se basa en la evolución biológica para generar una población de soluciones y aplicar operadores genéticos, como la mutación y la recombinación, para generar nuevas soluciones. Se seleccionan las soluciones más aptas y se repite el proceso de generación de nuevas soluciones
        
        Recocido simulado
        
        Este método es similar a la búsqueda local, pero permite la exploración de soluciones que son peores que la solución actual en la búsqueda de soluciones óptimas. El método se basa en una analogía con el proceso de recocido de un metal, donde se calienta el material y se enfría gradualmente para aumentar la calidad del material.
        
        Metodo Grafico
        
        como método de la esquina noroeste
        
        algoritmo utilizado en la optimización de problemas de programación lineal entera.
        
        se basa en una técnica de construcción de soluciones factibles para el problema de programación lineal entera.
        
        Ramificacion y acotamiento
        
        algoritmo utilizado en la optimización de problemas de programación entera
        
        divide el problema en subproblemas más pequeños y más fáciles de resolver, lo que permite encontrar una solución óptima en menos tiempo que con otros métodos.
        
        con la resolución del problema de programación lineal relajada (LP) del problema original. Si la solución óptima del LP es una solución entera, entonces el problema está resuelto y se devuelve la solución. Si la solución óptima del LP no es entera, se elige una variable fraccionaria (es decir, una variable con un valor decimal) y se divide el problema original en dos subproblemas. En cada subproblema, se fija la variable elegida en uno de los dos valores posibles (su parte entera o su parte entera más uno) y se resuelve el subproblema. Este proceso se repite hasta que se encuentra una solución entera para el subproblema.
        
        ramificación y acotamiento es un algoritmo muy efectivo para resolver problemas de programación entera, pero puede ser computacionalmente costoso para problemas muy grandes o complejos.