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Programacion Lineal

  • Rodrigo Alvarez Gonzalez

    Rodrigo Alvarez Gonzalez

    El modelo general de la Programación Lineal se compone de variables de decisión, una función objetivo, un conjunto de restricciones que representan los recursos, y los costos asociados que se buscan optimizar
  • Problemas logísticos en la Segunda Guerra Mundial

    Problemas logísticos en la Segunda Guerra Mundial

    Se empiezan a aplicar métodos matemáticos para optimizar recursos militares.
  • George B. Dantzig desarrolla el método símplex

    George B. Dantzig desarrolla el método símplex

    Crea el algoritmo más influyente para resolver problemas de programación lineal.
  • Formalización del método símplex

    Formalización del método símplex

    Dantzig presenta oficialmente el método como una herramienta matemática práctica.
  • Publicación de “Programming in a Linear Structure”

    Publicación de “Programming in a Linear Structure”

    Primeros trabajos escritos que definen formalmente la programación lineal.
  • Teorema de dualidad de John von Neumann

    Teorema de dualidad de John von Neumann

    Relación fundamental entre los problemas primales y duales en PL.
  • RAND Corporation impulsa aplicaciones

    RAND Corporation impulsa aplicaciones

    El método símplex se usa para problemas económicos y militares complejos.
  • Expansión en economía y transporte

    Expansión en economía y transporte

    Se aplica a problemas de transporte, costos mínimos y flujos de redes.
  • Introducción en la docencia universitaria

    Introducción en la docencia universitaria

    Universidades incluyen la PL como parte de cursos de matemáticas aplicadas.
  • Desarrollo de algoritmos de transporte

    Desarrollo de algoritmos de transporte

    Se especializan métodos para asignación y rutas.
  • Aparición de software especializado

    Aparición de software especializado

    Nacen los primeros programas en mainframes para resolver modelos lineales.
  • Khachiyan trabaja en complejidad de PL

    Khachiyan trabaja en complejidad de PL

    Abre camino hacia demostrar la eficiencia teórica de resolver estos problemas.
  • Expansión hacia la industria

    Expansión hacia la industria

    Grandes empresas aplican PL en producción, logística y planificación.
  • Algoritmo de elipsoides (Leonid Khachiyan)

    Algoritmo de elipsoides (Leonid Khachiyan)

    Primer algoritmo polinomial para resolver PL.
  • Método de puntos interiores (Karmarkar)

    Método de puntos interiores (Karmarkar)

    Nace un nuevo algoritmo más eficiente para ciertos problemas grandes.
  • Software comercial (CPLEX)

    Software comercial (CPLEX)

    Se lanza CPLEX, uno de los programas más usados para PL.
  • Ampliación a investigación de operaciones

    Ampliación a investigación de operaciones

    La PL se integra con programación entera y no lineal en aplicaciones mixtas.
  • Optimización en cadenas de suministro

    Optimización en cadenas de suministro

    Empresas globales usan PL para reducir costos y mejorar tiempos.
  • Aplicaciones en big data y machine learning

    Aplicaciones en big data y machine learning

    PL se aplica en minería de datos, modelos predictivos y clasificación.
  • Uso en inteligencia artificial

    Uso en inteligencia artificial

    Modelos lineales se combinan con algoritmos de IA y redes neuronales.
  • Programación lineal en la era digital

    Programación lineal en la era digital

    Se emplea en cloud computing, logística global y sistemas inteligentes.