Pedro Antonio Teppa Garran
Pedro Antonio Teppa Garran
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40. Ejemplo de cómputo de la Transformada Rápida de Fourier (FFT) empleando Matlab
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En este video se considera la asignatura de Señales y Sistemas en Tiempo Discreto de la Universidad Metropolitana (UNIMET) localizada en Caracas, Venezuela.
39. Introducción a la Transformada Rápida de Fourier (FFT)
Переглядів 4,8 тис.2 роки тому
En este video se considera la asignatura de Señales y Sistemas en Tiempo Discreto de la Universidad Metropolitana (UNIMET) localizada en Caracas, Venezuela. De manera particular se trata el tema de la transformada Discreta de Fourier (DFT), la cual surge de la necesidad de calcular la Transformada de Fourier de una señal analógica usando una computadora. La memoria finita de este dispositivo ha...
7. Ejemplo 5 de programación dinámica: Problema de la mochila (Parte 2)
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En este video se considera la asignatura de Optimización 2 de la Universidad Metropolitana (UNIMET) localizada en Caracas, Venezuela. De manera particular se ilustra como resolver la segunda parte del problema de la mochila. El problema resuelto en este video SI tiene restricciones en la cantidad y tipo de objetos con que se carga un camión para maximizar el beneficio.
6. Ejemplo 4 de programación dinámica: Problema de la mochila (Parte 1)
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En este video se considera la asignatura de Optimización 2 de la Universidad Metropolitana (UNIMET) localizada en Caracas, Venezuela. De manera particular se ilustra como resolver el problema de la mochila. Esto es, se tienen 𝒏 tipos de objetos, cada uno de ellos tiene un peso 𝑤_𝑗 y un valor 𝑣_𝑖. Se dispone de una mochila donde se colocarán los objetos y que soporta un peso máximo de 𝑊. Los obj...
5. Ejemplo 3 de programación dinámica: Problema de la asignación de agentes de ventas
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En este video se considera la asignatura de Optimización 2 de la Universidad Metropolitana (UNIMET) localizada en Caracas, Venezuela. De manera particular se ilustra como resolver un problema de asignación empleando la programación dinámica. El gerente de ventas de una editorial de libros tiene 6 agentes de ventas que puede asignar a 3 regiones distintas. Ha decidido que cada región debe tener ...
4. Ejemplo 2 de programación dinámica: Problema de la asignación de cargas de fresas
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En este video se considera la asignatura de Optimización 2 de la Universidad Metropolitana (UNIMET) localizada en Caracas, Venezuela. De manera particular se ilustra como resolver un problema de asignación empleando la programación dinámica. El propietario de una cadena de tres supermercados adquirió cinco cargas de fresas frescas. Y desea saber cómo debe asignarlas entre los tres supermercados...
3. Ejemplo 1 de programación dinámica: Problema del camino más corto
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En este video se considera la asignatura de Optimización 2 de la Universidad Metropolitana (UNIMET) localizada en Caracas, Venezuela. De manera particular se ilustra como determinar la ruta más corta entre dos ciudades empleando la programación dinámica.
2. Nociones de base de la programación dinámica
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En este video se considera la asignatura de Optimización 2 de la Universidad Metropolitana (UNIMET) localizada en Caracas, Venezuela. De manera particular se consideran las nociones de base de la Programación Dinámica. Estas incluyen los conceptos de: etapas, estados, variables de decisión, función de recurrencia y principio de optimalidad
1. Introducción a la programación dinámica
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En este video se considera la asignatura de Optimización 2 de la Universidad Metropolitana (UNIMET) localizada en Caracas, Venezuela. La Programación Dinámica es una técnica matemática para la toma de decisiones secuenciales interrelacionadas. Permite determinar la solución de un problema complejo al dividirlo en etapas. De manera que al encontrar la solución del problema para cada etapa se fac...
9. Ejemplo de aplicación del Método de Análisis Jerárquico (AHP)
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En este video se considera la asignatura de Optimización 2 de la Universidad Metropolitana (UNIMET) localizada en Caracas, Venezuela. De manera particular se desarrolla un ejemplo para ilustrar el método de análisis jerárquico (AHP).
8. Fundamentos del Proceso de Análisis Jerárquico (AHP)
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En este video se considera la asignatura de Optimización 2 de la Universidad Metropolitana (UNIMET) localizada en Caracas, Venezuela. De manera particular se describen los fundamentos del método de análisis jerárquico, AHP por sus siglas en inglés, empleado en la toma de decisiones multicriterios.
8. Formulación matemática del problema del agente viajero
Переглядів 7 тис.3 роки тому
En este video se considera la asignatura de Optimización 2 de la Universidad Metropolitana (UNIMET) localizada en Caracas, Venezuela. De manera particular se formula matemáticamente el problema del agente viajero y se ilustra como resolverlo empleando la programación lineal
7. Introducción al problema del agente viajero
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En este video se considera la asignatura de Optimización 2 de la Universidad Metropolitana (UNIMET) localizada en Caracas, Venezuela. De manera particular se introduce el problema del agente viajero. El problema del agente viajero (Vendedor viajero, viajante de comercio), TSP (Travelling Salesman Problem) por sus siglas en inglés consiste en los siguiente: Dado un conjunto de ciudades a visitar...
6. Problema de flujo máximo. (Resolución usando programación lineal)
Переглядів 4 тис.3 роки тому
En este video se considera la asignatura de Optimización 2 de la Universidad Metropolitana (UNIMET) localizada en Caracas, Venezuela. De manera particular se resuelve el problema del flujo máximo utilizando la programación lineal.
5. Problema de flujo máximo. (Resolución por el método de trayectorias aumentadas)
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5. Problema de flujo máximo. (Resolución por el método de trayectorias aumentadas)
4. Problema de la ruta más corta. (Resolución usando Programación Lineal)
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3. Problema de la ruta más corta. (Fundamentos y algoritmo de Dijkstra)
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2. Árbol de expansión mínima
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1. Introducción a los modelos de redes
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7. Modelos multiatributos
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6. Matrices de ponderación
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5. Solución de problemas de programación por metas por el método de jerarquización
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4. Solución de problemas de programación por metas por el método de ponderación (Parte 2)
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4. Solución de problemas de programación por metas por el método de ponderación (Parte 2)
3. Solución de problemas de programación por metas por el método de ponderación (Parte 1)
Переглядів 10 тис.3 роки тому
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2. Formulación de modelos de programación por metas
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1. Introducción a la toma de decisiones multicriterios
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1. Introducción a la toma de decisiones multicriterios
6. EJEMPLO 4 de formulación y solución de un prob. de programación entera. Asignación de capital
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5. EJEMPLO 3 de programación lineal entera. Asignación de profesores a un conjunto de materias
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5. EJEMPLO 3 de programación lineal entera. Asignación de profesores a un conjunto de materias
4. EJEMPLO 2 de formulación y solución de problemas de prog. entera. Horneado de pan y costos fijos
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