Ivestigacio De Operaciones

INSTITUTO TECNOLÓGICO SUPERIOR DE HUICHAPAN

INVESTIGACION DE OPERACIONES

ALUMNO:

JOSUE URIEL RESENDIZ GONZALEZ

CATEDRÁTICO:

Ing. MARIA ISABEL

CARRERA:

INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES

TRABAJOS

Unidad 1: Programación No Lineal

1.1 Definición, desarrollo y tipos de modelos de investigación de operaciones.

Es un procedimiento o algoritmo matemático mediante el cual se resuelve un problema indeterminado, formulado a través de un sistema de inecuaciones lineales, optimizando la función objetivo, también lineal.

La programación lineal involucra la planeación de actividades para obtener un resultado óptimo; esto es, el resultado que mejor alcance la meta especificada (de acuerdo con el modelo matemático) entre todas las alternativas factibles.

Este dispone de un procedimiento de solución muy eficiente llamado método simplex para resolver problemas lineales simples, incluso los de gran tamaño. Éstas son algunas razones del tremendo efecto de la programación lineal en las décadas recientes.

Desarrollo

Construcción de los Modelos de Programación Lineal

De forma obligatoria se deben cumplir los siguientes requerimientos para construir un modelo de Programación Lineal.

Requerimiento

Función objetivo. (F.O). Debe haber un objetivo (o meta o blanco) que la optimización desea alcanzar.

Requerimiento. Restricciones y decisiones. Debe haber cursos o alternativas de acción o decisiones, uno de los cuáles permite alcanzar el objetivo.

Requerimiento. La F.O y las restricciones son lineales. Deben utilizarse solamente ecuaciones lineales o desigualdades lineales.

MODELO

Es una representación o abstracción de una situación u objeto real, que muestra las relaciones (directas o indirectas) y las interrelaciones de la acción y la reacciónen términos de causa y efecto.

Tipos de modelos: Icónico, Analógicos y Simbólicos o matemáticos.

1.2 Formulación de modelos.

Una vez que el tomador de decisiones define el problema, la siguiente etapa consiste en reformularlo de manera conveniente para su análisis. La forma convencional en que la investigación de operaciones logra este objetivo es mediante la construcción de un modelo que represente la esencia del problema.

Los modelos también son representaciones idealizadas, pero están expresados en términos de símbolos y expresiones. Esta función se llama función objetivo.

Con frecuencia, tales expresiones matemáticas de las limitaciones reciben el nombre de restricciones.

Las constantes (los coeficientes o el lado derecho de las expresiones) de las restricciones y de la función objetivo se llaman parámetros del modelo. El modelo matemático puede decir entonces que el problema es elegir los valores de las variables de decisión de manera que se maximice la función objetivo, sujeta a las restricciones dadas.

La determinación de los valores apropiados que deben asignarse a los parámetros del modelo (un valor por parámetro) es una tarea crítica y a la vez un reto en el proceso de construcción del modelo. Al contrario de los problemas que se presentan en los libros donde se proporcionan estos números, la determinación de los valores de los parámetros en los problemas reales requiere la recolección de los datos relevantes. Es común que el valor asignado a un parámetro sea, por necesidad, sólo una estimación. Debido a la incertidumbre sobre el valor real del parámetro es importante analizar la forma de cómo cambiaría (si lo hace) la solución derivada del problema cuando el valor asignado al parámetro cambia por otros valores posibles. Este proceso, que se conoce como análisis de sensibilidad.

Un modelo es, por necesidad, una idealización abstracta del problema, por lo que casi siempre se requieren aproximaciones y supuestos de simplificación si se desea que el modelo sea manejable (susceptible de ser resuelto). Por lo tanto, debe tenerse cuidado de que el modelo sea siempre una representación válida del problema. El criterio adecuado para juzgar la validez de un modelo es si predice o no con suficiente exactitud los efectos relativos de los diferentes cursos de acción, para poder tomar una decisión que tenga sentido. No es necesario incluir detalles sin importancia o factores que tienen casi el mismo efecto sobre todas las opciones. Ni siquiera es necesario que la magnitud absoluta de la medida de desempeño sea casi correcta para las diferentes alternativas, siempre que sus valores relativos sean bastante precisos.

En la etapa de desarrollo del modelo se recomienda empezar con una versión muy sencilla y avanzar de manera evolutiva hacia paradigmas más elaborados que reflejen mejor la complejidad del problema real. Este proceso de enriquecimiento del modelo continúa sólo mientras sea manejable.

La decisión básica que debe tomarse oscila entre la precisión y el manejo del modelo.

Un paso crucial en la formulación de un modelo de IO es la construcción de la función objetivo.

Esta tarea requiere desarrollar una medida cuantitativa del desempeño asociado a cada objetivo que el tomador de decisiones identifica cuando define el problema. Si en el estudio se contempla más de un objetivo, es necesario transformar y combinar las medidas respectivas en una medida compuesta de eficacia llamada medida global de desempeño. Esta medida compuesta puede ser algo tangible y corresponder a una meta más alta de la organización, o puede ser abstracta. En este caso, desarrollar una función de utilidad puede ser complejo y requerir una comparación cuidadosa de los objetivos y su importancia relativa. Una vez desarrollada la medida global de desempeño, la función objetivo expresa esta medida como una función matemática de las variables de decisión.

1.3 Método

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