Edición impresa de Intangible Capital Vol. 11, No 3 (2015): Special Issue De la innovación escolar a la transformación educativa: Teoría y práctica

Edición impresa de Intangible Capital Vol. 11, No. 3 (2015)

Special Issue: De la innovación escolar a la transformación educativa: Teoría y práctica

Editora invitada: Carmen Álvarez

Idioma: Español

Encuadernación: Tapa blanda

Páginas: 302 páginas

Dimensiones (cm): 21.0 ancho x 29.7 alto

 

 

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Con un 15% de descuento hasta el 30 de septiembre

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Edición impresa JOTSE Vol. 5, No. 3

Idioma: Inglés

Páginas: 69

Encuadernación: Perfect-bound Paperback

Tinta interior: Blanco & negro

Dimensiones (cm): 21.0 ancho × 29.7 alto

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Con descuento del 15% hasta 30-09-2015

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Modeling and Solving Linear Programming with R

Modeling and Solving Linear Programming with R

 

Autores: Jose M. Sallan, Oriol Lordan, Vicenc Fernandez


Idioma: Inglés

Encuadernación: Tapa blanda

Páginas: 106 páginas

Tamaño (cm): 18.9 ancho x 24.6 alto

 

 

 

 

 

Resumen

La programación lineal es una de las técnicas más utilizadas para la optimización de problemas sobre métodos cuantitativos. Una de las razones de la popularidad de la programación lineal es que permite modelar una gran variedad de situaciones de forma simple. Por otra parte, un programa lineal es relativamente fácil de resolver. El método simplex permite resolver la mayoría de los programas lineales de manera eficiente, y el método de punto interior Karmarkar permite una resolución más eficaz de algunos tipos de programación lineal. El poder de la programación lineal fue mucho mayor cuando llegó la oportunidad de resolver problemas con enteros y programación lineal entera mixta. En estos modelos todas o algunas de las variables de decisión son números enteros, respectivamente.

 

En este libro ofrecemos una breve introducción a la programación lineal, junto con un conjunto de ejercicios que introducen algunas aplicaciones de programación lineal. También vamos a proporcionar una introducción a resolver la programación lineal en R. Para cada problema se introduce una posible solución a través de la programación lineal, junto con el código de resolverlo en R y su solución numérica.

 

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