Administracion

TRABAJO COLABORATIVO No. 1
PRIMERA FASE

Presentado por:
FABIÁN FERNANDO ROJAS
CODIGO: 12752708
YOVANNY HERMIDA HERNANDEZ
CODIGO: 12266752
CARLOS AUGUSTO SERRANO REINA
CODIGO: 12198636

Presentado a:
EDGAR MAURICIO ALBA V.
Tutor

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA UNAD CEAD
MODULO DE PROGRAMACION LINEAL
GRUPO 100404_10
06 DE OCTUBRE DE 2011
INTRODUCCIÓN

El presenteTrabajo Colaborativo consta de dos fases: en la primera, cada participante del grupo expone individualmente una síntesis basada en la lectura “MODELOS DE INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES”, suministrada en el aula virtual del curso de Programación Lineal. En dicha síntesis, se ve una clasificación de los modelos de I.O, en modelos determinísticos, modelos probabilísticos, y modelos híbridos. En losprimeros, se supone que todas o la mayoría de las variables son controladas y se conoce toda la información necesaria, mientras que en los segundos se contempla la incertidumbre en los cursos de acción o los resultados, ya que no todas las variables son conocidas con exactitud. No obstante, los modelos híbridos conjugan los dos modelos ya mencionados. Así mismo, se exponen ejemplos que ilustran losdiferentes modelos de acuerdo a su clasificación, evidenciando de esta manera la infinidad de aplicaciones y utilidades que brinda la Investigación de Operaciones, lo que conlleva a la redacción de un párrafo reflexivo sobre la importancia que ésta tiene en la vida profesional del estudiante.
La segunda fase, se trata de la formulación de un problema real, cuya solución se puede obtener mediante elseguimiento de las fases que propone la Investigación de operaciones, construyendo un modelo matemático que contiene los aspectos esenciales del problema, obteniendo las mejores soluciones mediante la implementación de un algoritmo o procedimiento matemático, y de acuerdo a ello tomando una decisión.
De esta manera, se refleja la apropiación y dominio por parte de los participantes de lastemáticas desarrolladas en la unidad I del curso de Programación Lineal.

OBJETIVOS

➢ Hacer una adecuada diferenciación entre modelos determinísticos, probabilísticos e híbridos, ilustrando ejemplos de cada uno de ellos, de acuerdo a su clasificación.

➢ Reconocer la gran magnitud de aplicaciones que ofrece la implementación de modelos de Investigación de Operaciones.

➢ Comprender yaplicar la metodología para solucionar problemas de Investigación de Operaciones, mediante el planteamiento y solución de un ejercicio aplicativo, siguiendo las fases o etapas que propone la I.O.

ACTIVIDAD GRUPAL: DESARROLLO DE ACTIVIDADES

1. Síntesis de modelos de Investigación de Operaciones
Los tipos de modelos están divididos en tres categorías principales. El primer lugar estánlos modelos determinísticos donde se conocen tanto las variables (no controlables) y los parámetros, los cuales son fijos y entre sus ventajas están que sus modelos matemáticos son manejables, genera un enfoque más eficaz y real de las situaciones, finalmente a través del análisis de sensibilidad, permiten incluir niveles de incertidumbre para analizar sus efectos en la solución del problema.Principalmente su función de optimización (maximin) está orientada hacia la función objetivo y ésta a su vez es delimitada por restricciones o limitaciones expresadas en igualdades o desigualdades. En los modelos de Optimización Lineales, cuando la función objetivo y las restricciones son lineales, se puede clasificar el modelo como de Programación Lineal y un ejemplo de éste tipo de modelos son losModelos de Trasporte y de Asignación. Además de la Programación Lineal existe también modelos de Programación Entera en cuyo caso las variables de decisión se restringen a valores de 0 y 1, un ejemplo de éste último son los modelos de Redes, y por último los modelos de Programación de Metas que igual a los dos anteriores modelos de programación, usan un algoritmo iterativo (algoritmo) para...