Proceso de jerarquía analítica

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INTRODUCCIÓN

De vez en cuando el modelo utilizado puede llegar a ser tan complejo que el modelo matemático construido para el efecto no puede ser resuelto mediante los algoritmos tradicionales que el analista tiene a su alcance, esto puede presentarse por las siguientes situaciones:

• El modelo correctamente formulado es demasiado grande, el modelo es no lineal o es demasiadocomplejo, desde el punto de vista lógico.

• La imposición de suposiciones o aproximaciones de simplificación con las cuales el modelo es más accesible, destruye demasiados elementos de la estructura del modelo que son importantes en el modelo real, alejando al modelo matemático de la realidad dejando de ser útil.

La resolución de un modelo en estas circunstancias es demasiado complejo.Al mismo tiempo, no deseamos perjudicarlo en forma perjudicial. Que se pude hacer en estas situaciones.se puede hacer uso de la especialidad conocida como heurística de programación se ha desarrollado, en parte, para responder esta pregunta. Cuando se emplea la expresión "la resolución del modelo es demasiado compleja", esto se refiere exclusivamente en términos matemáticos. Referido a que elmodelo matemático es tan complicado que aun cuando exista una solución rigurosa (una solución óptima de un modelo de optimización), resulta demasiado difícil, muy laborioso o quizá imposible encontrarla con los conocimientos y la tecnología actuales. En esos casos es posible aplicar un algoritmo heurístico.

El algoritmo heurístico es el que proporciona en forma eficiente soluciones aproximadassatisfactorias en un modelo determinado, Con frecuencia cuando se emplea este tipo de algoritmo es posible medir la precisión para determinar qué tan buena es la solución aproximada. Por ejemplo en el contexto de optimización se puede decir al terminar el proceso se tiene la seguridad de contar con un % de optimalidad o la respuesta heurística será optima en un % de las ocasiones.

Asimismo,heurística es una regla empírica intuitiva para manejar un determinado aspecto de un modelo, puede describirse como el arte y la ciencia del descubrimiento y de la invención o de resolver problemas mediante la creatividad y el pensamiento lateral o pensamiento divergente. A diario podemos usar la heurística, por ejemplo cuando se va al banco decide colocarse en la hilera más corta para reducir eltiempo de espera, aunque no garantice que sea la elección óptima, obedecemos a una regla empírica que a menudo produce buenos resultados.

En el contexto de la programación matemática la heurística se aplica a menudo en conexión con otras estrategias para la resolución de problemas o como un caso especial de éstas. Lo importante es recordar que un procedimiento o algoritmo heurístico esintuitivamente atractivo, pero la única forma en que podemos garantizar sus resultados es en términos estadísticos o dentro de ciertos márgenes de incertidumbre. Se emplea sobre todo por motivos de eficiencia, es decir, para obtener rápidamente ciertos resultados que se esperan buenos, aunque quizá no sean los óptimos.

En términos generales un procedimiento heurístico puede sin duda alguna tanaceptable como un algoritmo < más exacto > que produzca una solución óptima y tal vez incluso preferible a este. Las consideraciones predominantes deberán ser que cantidad de conocimiento y orientaciones podrá proporcionar el modelo y cuál será el beneficio, medido por la diferencia entre los ahorros obtenidos en el modelo.

PROGRAMACIÓN DE RECURSOS

Tiempo de ajuste inicial dependientede la secuencia

El tiempo de ajuste inicial dependiente de la secuencia, se refiere al tiempo ocioso, tiempo de cambio o tiempo de preparación en que se detiene una máquina antes de fabricar otra pieza o realizar otra actividad. La duración de este periodo puede depender tanto del siguiente trabajo que se va a realizar como del trabajo que acaba de finalizar.

En ese sentido,...
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