programacion lineal

CTIVIDAD 6: TRABAJO COLABORATIVO 1
PROGRAMACION LINEAL
PRESENTADO POR
RENZO JOSUE ARAUJO BORRERO
72335152
PRESENTADO A
ANTONIO MERCHAN
UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA “UNAD”
ESCUELA DE CIENCIAS BÁSICAS, TECNOLOGÍA E INGENIERÍA “ECBTI”
CURSO DE PROGRAMACIÓN LINEAL
BARRANQUILLA
2012
ACTIVIDADES GRUPALES
En la primera fase se debe realizar las actividades propuestas en lalectura autorregulada
“Los modelos Matemáticos en la IO”. Tenga en cuenta que debe hacerla con mucha atención
pues en ella encontrará probablemente algunos términos desconocidos pero que a medida
que usted prosigue en la lectura irán definiéndose, esta lectura le permitirá clasificar los
modelos matemáticos en determinísticos, híbridos y estocásticos y dentro de ellos posicionar
a laprogramación Lineal materia de estudio en este curso, al mismo tiempo que le permitirá
valorar la importancia que tienen los modelos matemáticos y la investigación operativa en su
vida profesional y cotidiana.
Elabore una síntesis de cada modelo clasificándolo de acuerdo al cuadro anexo.
MODELOS DETERMINISTICOS
Un modelo deterministico, es aquel en el cual se establece las condiciones para que alejecutar el experimento se determine el resultado, en otras palabras las variables que se
utilizan dentro del experimento o dentro del problema, están sujetas a limitaciones
produciendo resultados no probabilísticos.
Cuando se conocen los datos de manera puntual y la forma del resultado, no hay
incertidumbre. Es decir, todos los datos son conocidos. Se aplica a los siguientes tipos de
problemas deprogramación lineal, programación entera, programación no lineal, teoría de
redes, transporte, de asignación, programación por metas, teorías de inventarios.
MODELOS ESTOCASTICOS
Modelo estocástico es aquel en el cual información pasada, no permite la formulación de una
regla para determinar el resultado preciso de un experimento, es decir, que las variables
tienen un comportamiento más realen el sentido que no tiene limitaciones y pueden estar
sujetas a cambios repentinos los resultados obtenidos son probabilísticos.
Cuando no se conoce el resultado esperado, sino su probabilidad y existe por lo tanto
incertidumbre, se aplica a los siguientes tipos de problemas, como: cadenas de Markov,
teoría de juegos, líneas de espera, inventarios demanda probabilística
MODELO HIBRIDOSModelo hibrido es aquel en el que intervienen los modelos deterministas y los modelos
estocásticos, es decir, que los resultados del problema pueden ser probabilísticos o no
probabilísticos
ILUSTRE CON UN EJEMPLO CADA MODELO
Ejemplos de Modelos Determinísticos (No Probabilístico): En donde todas las variables son
conocidas:
El taller de José se especializa en cambios de aceite del motor yregulación del
sistema eléctrico. El beneficio por cambio del aceite es $7 y de $15 por regulación.
José tiene un cliente fijo con cuya flota, le garantiza 30 cambios de aceite por semana.
Cada cambio de aceite requiere de 20 minutos de trabajo y $8 de insumos. Una
regulación toma una hora de trabajo y gasta $15 en insumos. José paga a los
mecánicos $10 por hora de trabajo y emplea actualmente ados de ellos, cada uno de
los cuales labora 40 horas por semana. Las compras de insumos alcanzan un valor de
$1.750 semanales. José desea maximizar el beneficio total. Formule el problema.
Esto es una pregunta de programación lineal. Una porción de un cambio del aceite o del
ajuste no es factible.
X1 = Cambios del aceite, ajuste
X2 = Ajuste
Maximizar 7X1 + 15X2
Sujeta a:
X1 >= 30 Cuenta Dela Flota
20X1 + 60X2 = 0.
El coste de trabajo de $10 por hora no se requiere para formatear el problema desde el
beneficio por cambio del aceite y el ajuste toma en la consideración el coste de trabajo.
Un granjero va a comprar fertilizante que contiene 3 ingredientes A. B y C las unidades
mínimas requeridas son 160u, de A 200u de B y 80 de C. existen en el mercado 2
marcas populares una...