2026-06-29T07:44:25Zhttps://docta.ucm.es/rest/oai/requestoai:docta.ucm.es:20.500.14352/556292023-09-12T07:38:37Zcom_20.500.14352_14col_20.500.14352_22
Inferencia estadística en problemas de programación lineal y programación dinámica
Prieto Rumeau, Tomás
Martín Díaz, Miguel
Programación lineal
Programación dinámica
Estadística matemática (Matemáticas)
1209 Estadística
Tesis de la Universidad Complutense de Madrid, Facultad de Ciencias Matemáticas, Departamento de Estadística e Investigación Operativa I, leída el 13-03-2001
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.
Depto. de Estadística e Investigación Operativa
Fac. de Ciencias Matemáticas
TRUE
pub
2023-06-20T14:46:53Z
2023-06-20T14:46:53Z
2004
2001
doctoral thesis
https://hdl.handle.net/20.500.14352/55629
XXXX-XXXX
b22204714
spa
open access
application/pdf
Universidad Complutense de Madrid, Servicio de Publicaciones