Modulo Algebra Lineal

ACTIVIDAD 6

APORTE COLABOTARIVO PRIMERA FASE

MALEVIS MARTINEZ CARABALLO

C. C. 32769406

PROGRAMACION LINEAL

TUTOR: EDGAR MAURICIO ALBA

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA – UNAD

ESCUELA DE CIENCIAS ADMINISTRATIVAS ECONOMICAS Y DE NEGOCIOS –ECACEN

BARRANQUILLA OCTUBRE 5 DE 2013

MODELOS MATEMATICOS DE OPERACIONES

DETERMINISTICO (NO PROBABILISTICO) ESTOCASTICOS HIBRIDOS

• Organización no lineal. Se basan en la función objetivo o las restricciones

• Metodos Clásicos. Con circulo diferencial

• Método de busqueda. Gradientes ramificaciones

• Programación no lineal. Algoritmos para explorar la estructura matematica

• Programación lineal. Función objetivos lineal

• Optimización lineal. Técnicas gradientes y ramificación

• Transporte y asignación. Para casos especiales en P.L. son eficientes los mecanismos de solución.

• Programación Entera. Variables de decisión en modelos OL

• Redes.Representa los modelos de PL. • Estocastica. Area de programación matematica

• Colas. Termino de criterios de costos

• Proceso estocastico. Se caracteriza por una sucesión de variables.

• Teoría de decisión y juegos. Enfoque formalizado a la toma de decisiones. Relacionado para caracterizar el comportamiento en la toma de decisiones. • Programación Dinamica. Optimización en forma unica para muchos problemas

• Inventarios. Representa el comportamiento de sistemas complejos por los modelos logicos

• Simulación. Representa el comportamiento de sistemas complejos por modelos logicos o matematicos

• Pert. Ruta Critica. Es un enfoque para plantear, programar y controlar los proyectos complejos que se pueden caracterizar como redes

• Huristicos. Aplican reglas de pulgar a los problemas que sin esto no podrian ser resueltos de manera factible, eficaz y optima

Método deterministico (no probabilistico)

El construir un modelo ayuda a colocar los aspectos complejos e inciertos de un problema de decisión en una estructura logica que es adecuada para el analisis formal.

Son manejables bajo suposiciones probabilisticos; algunos sistema del mundo real son lo suficientemente estables como para modelarlos eficazmente con enfoques deterministicos, una característica de estos modelos es que permiten la introducción de incertidumbre.

Un modelo deterministico es un modo matematico donde las mismas entradas produciran invariablemente las mismas salidas, no contemplandose la existencia del azar ni el principio de incertidumbre, esta estructuralmente relacionado con la creación de entornos simulados a través de simuladores para el estudio de situaciones hipoteticas o para crear sistemas que permitan disminuir la incertidumbre.

Ejemplo: El proceso de planificación de una línea en una fábrica, utilizando un sistema de gestión de procesos que incluya un modelo deterministico.

Materia prima- la mano de obra- los tiempos de producción – producto final

En una fábrica de confección de camisas

Materia prima – corte – confección – empaque – almacenaje

Modelos Estocasticos (probabilisticos)

Un modelo es estocastico cuando al menos una variable del mismo es tomada como un dato al azar y las variables se toman por medio de funciones probabilisticas. Sirven para realizar grandes series de muestreo, son utilizados en investigaciones cientificas.

Ejemplo: el tiempo de funcionamiento de un daño en una pieza de un automovil, el tiempo en

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