MODELOS MATEMATICOS
Enviado por • 10 de Octubre de 2013 • 467 Palabras (2 Páginas) • 527 Visitas
Un modelo matemático estipula explícitamente la estructura matemática que relaciona los datos de entrada (variables controlables y no controlables), con los datos de salida, a continuación mostraremos los modelos formales, los cuales se usan para resolver problemas cuantitativos de decisión en el mundo real.
Algunos modelos en la ciencia de la administración son llamados modelos deterministicos. Esto significa que todos los datos relevantes (es decir, los datos que los modelos utilizarán o evaluarán) se dan por conocidos. En los modelos probabilísticos (o estocásticos), alguno de los datos importantes se consideran inciertos, aunque debe especificarse la probabilidad de tales datos.
Modelo deterministicos (no probabilístico)
Modelo estocástico (probabilístico)
Modelo híbrido (combina de los dos anteriores)
MODELO DETERMINISTICO
Los modelos determinísticos, como opuestos a los estocásticos, suponen que los valores de todas las variables no controlables y los parámetros se conocen con certeza y son fijos.
Este modelo está formado por los siguientes modelos de decisiones:
Programación Lineal.
Redes (Incluye PERT/CPM).
Inventarios, producción y programación.
Econometría, pronóstico y simulación.
Programación Entera.
Programación Dinámica.
Programación No Lineal.
Control Óptimo.
Ecuaciones Diferenciales.
EJEMPLO DEL MODELO DETERMINISTICO.
El Hospital Central desea conocer cuantas personas han ingresado al centro asistencial con seguro Sisben, cuantas personas con seguros diferentes y cuantas personas han ingresado sin ningún tipo de seguridad, esto con el fin de realizar un estudio para conocer que gastos le implican estas atenciones.
MODELO ESTOCASTICOS
Los modelos estocásticos tratan los parámetros de modelos de optimización como variables aleatorias.
Los modelos de procesos estocásticos intentan caracterizar el comportamiento de ciertos procesos probabilísticos por sistemas de ecuaciones matemáticas. La atención generalmente se enfoca en la habilidad de predecir como el comportamiento del sistema más que la optimización.
Este modelo está formado por los siguientes modelos de decisiones:
Redes (Incluye PERT/CPM).
Inventarios, producción y programación.
Econometría, pronóstico y simulación.
Programación Dinámica.
Programación Estocástica.
Teoría de Juegos.
Control Óptimo.
Líneas de Espera P
EJEMPLO DEL MODELO ESTOCASTICOS.
Una empresa de producción de tornillos desea saber la cantidad de piezas defectuosas se están produciendo en cada lote, para esto se basan en la estadística con el fin de sacar la probabilidad de que en un lote de 1000 tornillos salgan x piezas defectuosas.
MODELO HIBRIDOS
Métodos aproximados: Heurísticos, tratan de orientarse en el universo de todas las posibles soluciones en busca de la mejor. Un inconveniente que tienen es que en la mayoría de los problemas combinatoriales en general no puedo estar seguros de que encuentre la mejor solución al problema, este modelo combina los dos anteriores.
EJEMPLO DEL MODELO HIBRIDO
La empresa de producción de tornillos desea conocer la probabilidad de que en un lote de 1000 tornillos salgan x piezas defectuosas y quieren realizar un estudio para saber entro de 1 año cuantas piezas defectuosas habrán producido y con base a esta información calcular las pérdidas de material, para la realización de este estudio estadístico utiliza datos reales y fijos con el fin de realizar el estudio a un año de producción.
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