Trabajo Colaborativo 1 Programacion Lineal

INTRODUCCION


Al desarrollar el siguiente trabajo encontraremos, que la programación Lineal pretende que nosotros como estudiantes demos la importancia que tiene la investigación de operaciones como herramienta que proporciona conocimientos para la construcción de modelos matemáticos, además de la conceptualización y las diferentes formas de presentación de un problema de programaciónlineal.

Entraremos los diferentes modelos y sus aplicaciones.

































OBJETIVOS



• Comprender los elementos teóricos que sustentan la programación lineal.

• Identificar y utilizar los métodos de programación lineal.

• Identificar y los diferentes modelos de programación lineal y sus características

• Realizar unejemplo de aplicación de un modelo de manera propia






























1. Elabore una síntesis de cada modelo clasificándolo de acuerdo al cuadro anexo.
MODELOS SINTESIS
MODELOS DETERMINISTICOS
Optimización lineal: Para cada uno de estos Modelos Lineales, el procedimiento de solución se basa en un logaritmo iterativo específico. Un logaritmo iterativo esun procedimiento de solución que empieza con una solución (completa o parcial) y luego procede hacia mejores o más completas soluciones por un conjunto de reglas. El procedimiento se aplica repetidamente hasta que no se logre mayor mejoramiento en la función objetivo, o hasta que se encuentre alguna condición de detenerse.
Programación lineal Se caracterizan por su función objetivo lineal y susrestricciones lineales.
Transporte y los de Asignación se pueden ver como casos especiales de la programación lineal, por medio de los cuales se pueden hacer más eficientes los procedimientos de solución
Programación entera o de programación 0 - 1. Cuando las variables de decisión en los modelos de optimización lineal se restringen, bien sea a integrarse o valores 0 - 1, son adecuados
De redesRepresentan estos tipos de problemas en términos de diagramas de flujo.
De programación de metas optimizan una función objetivo de criterios que es lineal, sujeta a un conjunto de restricciones lineales
Optimización no Lineal: se clasifican más bien por el método de solución que por la estructura del modelo
De Búsqueda utilizan técnicas gradiantes y ramificación,
Programación no Lineal Aplicanalgoritmos especiales (procedimientos de solución) para explotar ciertas estructuras matemáticas en las relaciones funcionales.
Clásicos aplican cálculo diferencial;
MODELOS ESTOCASTICOS
Algoritmos de Programación Estocásticas: tratan los parámetros de modelos de optimización como variables aleatorias de distribuciones muéstrales específicas. Representan un área de la programaciónmatemática en la que no se aplican suposiciones determinísticas.
Físicos son: ( modelos de inventarios y los competitivos) ocupan una categoría especial en cuanto que han sido desarrollados especialmente para un área dada de aplicación
Colas Modelos Físicos intentan esencialmente predecir las características operativas
Teoría de decisiones representa un enfoque formalizado a la toma de decisiones bajoincertidumbre, la cual incorpora e integra conceptos de la teoría de utilidad, de la teoría de distribución de probabilidades y de la teoría de probabilidad de Bayes
La teoría de juegos en un enfoque relacionado para caracterizar el
Comportamiento de la toma de decisiones bajo conflicto o competencia.
MODELOS HÍBRIDOS
La Programación dinámica: es un enfoque a la optimización deseable en formaúnica para muchos problemas determinísticos o probabilísticos, varios modelos incluyen representaciones determinísticas y probabilísticas:
Heurísticos aplican reglas del pulgar a los problemas que sin esto no podrían ser resueltos de manera factible, eficaz y óptima,
Inventarios tanto determinísticos como estocásticos, especifiquen políticas de inventarios que minimizan el costo esperado
La...