PROGRAMACION LINEAL

ACTIVIDAD No. 6 – TRABAJO COLABORATIVO No. 1
Introducción a la Programación Lineal: Estudio de Casos

Presentado por:
YENNY LICETH PEREZ HURTADO
Código: 67015121
GONZALO ALFONSO MELO
Código: 80.513.298
LILIANA PULIDO MARTÍN
Código: 52.779.395
HUGO HERNANDO CAMAYO
Código: 76 318 079
Grupo 100404_252

TUTOR:
JESUS ARMADO ORTIZ ROMERO

UNAD
UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y ADISTANCIA
Octubre de 2013

INTRODUCCIÓN

Este trabajo presentara actividades en base a la lectura sobre modelos matemáticos en la IO
buscando desarrollar de manera adecuada las respuestas a las preguntas propuestas en el
desarrollo del respectivo taller. Se evidenciará
la creación conjunta de ejemplos
desarrollados en base al video “para la creación de modelos de programación lineal”, para elproceso de práctica de dicha actividad.

FASE1:
SINTESIS MODELOS DE INVESTIGACION DE OPERACIONES
MODELO DETERMINISTICO: Es un modelo de optimización y programación
no lineal, es decir maneja suposiciones determinísticas expresadas en
variables y parámetros. Aplicable a procesos de Programación lineal,
transporte y asignación y método de búsqueda. También el modelo
determinístico sepresta para la aplicación de modelos de redes por medio de
diagramas de flujo. El modelo está estrechamente relacionado con la creación
de entornos simulados el estudio de situaciones hipotéticas, o para crear
sistemas de gestión que permitan disminuir la incertidumbre.
Se caracteriza como aquellos que optimizan algunas funciones objetivo
generalmente sujeto a un conjunto de restricciones.
Lainclusión de mayor complejidad en las relaciones con una cantidad mayor
de variables y elementos ajenos al modelo determinantico hará posible que
éste se aproxime a un modelo probabilístico o de enfoque estocástico.
MODELO ESTOCASTICO O PROBAIBILISTICO: Este tipo de modelo se
basa en el azar, probabilidad e incertidumbre, el modelo estocástico maneja
variables aleatorias. Integra procesos decolas y teoría de decisiones y juegos.
Se aplican suposiciones determinísticos como variables aleatorias de
distribuciones muéstrales específicas. Estudian el comportamiento de una
variable aleatoria a lo largo del tiempo. Sirven por lo general para realizar
grandes series de muestreos, quitan mucho tiempo en el computador son muy
utilizados
en
investigaciones
científicas.
Para lograrmodelar correctamente un proceso estocástico es necesario
comprender numerosos conceptos de probabilidad y estadística.
MODELO HIBRIDO: Incluye los dos modelos, determinístico y estocástico. En
dicho modelo se pueden aplicar problemas de inventarios, simulación,
programación dinámica y Pert Ruta Crítica, aplica la probabilidad y
suposiciones determinísticas. Representan el comportamiento desistemas
complejos por modelos lógicos o matemáticos computarizados. Está orientado
a la planeación organización, dirección y control de todas y cada una de las
actividades componentes de un proyecto que debe desarrollarse durante un
tiempo crítico y al costo óptimo.

EJEMPLOS DE CADA MODELO
Modelo Determinístico:
Problema de la Dieta: (Stigler, 1945). Consiste en determinar una dieta demanera
eficiente, a partir de un conjunto dado de alimentos, de modo de satisfacer
requerimientos nutricionales. La cantidad de alimentos a considerar, sus
características nutricionales y los costos de éstos, permiten obtener diferentes
variantes de este tipo de modelos. Por ejemplo:

Leche

Legumbre

Naranjas

Requerimientos

(lt)

(1 porción)

(unidad)

NutricionalesNiacina

3,2

4,9

0,8

13

Tiamina

1,12

1,3

0,19

15

Vitamina C

32

0

93

45

Costo

2

0,2

0,25

Variables de Decisión:




X1: Litros de Leche utilizados en la Dieta
X2: Porciones de Legumbres utilizadas en la Dieta
X3: Unidades de Naranjas utilizadas en la Dieta

Función Objetivo: (Minimizar los Costos de la Dieta) Min 2X1 + 0,2X2 + 0,25X3...