La optimización discreta es un área muy amplia que a menudo se caracteriza por dos partes:
- Optimización combinatoria (esto a menudo incluye programación lineal, redes de flujo, teoría de grafos y combinatoria a veces, entre otras áreas);
- Programación entera (con respecto a la programación matemática en su conjunto, por ejemplo, optimización convexa).
Muy a menudo, la optimización discreta se estudia con mayor intensidad en los campos de Matemática Aplicada y Ciencias de la Computación. Dicho esto, puede modelar muchos problemas (tantos elegiré no darle una lista completa ya que ni siquiera me sentiría seguro como alguien que ha estudiado Optimización combinatoria durante un tiempo para hacer esto) en forma de problemas de optimización discreta . Hay muchos problemas que puedo mencionar que tienen aplicaciones posibles absolutamente enormes, tantos que son casi fundamentales para los Algoritmos de estudio en estos días. Los problemas discretos y la computación van de la mano, como la mantequilla de maní y la mermelada, por eso digo esto. No considere esta lista como una lista completa, solo son algunos ejemplos:
- Problema de vendedor ambulante
- Problema de ruta más corta
- Problema de árbol de expansión mínimo
- Muchos problemas en la teoría de la programación, como la programación de la tienda de trabajo y la minimización temporal en máquinas paralelas.
- Programación lineal
- Problema (s) de flujo de costo mínimo
- Problema de flujo máximo
¡Espero que esto ayude!
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