En este curso se introduce el concepto de optimización (toma de decisiones) bajo incertidumbre y se discute el modelado de este tipo de problemas usando programación estocástica (bajo escenarios). Se revisa la formulación de problemas de optimización usando este modelado y se estudia un ejemplo clásico en ingeniería eléctrica (despacho de generación). Se proporcionan además los códigos de los ejemplos en Matlab (versión 2018a o superior) usando un lenguaje orientado a problemas, permitiendo al...

Este curso introduce la idea de optimización (toma de decisiones) en entornos de incertidumbre, entendiéndose como tal el problema en el que alguno de los parámetros de entrada puede variar dentro de un rango determinado (intervalo de confianza). Se revisan varios ejemplos reales de este tipo de problemas y se estudia su modelado como problemas de optimización. En concreto, se estudian en este curso los problemas de optimización robusta, revisándose dos posibles estrategias. Por un lado, la...

En este curso se introduce al alumnado en las técnicas de descomposición de problemas de optimización. Más concretamente, este curso se centra en la descomposición de Benders, una de las más populares y ampliamente utilizadas. En primer lugar, se presenta la estructura formal de un problema de optimización descomponible, como base a los fundamentos de la propia técnica, que son explicados a continuación. Se abordan y explican varios ejemplos, uno de ellos puramente didáctico, mientras que el...

Este curso introduce el concepto de juegos de Stackelberg y revisa alguna de sus aplicaciones prácticas más usuales. Asimismo, proporciona los conocimientos necesarios para formular juegos de Stackelberg como problemas de optimización lineal. Se revisan varios ejemplos que servirán para afianzar los conocimientos adquiridos. Asimismo, se proporcionan varios códigos en MAtlab que pueden servir como base para que el alumno profundice en el contenido aportado de forma autónoma. Este curso está...

Este breve curso pretende servir como introducción a la programación lineal y a la programación entera mixta (incluyendo variables binarias). Para ello, se empieza introduciendo el concepto de optimización así como los elementos comunes de los problemas asociados (variables, parámetros, función objetivo y restricciones). Se revisa además la formulación típica de los problemas de optimización y se realizan varios ejemplos. En la segunda parte del curso, se explica la condificación y resolución...