clasificacion de las empresas por su nacionalidad




ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA AGROPECUARIA DE MANABÍ MANUEL FÉLIX LÓPEZ

CARRERA ADMINISTRACIÓN PÚBLICA


SEMESTRE: QUINTO PERÍODO ABRÍL-SEPTIEMBRE/2013

TRABAJO GRUPAL
TEMA:
ANÁLISIS POST- ÓPTIMO

AUTORES:
DUEÑAS VERA VIVIANA BEATRIZ
LUCAS ZAMORA ESTALIN
MENDOZA CEDEÑO GEMA
PÁRRAGA VÉLEZ MARÍA
TECA DELGADO ROBBY

FACILITADORA:

ING. MARYS IRIARTE VERACALCETA, 26 JUNIO 2013

1. INTRODUCCIÓN


Los modelos de programación lineal, los coeficientes de la función objetivo, de las variables y de las restricciones se dan como datos de entrada o como parámetros fijos del modelo.


En los problemas reales los datos de entrada no son exactos sino aproximados. En el procedimiento de resolución siempre se partirá de una solución óptima alproblema original.

En todo el desarrollo del análisis post-óptimo los cálculos se han de realizar en la última tabla del simplex. Los investigadores utilizan modelos matemáticos e informáticos para una variedad de entornos y propósitos, con frecuencia para conocer los posibles resultados de uno o más planes de acción.
Las modificaciones que estudiaremos en el análisis post-óptimo son:
1Modificación de los coeficientes de la función objetivo.

Modificación de las constantes de restricción.

Modificación de los coeficientes técnicos.



2. ANÁLISIS DE LA SENSIBILIDAD


El Análisis de la Sensibilidad es un conjunto de operaciones posteriores a la obtención de la solución óptima que sirven para estudiar y determinar la sensibilidad de la solución a los cambios en lashipótesis.



En los distintos campos de la ciencia se nos presentan situaciones que requieren el uso del Análisis de la Sensibilidad.

En el entorno comercial muchas veces es impredecible e incierto debido a factores tales como cambios económicos, reglamentaciones públicas, dependencia de subcontratistas y proveedores, etc. Los gerentes generalmente se ven inmersos en un entorno dinámico einestable donde aún los planes a corto plazo deben reevaluarse constantemente y ajustarse de manera incremental. Todo esto requiere una mentalidad orientada al cambio para hacer frente a las incertidumbres.

Los investigadores utilizan modelos matemáticos e informáticos para una variedad de entornos y propósitos, con frecuencia para conocer los posibles resultados de uno o más planes de acción.

Sepuede hacer frente a las incertidumbres de una manera más "determinista". Este abordaje tiene distintos nombres tales como "modelación determinista", "análisis de sensibilidad" y "análisis de estabilidad".
La relevancia del modelo depende en gran medida del impacto de la incertidumbre sobre el resultado del análisis.

A continuación, se propone una lista abreviada de las razones por lascuales se debe tener en cuenta el Análisis de Sensibilidad:

Toma de decisiones o desarrollo de recomendaciones para decisores:
Para probar la solidez de una solución óptima. Las sorpresas no forman parte de las decisiones óptimas sólidas.
Para identificar los valores críticos, umbrales, o valores de equilibrio donde cambia la estrategia óptima.
Para identificar sensibilidad o variablesimportantes.
Para investigar soluciones subóptimas.
Para desarrollar recomendaciones flexibles que dependan de las circunstancias.
Para comparar los valores de las estrategias de decisión simples y complejas.
Para evaluar el riesgo de una estrategia o escenario.
Para estimar la relación entre las variables de entrada y las de salida.
Para comprender la relación entre las variables de entrada ylas de salida.
Para desarrollar pruebas de las hipótesis.
Para probar la validez o precisión del modelo.
Para buscar errores en el modelo.
Para simplificar el modelo.
Para calibrar el modelo.
Para hacer frente a la falta o insuficiencia de datos.
Para priorizar la adquisición de información.




3. ANÁLISIS POST-ÓPTIMO Y ANÁLISIS DE LA SENSIBILIDAD


En forma resumida,...