Programacion lineal

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TRABAJO COLABORATIVO 1 PROGRAMACIÓN LINEAL 100404_153

POR JOSE EDILSON AGUIRRE A 18561883

TUTOR ROBEIRO BELTRÁN

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA –UNADMEDELLIN 2010

INTRODUCCIÓN

Por medio del siguiente trabajo de colaborativo pretendo dar desarrollo a la tarea propuesta por el tutor, con el fin de dar solución a los puntos planteados del curso Programación lineal, el cuales de suma importancia académica y formativa para nuestra función profesional. En el punto 1, se presenta una síntesis de los modelos matemáticos usados en la investigación de operaciones como el modelo determinístico (no probabilístico), es estocástico (probabilístico) y el modelo híbrido que es una combinación de los dos. Donde es de suma importancia el uso de de los modelos matemáticos ennuestras carreras y afines. En el punto 2, se da solución a los ejercicios planteados según la presentación de diapositivas, en los cuales se muestra de manera ilustrativa y comprensible paso a paso, la definición de las variables, el objetivo y las restricciones en algunos problemas de investigación de operaciones.

OBJETIVOS

Diferenciar y conceptualizar los diferentes modelos matemáticos en lainvestigación de operaciones. Reconocer la importancia que tiene la investigación de operaciones en la ingeniería de sistemas. Comprender y aplicar con ejemplos prácticos la aplicación de los modelos de investigación de operaciones.

1. Lea atentamente “Los modelos Matemáticos”. Conteste las preguntas que se formulan al terminar la lectura.
Elabore una síntesis de cada modelo clasificándolode acuerdo al cuadro anexo. (Estocásticos, determinísticos, hibrido), Ilustre con un ejemplo cada modelo DETERMINÍSTICOS (NO PROBABILÍSTICO) En los modelos determinísticos, las buenas decisiones se basan en sus buenos resultados. Se consigue lo deseado de manera "deterministica", es decir, libre de riesgo. Esto depende de la influencia que puedan tener los factores no controlables, en ladeterminación de los resultados de una decisión y también en la cantidad de información que el tomador de decisión tiene para controlar dichos factores.

Un modelo matemático donde las mismas entradas producirán invariablemente las mismas salidas, no contemplándose la existencia del azar ni el principio de incertidumbre. Está estrechamente relacionado con la creación de entornos simulados a través desimuladores para el estudio de situaciones hipotéticas, o para crear sistemas de gestión que permitan disminuir la incertidumbre. La inclusión de mayor complejidad en las relaciones con una cantidad mayor de variables y elementos ajenos al modelo determinísticos hará posible que éste se aproxime a un modelo probabilístico o de enfoque estocástico. Ejemplo: la planificación de una línea de producción,en cualquier proceso industrial, es posible realizarla con la implementación de un sistema de gestión de procesos que incluya un modelo determinísticos en el cual estén cuantificadas las materias primas, la mano de obra, los tiempos de producción y los productos finales asociados a cada proceso. Una fotografía es un modelo de la realidad ilustrada en la imagen. La presión arterial puede utilizarsecomo un modelo de la salud de una persona. Una campaña piloto de ventas puede utilizarse como un modelo de la respuesta de las personas a un nuevo producto.

ESTOCÁSTICOS (PROBABILÍSTICO) Cuando por lo menos una variable es tomada como un dato al azar las relaciones entre variables se toman por medio de funciones probabilísticas, sirven por lo general para realizar grandes series de muestreos,quitan mucho tiempo en el computador son muy utilizados en investigaciones científicas. Un modelo estocástico (probabilístico) es una representación matemática deducida de un conjunto de supuestos con el doble propósito de estudiar los resultados de un experimento aleatorio y predecir su comportamiento futuro, cuando se realiza bajo las mismas condiciones dadas inicialmente. El modelo permite...
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