Page 10 - Revista FIUDE 2014

encontrar una solución óptima en tiempo computacional aceptable. En estos casos una alternativa es
usar un Método Exacto cuya ejecución es interrumpida si se cumple algún criterio preestablecido, por
ejemplo, el tiempo de ejecución.

Heurísticas.
Las heurísticas son métodos basados en el conocimiento, la experiencia, modelos matemáticos, etc., que
si bien no necesariamente logran determinar una solución óptima, sí devuelven una buena solución en
tiempo computacional aceptable. Con una buena solución nos referimos, por ejemplo, a una solución
que es mejor que la que puede encontrar un usuario en forma manual.

Metaheurísticas.

Las metaheurísticas son heurísticas sobre heurísticas. Normalmente obtienen mejores soluciones que las
heurísticas, pero a un tiempo computacional más alto.

Simulación.
Es una técnica que permite modelar un conjunto discreto de alternativas.

Bibliografía

Existe una extensa bibliografía sobre el área. La que sigue es apenas una parte muy pequeña de la más
relevante aunque quizás no la más moderna:

George B. Dantzig, Linear Programming and Extensions, Princeton University
Press, Princeton, NY, 1963.
G.B. Dantzig, M.N. Tapha: Linear Programming 1: Introduction. Springer-Verlag,
New York, 1997.
G.B. Dantzig, M.N. Tapha: Linear Programming 2: Theory and extensions. Springer-Verlag,
New York, 1997.
D.G. Luemberger: Linear and Nonlinear Programming. Adisson-Wesley, 1989.
D. P. Bertsekas; Convex Analisys and Optimization. Athena Scientific, Belmont.
G. Nemhauser, L. Wolsey: Integer and Combinatorial Optimization. Wiley-Interscience Series in
Discrete Mathematic and Optimization, 1999

Reflexiones sobre Ingeniería