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Se ocuparon de obtener máximos y mínimos condicionados de determinadas funciones.
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Se intereso por problemas de este género. S e remonta a métodos actuales.
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Intuyeron de forma imprecisa los métodos de programación lineal.
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Publica estudios sobre distribución de flujos que anticipa conceptos de programación lineal.
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Publica monografía "Métodos matemáticos de organización y planificación de la producción"
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Se formula por primera vez, estudiado por Koopmans y Kantorovich
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Formula el enunciado estándar al que cabe reducir todo problema de programación lineal.
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Conjeturan la equivalencia de los problemas de programación lineal y la teoría de matrices desarrollada en trabajos anteriores.
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Conectan la programación lineal con la economía, sentando la base para aplicaciones en teoría de precios y asignación de recursos.
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Desarrollo el método Simplex
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Desarrolla el primer algoritmo computacional eficiente para el método simplex, permite resolver con ciertas variables.
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Formaliza condiciones de optimalidad.
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Avanzan en la comprensión de la complejidad computacional de la programación lineal.
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Construyeron un ejemplo que el método simplex tiene complejidad exponencial y buscan alternativas.
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Desarrolla el algoritmo elipsoide, primer método de tipo polinomial para programación lineal.
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Crea el algoritmo de punto interior.
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Se popularizan los softwareś de programación lineal.
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Se integra con Machine Learning e inteligencia Artificia, usandose en optimización de redes, logística, finanzas y ciencia de datos.