Modelos Deterministicos

Primera Fase

1- Modelos Deterministicos:

Este tipo de modelos son aquellos en donde todas las funciones, son conocidas, o se pueden obtener a través de despejes, es decir que en ellos se puede deducir que cuando el modelo será analizado se tendrá toda la información necesaria disponible para de esta manera tomar las decisiones correspondientes necesarias.

Ejemplo

Modelo de Inventarios Deterministicos, el inventario de un almacén incluye bienes y materiales usados en la logística de servicios de la empresa.

Con el fin de satisfacer la demanda a tiempo, las empresas suelen mantener cierto nivel de inventario en sus almacenes, para ayudar a enfocar esta previsión se desarrollaron una serie de modelos que nos pueden ser útiles a la hora de tomar decisiones sobre inventarios cuando la demanda es conocida.

Básicamente estos modelos intentaran dar una respuesta a las preguntas que normalmente se plantea el departamento de gestión de inventarios como por Ejemplo.

¿Cuándo lanzar una orden de producción o de compra?

¿Cuál debe ser el tamaño óptimo de dicho pedido?

Y para esto distinguiremos cuatros tipos de Stock posibles según la función que los mismos desempeñan.

Stock de Ciclo, Estacionales, Seguridad, Transito.

El taller LUBEOIL se especializa en cambios de aceite de motor y regulación del sistema eléctrico, el beneficio por el cambio del aceite es $7 y de $15 por regulación, José tiene un cliente fijo con cuya flota de vehículos 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 1 hora de trabajo y gasta $15 en insumos, LUBEOIL paga a los mecánicos $10 por hora de trabajo y emplea actualmente a dos de ellos, cada uno de los cuales labora 40 horas semanales, las compras de insumos alcanza un valor de $1.750 semanales, LUBEOIL desea maximizar el beneficio total.

X1= Cambios de Aceite, Ajuste

X2= Ajustes

Maximizar 7X1 + 15X2

X1≥30 Cuenta de flota

20X1 + 60X2≤4800 de trabajo de tiempo

8X1 + 15X2≤1750 Primas materiales

X1≥0, X2≥0

Modelos Híbridos:

Es aquel en que intervienen los modelos Deterministicos y estocásticos, es decir que los resultados del problema pueden ser probabilísticos o no

Modelos Estocásticos:

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 real en el sentido que no tienen 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 con demanda probabilística.

Ejemplo

Supongamos dos jugadores que juegan un juego donde se pierde o se gana, y en cada jugada se apuesta un dólar por jugador .El jugador A tiene a dólares y el jugador B Tiene b dólares. Supongamos que no hay ventajas para ningún jugador, esto es cada uno tiene las mismas opciones de ganar (o perder). Desde el punto de vista de la ganancia del jugador A, definamos el proceso Xn como la ganancia obtenida por A en la n-ésima jugada. Es claro que la ganancia de este jugador antes de una determinada jugada, dependerá de la ganancia que haya obtenido en la jugada inmediatamente anterior (esto es, la propiedad markoviana) Además existe cierta regla de parada, toda vez que el jugador A pierda todo su dinero, o le gane todo el dinero a su contrincante, el juego se detiene. Bajo estas condiciones el espacio de estado de este proceso es S= (0, 1,2……., a + b), donde las probabilidades

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