Inferencia estadística en problemas de programación lineal y programación dinámica
- Miguel Martín Díaz Director
Universidade de defensa: Universidad Complutense de Madrid
Fecha de defensa: 13 de marzo de 2001
- Pilar Ibarrola Muñoz Presidenta
- Miguel Sánchez García Secretario
- Jaume Barceló Bugeda Vogal
- Laureano Fernando Escudero Bueno Vogal
- Rafael Infante Macías Vogal
Tipo: Tese
Resumo
En esta memoria se estudian distintos problemas de optimización (programacion lineal continua y entera, parada optima) de los cuales se supone que algunos de los parámetros son desconocidos. El objetivo es tratar de estimar una solución optima de estos problemas de forma directa, es decir, sin estimar los parametros desconocidos. Se proponen distintos algoritmos estocásticos de busqueda del optimo. Se demuestra la convergencia casi segura a una solución óptima, se estudia la velocidad de convergencia y se prueban teoremas centrales del limite de normalidad asintótica. Los metodos de demostración se basan principalmente en resultados de cadenas de Markov y de martingalas, utilizandose tambien una tecnica de alteracion infinitesimal de los parametros del problema y de los algoritmos de estimacion, tecnicas denominadas de perturbacion y truncamiento.