Análise de Tópicos Relevantes em Programação Linear e Aplicações no Ensino de Engenharia

Carregando...
Imagem de Miniatura

Data

2014-12-12

Autores

Dornellas, Carlos Antonio [UNESP]

Título da Revista

ISSN da Revista

Título de Volume

Editor

Universidade Estadual Paulista (Unesp)

Resumo

This research presents a theoretical analysis of some relevant topics related to linear programming via simplex method. The motivation of analyzing these topics makes them more didactic and easy to understand. As these kinds of methodologies are fast and unequivocal, they are applicable in various real-world engineering problems particularly in the field of power system optimization. In linear programming (LP), the simplex method has been the main technique to optimize the linear problem as well as the linearized problem (a problem with the nonlinear nature). The simplex method solves a linear programming problem using a conceptually refined strategy. In order to understand all of the available versions of the simplex method that can be used to find the solution of a linear programming problem and in order to have a detail study on them, it is necessary to understand: the optimality of such problems, where a linear programming problem is limited, the logic of optimization of the primal simplex method, in which condition a simplex method needs artificial variables, the revised primal simplex method, the duality theory in linear programming, the logic of optimization of the dual simplex methodology, the theory of sensitivity analysis and post-optimization in linear programming, and the logic of the primal or dual simplex for the boundary variables. The output of this research is to prepare a didactic reference and a user manual to help the beginner researchers in operations research. Therefore, a theoretical analysis and reformulation of some relevant topics related to the simplex method for solving LP problems is presented
A presente pesquisa apresenta uma análise teórica de alguns tópicos relevantes de programação linear relacionados ao método simplex. A motivação de analisar esses tópicos é torná-los mais didáticos e incentivar a aplicação dos mesmos na otimização de sistemas de energia elétrica e, em geral, na aplicação na otimização de problemas de engenharia. O método simplex em programação linear (PL) que foi por muito tempo a principal técnica de otimização de problemas de otimização lineares e não lineares (usado após a linearização) ainda é o mais utilizado na otimização de muitos problemas reais na engenharia e particularmente na engenharia elétrica. O método simplex resolve um problema de programação linear usando uma estratégia conceitualmente refinada. Para conhecer todas as versões do método simplex que podem ser usadas para resolver um problema de programação linear e também para dominar a parte conceitual do mesmo é necessário entender o ótimo de um problema de programação linear, quando um problema de programação linear é ilimitado, a lógica de otimização do método primal simplex, as condições nas quais um método simplex precisa de variáveis artificiais, o método primal simplex revisado, a teoria da dualidade em programação linear, a lógica de otimização do método dual simplex, a teoria da análise de sensibilidade e p ́os-otimizac ̧ão em programação linear, a lógica de otimização do método primal simplex canalizado bem como do método dual simplex canalizado. O produto desta pesquisa consiste em gerar um material didático que ajude de forma mais eficiente aos iniciantes em tópicos de pesquisa operacional. Desta forma, apresenta-se uma análise teórica e a reformulação de alguns tópicos relevantes relacionados com o método simplex na resolução de problemas de PL

Descrição

Palavras-chave

Sistemas de energia eletrica, Programação linear, Otimização matematica, Electric power systems

Como citar

DORNELLAS, Carlos Antonio. Análise de Tópicos Relevantes em Programação Linear e Aplicações no Ensino de Engenharia. 2014. 136 f. Tese (doutorado) - Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, Faculdade de Engenharia, 2014.