viernes, 18 de noviembre de 2011

Egon Balas

Egon Balas

Nació en Cluj, Rumania, el 13 de Junio de 1922, tiene la ciudadanía de Estados Unidos de América (emigró en 1967). Vive en Pittsburg, Pensilvania, EE UU.
Educación:
  • Bolyai - Dipl. Licentiae - 1949
  • Universidad de Bruselas - Dr.Sc.Ec. - 1967
  • Universidad de París - Dr.U. (Math.) - 196

Enseñanza y Líneas de Investigación:

Programación matemática, en particular de programación entera, optimización combinatoria, gráficos, redes, teoría poliédrica, programación disyuntiva, proyección y elevación, teoría de la programación, ubicación de las instalaciones, logística. Técnicas de solución para el embalaje de vértice y los problemas de máxima camarilla, viajando problemas de vendedores y afines, establece que cubren y la partición, los problemas de la mochila, en general 0-1 problemas de programación, la secuencia de la máquina, la programación de los satélites de comunicaciones, de las asignaciones de la tripulación.

Se le conoce por:

Su trabajo sobre el método aditivo para resolver problemas de programación lineal con variables 0-1 publicado en diversas entregas en el periodo 1964-1966 ha sido durante muchos años el trabajo más citado en las revistas, libros y otras publicaciones de Investigación-Operativa. Unos de sus últimos proyectos a lo largo de los años 90 ha sido el desarrollo del algoritmo “Lift-and-Project Cutting Plane” para la resolución de problemas lineales con variables 0-1 y continuas.

Honores:

  • Medalla de Oro de EURO, la Asociación Europea de Sociedades de Investigación Operativa, 2001.
  • John von Neumann Theory Prize, concedido por INFORMS, la Sociedad de Investigación-Operativa de EEUU, 1995.
  • University Professor, Carnegie Mellon University, 1990.
  • The Thomas Lord Professorhip en Investigación-Operativa, Carnegie Mellon University, patrocinado por la Fundación Thomas Lord, 1996.
  • Senior US Scientific Award, concedido por la Fundación Alexander Humbodlt, Alemania, 1980-81.

Bibliografia:

1.- Carnegie Mellon Tepper, SHOOL OF BUSINESS. Faculty Directory. Disponible en: http://public.tepper.cmu.edu/facultydirectory/FacultyDirectoryProfile.aspx?id=39. (Consultado 18 de Noviembre del 2011).
2.-Oficina de Comunicacion, Universidad Miguel Hernandez Elche. Biografía de D. Egon Balas. Disponible en: http://blogs.umh.es/comunicacion/2002/09/25/biografa-de-d-egon-balas/. (Consultado 18 de Noviembre del 2011).

viernes, 11 de noviembre de 2011

Vista al Castillo XD


Visita al Castillo de Chapultepec!
Fue una salida muy padre puesto que nos relajamos despues de andar con mucha tarea XD
Es un excelente lugar y mas si vas con tus amigos.

También fuimos a el Zoológico De Chapultepec!
Que padre fue porque emm ya tenia un buen que no iba y quería ver a el panda ...

Pero mientras íbamos hacia el panda nos encontramos a unos lobos que según Maria, Dulce y yo nos decían sácanos por favor T_T, pero apesar de eso se veían super lindos.


viernes, 4 de noviembre de 2011

Ralph Edward Gomory

Ralph Edward Gomory




Nació el 7 de Mayo de 1629 en Brooklyn Heights, Nueva York, USA. Es un matemático aplicado y ejecutivo.
Trabajo en IBM como investigador y más tarde como ejecutivo. Durante ese tiempo, la investigación llevó a la creación de nuevas áreas de las matemáticas aplicadas.

Recibió su BA de la universidad de Williams en 1950, estudió en la Universidad de Cambridge , y recibió su doctorado en matemáticas de la Universidad de Princeton en 1954.

Sirvió en la Marina de los EEUU desde 1954 hasta 1957. Mientras servía en la Armada, que cambió su enfoque de las matemáticas aplicadas en la investigación de operaciones . 

Entre sus logros matemáticos fueron fundamentalmente contribuciones al campo de la programación entera: un área activa de investigación hasta nuestros días. Fue profesor Higgins y profesor asistente en la Universidad de Princeton, 1957-1959. Se unió a la División de Investigación de IBM en 1959. Allí, mientras continúa con su trabajo matemático importante, también inició una carrera que ayudaron a establecer la empresa como una de las principales instituciones de investigación en el mundo. 

Después de once años en IBM, fue nombrado director de investigación y de inmediato comenzó a dirigir la empresa en el desarrollo de algunos de los productos más interesantes del mundo y nuevas tecnologías. 

Bibliografia:

Wikipedia: Ralph E. Gomory. Disponible en: http://en.wikipedia.org/wiki/Ralph_E._Gomory 

Vídeos: 


domingo, 23 de octubre de 2011

Participación 3: Ruta más corta, Problemas NO Clasicos


Se tiene una red de comunicaciones entre dos estaciones 1 y 7. Las probabilidades de que un enlace de la red funcione sin fallar se muestran en la siguiente tabla. Los mensajes se mandan de la estación 1 a la estación 7 y el objetivo es determinar la ruta que maximice la probabilidad de una buena transmisión.
Estaciones
probabilidad
Estaciones
Probabilidad
1,2
0.8
1,4
0.65
1,3
0.3
2,5
0.5
2,4
0.9
3,6
0.95
4,5
0.7
4,6
0.6
4,3
0.85
5,7
0.8
5,6
0.5
6,7
0.9

Plantear la red y resolver como un problema de ruta más corta.

La Ruta es: 1,2,3,4,6,7
Con Probabilidad de 52.87%


viernes, 7 de octubre de 2011

Guion del vídeo de Redes de Optimización



Imágenes a colocar
Texto a colocar
Sonido o Efectos
Segundos
Introducción



REDES DE OPTIMIZACIÓN.
OPTIMIZACIÓN ENTERA Y DINÁMICA.
situaciones
 Flightless bird. Iron and Wine.
23seg.
Planteamiento




REDINERIAS.
ESTACIONES DE BOMBEO.
TERMINALES
Flightless bird. Iron and Wine.
39seg
Resolución





RESOLUCÓN.
FORD Y FULKERSON.
My love. Sia.
68seg
Interpretación


SOLUCION.
FLUJO ESPERADO 20 MILLONES.
APLICADO EL MÉTODO 110 MILLONES.
COMPRAR EN OTRAS FUENTES 90 MILLONES
My love. Sia.
19seg
Créditos de imágenes, voces, música y producción


Facultad de Estudios Superiores Acatlán
Música
My love.
Sia.
 Flightless bird. Iron and Wine.
Producción
Cruz Hernandez Maria
Martínez Chavelas Saúl
Méndez López Jonatan
Voces
Cruz Hernandez Maria
Martínez Chavelas Saúl
Méndez López Jonatan
My love. Sia.
30seg


Introducción:
Hay una multitud de situaciones que se pueden modelar y resolver como redes.
Existen algoritmos para resolver estas redes como:
Prim y Kruskal para Arbol de peso mínimo.
Dijkstra , Dijkstra Generalizado y Floyd para la ruta mas corta entre un par de nodos y para todo par de nodos.
Ford y Fulkerson para Flujo Máximo, entre otros mas.

Problema:
Tres refinerías mandan un producto petrolero hacia dos terminales de distribución por una red de oleoductos. Toda la demanda que no se puede satisfacer por la red se adquiere en otras fuentes. La red de tuberías contiene tres estaciones de bombeo.
El producto va por la red en las direcciones que indican las flechas. La capacidad de cada segmento de tubería se ve directamente en los arcos y esta en millones de barriles por día.
Se espera que el flujo máximo sea de 200 millones de barriles de petróleo por día.
Determinar:
a)La producción diaria de cada refinería, que coincida con la capacidad máxima de la red
b)La demanda diaria en cada terminal, que coincida con la capacidad máxima de la red
c) b)La capacidad diaria en cada estacion de bombeo, que coincida con la capacidad máxima de la red

Resolución:
Para resolver el problema se aplicará el método de Ford-Fulkerson
Como se necesita tener un nodo inicial y un nodo final, entonces los agregamos, para determinar las ofertas  sumamos los valores de las capacidades de los arcos y como el problema tiene que estar balanceado entonces la demanda tiene que ser igual a la oferta.
Elegimos el arco con mayor oferta en este caso se elije el que va de del nodo I al nodo 2 su valor es de 80,despues analizamos los arcos que salen del nodo 2 y como tienen capacidad repartimos los 80 que tenemos entre estos sin pasarnos de su capacidad máxima de cada uno, por lo que a el arco 2-4 se le coloca 10, al 2-5 se le coloca 20 y al nodo 2-6 se le agrega 50,ahora se analiza cada uno de los arcos de los nodos 4,5 y 6, ahora lo que le distribuimos a cada arco lo tenemos que distribuir entre los arcos adyacentes a cada nodo y así sucesivamente.
Hasta agotar todas las capacidades, si el arco ya esta saturado o ya no tiene capacidad ya no podemos agregarle mas flujo.
Después de aplicar el método nos sale que el flujo máximo es de 110 millones de barriles de petróleo.

Interpretación:
Se esperaba un flujo de 200 millones de barriles de petróleo y al Aplicar el Método de Ford y Fulkerson obtuvimos un flujo de 110 millones, por lo tanto 90 millones de barriles de petróleo son los que las refinerías no son capaces de suministrar.
Entonces esos 90 millones se tendrán que comprar por otras fuentes.
 La producción diaria de cada refinería, la demanda diaria de cada terminal y la capacidad diaria de cada estación de bombeo es la siguiente.

Créditos:
Voces: Cruz Hernandez Maria, Martínez Chavelas Saúl, Méndez López Jonatan.
Producción: Cruz Hernandez Maria, Martínez Chavelas Saúl, Méndez López Jonatan.
Música: My love. Sea,  Flightless bird. Iron and Wine.
Facultad de Estudios Superiores Acatlán. Naucalpan, 13 de Octubre del 2011.

Vídeos: