Programacion lineal

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INVESTIGACION DE OPERACIONES. TEMARIO. I. INTRODUCCION A LA INVESTIGACION DE OPERACIONES Definición de antecedentes, ubicación en las organizaciones, metodología. II. PROGRAMACION LINEAL. • Modelo de la Programación Lineal (P.L. General). Propiedades. • Formulación con Programación Lineal de aplicaciones típicas en: producción, selección de equipo, procesos, horarios, dieta, etc. • Solución parael problema expresado con Programación Lineal. • Método de solución gráfica con solo dos variables. • Visualización de conceptos de P.L.; solución factible y no factible, solución básica, solución única y no única, restricción redundante, solución degenerada, variable de holgura y superflua. • Método de solución analítica para el problema de P.L. • Formas equivalentes del modelo de programaciónlineal. • Definiciones y teoremas de P.L. • Método SIMPLEX y criterios para el cambio de base. • Variables artificiales. • Método SIMPLEX−PENAL o de la M Grande. • Método SIMPLEX−DOS FASES. • Casos especiales en la tabla SIMPLEX. • Teoría de la Dualidad en P.L. • Obtención del Problema Dual en forma canónica. • Obtención del Problema Dual en forma directa. • Equivalencia entre las dos obtencionesanteriores • Significado de las variables duales e interpretación económica. • Método DUAL−SIMPLEX y criterios para cambios de base. • Estructura matricial de la tabla SIMPLEX. • Análisis de sensibilidad de la solución óptima de un problema. • Cambios en el vector b de recursos de restricciones. • Cambios en el vector C de coeficientes de la función objetivo. • Cambios en la matriz A de coeficientesde restricciones. • Aplicaciones de la Programación Lineal a Redes de Flujo. • Definición. • Modelo de transporte simple. Definición. • Modelo matemático de P.L. y tabla usual. • Solución inicial para la optimización de un problema. • Algorítmo de transporte (SIMPLEX−SIMPLIFICADO) para la optimización. • Ejemplificación de soluciones degenerada y no degenerada. • Modelo de transbordo definición.• Modelo matemático de transbordo balanceado y sin capacidades. • Modelo matemático de transbordo con capacidades. • Problemas y modelo matemático de ruta mínima. Definición. • Algorítmo de Dijkstra para red orientada y no orientada. • Algorítmo matricial para cualquier red. • Problema de árbol mínimo y algorítmo de conjunto conectado. 1

• Problema y modelo matemático de flujo máximo • Algorítmode Ford−Fulkerson para red orientada • Algorítmo matricial para cualquier red. INVESTIGACION DE OPRERACIONES. • Es la aplicación del método científico. • Por grupos interdisciplinarios. • En el estudio de problemas de las organizaciones creads por el hombre buscando un a solución integral. Modelo matemático obligado. METODO CIENTIFICO Métodos estadísticos de muestreo. Investigador de operaciones.Administradores. Informáticos. GRUPOS Ingenieros. INTERDISCIPLINARIOS Economistas. Contadores. Etc. CREADAS POR EL HOBRE. Enfoque sistémico. ANTECEDENTES. AÑO. AUTOR. TECNICA DESARROLLADA. 1759 Quesnay Modelos primarios de programación matemática. 1873 G.Jordan. Modelos lineales. 1874 Warlas. Modelos primarios de programación matemática. 1891 Minkousky. Modelos lineales. 1903 Farkas. Modeloslineales. 1897 Markov. Modelos dinámicos probabilísticos. 1905 Erlang. Líneas de espera. • Konig Egervary Asignación. 2

1937 Morgerstern. Lógica estadística. 1937 Von Newman. Teoría de juegos. 1939 Kantorovich. Distribución. 1947 G.Dantzig. Método SIMPLEX. 1950's Bellman. Programación dinámica. Kun−Tucker. Programación no lineal. Gomory. Programación entera. Ford−Fulkerson. Redes de flujo. AÑO.AUTOR. TECNICA DESARROLLADA. Markowitz. Simulación. Raifa. Análisis de decisiones. Arrow−Karli. Inventarios. Siglo XVI..... Newton. Lagrange Probabilidad y. Cálculo Diferencial Laplace. Estadística. Leibnitz. Stieljes. Metodología de Investigación de Operaciones: 1 Identifica el problema (partes y objetivos) 2 Observar el Sistema (información) 3

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Formular un Modelo Matemático (plantear )...
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