Using MILP Tools to Study R & D Portfolio Selection Model for Large Instances in Public and Social Sector
Título del documento: Using MILP Tools to Study R & D Portfolio Selection Model for Large Instances in Public and Social Sector
Revista: Computación y sistemas
Base de datos: PERIÓDICA
Número de sistema: 000342269
ISSN: 1405-5546
Autores: 1
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Instituciones: 1Universidad Autónoma de Nuevo León, Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica, Monterrey, Nuevo León. México
Año:
Periodo: Oct-Dic
Volumen: 12
Número: 2
Paginación: 163-172
País: México
Idioma: Inglés
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Experimental, aplicado
Resumen en español En este trabajo se presenta un modelo de programación lineal entera mixta (MILP) para el problema del portafolio de proyectos públicos R & D bi–objetivo. El enfoque propuesto provee un punto medio entre el impacto y el número de los proyectos. Se consideran técnicas de relajación Lagrangiana para obtener cotas fácilmente calculables para los valores objetivos. La experimentación muestra que puede obtenerse una solución en menos de un minuto incluso para casos de carteras de más de 25,000 proyectos propuestos. Esto implica una mejora significativa a los enfoques previos que resuelven eficientemente casos con sólo algunos cientos de proyectos
Resumen en inglés In this paper a mixed–integer linear programming (MILP) model is studied for the bi–objective public R & D projects portfolio problem. The proposed approach provides an acceptable compromise between the impact and the number of supported projects. Lagrangian relaxation techniques are considered to get easy computable bounds for the objectives. The experiments show that a solution can be obtained in less than a minute for instances comprising of up to 25,000 project proposals. This brings significant improvement to the previous approaches that efficiently manage instances of a few hundred projects
Disciplinas: Ciencias de la computación,
Economía
Palabras clave: Inversiones,
Matemáticas aplicadas,
Programación lineal,
Proyectos de inversión,
Proyectos de desarrollo,
Sector privado,
Sector público,
Optimización multiobjetivo
Keyword: Computer science,
Economics,
Investments,
Applied mathematics,
Linear programming,
Investment projects,
Development projects,
Private sector,
Public sector,
Multiobjective optimizing
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