Estimación Convexa de Componentes de Dispersión

En el evento de Simposio de Optimización, Eduard Ocampo presento el trabajo llamado Estimación Convexa de Componentes de Dispersión en un Modelo de Clasificación a dos Vías, por parte del Grupo GELIMO de la Universidad del Tolima. A continuación se deja su resumen y su presentación en el evento

Resumen

En el presente trabajo presentamos una metodología de programación no lineal con restricciones lineales que permite obtener las componentes de dispersión en un modelo de clasificación a dos vías. Se realiza inicialmente una descripción del modelo y sus supuestos, la reducción en sumas de cuadrados del mismo así como la función convexa a maximizar, sujeto a las restricciones lineales de no negatividad. Se presentan las condiciones de Kuhn y Tucker para la obtención de la solución óptima del problema. Finalmente se presenta una reducción del problema a la programación lineal complementaria, mediante el algoritmo de Lemke.


Palabras Claves:Programación Convexa, Programación Lineal Complementaria (LCP), Componentes de Dispersión, Algoritmo de Lemke, condiciones de Kuhn y Tucker.

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Ver también: Afijación Óptima en un M.A.E.