TOMA DE DECISIONES EN CONDICIONES DE CERTEZA.

REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA

MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA EDUCACIÓN

UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL "RAFAEL MARIA BARALT"

CABIMAS, EDO-ZULIA

TOMA DE DECISIONES EN CONDICIONES DE CERTEZA.

BACHILLER:

MARIA TUA

26.447.546

ESQUEMA.

1. CARACTERIZACIÓN DE LOS PROBLEMAS DE DECISIONES EN CONTEXTO CIERTO.
2. USO DE LA PROGRAMACIÓN LINEAL PARA RESOLVER PROBLEMAS DE ESTE TIPO
3. CARACTERIZACIÓN DE LA PROGRAMACIÓN LINEAL
4. FORMULACIÓN DE LOS MODELOS DE PROGRAMACIÓN LINEAL
5. SOLUCIÓN DE MODELOS DE PROGRAMACIÓN LINEAL
6. MÉTODO SIMPLEX
7. MÉTODO DE LAS DOS FASES
8. MÉTODO DE TRANSPORTE
9. MÉTODO DE ASIGNACIÓN
10. ANALISIS DE SENSIBILIDAD
11. PERT
12. CPM

CARACTERIZACIÓN DE LOS PRIBLEMAS DE DECISIONES EN CONTEXTO CIERTO.

La toma de decisionesnen condición de certeza sucede cuando el decisor se enfrenta a una situación en las que existen cursos de acción alternativa, cada uno de los cuales arroja un resultado único perfectamente conocido de antemano. Esto sucede en virtud de que se conoce con exactitud el estado natural que ocurriría.

Por otra parte,los problemas de matrices de decisión tienen tantas filas como cursos de acción disponibles y una columna de resultados correspondientes al único estado natural existente.

Dadas estas características se puede pensar el tipo de de situación en cuestión es relativamente simple,cuando en realidad puede involucrar problemas complejos, importantes y costosos para las organizaciones.

USO DE LA PROGRAMACIÓN LINEAL PARA RESOLVER PROBLEMAS DE ESTE TIPO.

Algunos problemas en condición de certeza son susceptibles de ser resueltos con el uso de la programación lineal. Esto sucede cuando dichos problemas tienen un objetivo o meta cuyo alcance esta sujeto a una serie de restricciones que implican relaciones entre variables que pueden ser representadas a través de un sistema de ecuaciones e inecuaciones lineales. Una vez representado el problema según un modelo matemático de tales características se procede a dar solución por medio de algún método inherente a este tipo de programación dependiendo de la naturaleza del modelo.

FORMULACIÓN DE MODELOS DE PROGRAMACIÓN LINEAL.

Los modelos de programación lineal pretenden optimización (maximización o minimización) de una función lineal de algunas variables, llamada la función objetivo, restringida por la necesidad de sastifacer un conjunto de ecuaciones o inecuaciones lineales llamada restricciones. En este sentido, los elementos del modelo suelen clasificarse de la siguiente forma:

• Variable de decisión: aquello que quiere controlarse, la incógnita que se pretende despejar; cantidades a producir de diferentes articulos, cantidad de productos o materiales a transportar desde ciertos orígenes a cierto destinos.
• Los parámetros: son coeficientes técnicos o financieros que se suponen constantes para aplicar la programación lineal y que caracterizan el problema de tal forma a través de ellos se establecen las relaciones pertinentes entre las variables de decision.
• La función objetivo: en la representación matemática de la meta u objetivo que persigue el modelo la cual viene dada por una relación especifica entre las variables de decisión.
• Las restricciones: Se representan como ecuaciones o inecuaciones lineales que representan las limitaciones del modelo y que por tanto restringen el numero de soluciones factible y óptimas que este puede implicar.

SOLUCIÓN DE MODELOS DE PROGRAMACIÓN LINEAL.

• Método gráfico: El procedimiento comienza elaborando una gráfica que muestre las soluciones posibles (valores X1 y X2).

• Método simplex: Constituye un procedimiento iterativo algebraico que resuelve cualquier problema en un numero finito de pasos. Fue elaborado por george Dantzing en 1947, la concepción de este modelo a facilitado que otros especialistas del tema desarrollen otros métodos de solución con la misma filosofía pero mas adecuadas para la programación por computador.

• Método de las 2 fases: Es una variante del algoritmo simplex que es usada como alternativa al método M, donde se evita el uso constante M de las variables artificiales.

• Fase 1: Minimizar la suma de variables artifiales del modelo, si el valor de la Z óptima es cero se puede proseguir a la fase 2,de lo contrario el problema no tiene solución.
• Fase 2: Con base en la tafade reclinable de la fase uno, se elimina de las restricciones las variables artificiales, y se reemplaza la función objetivo, por la función objetivo original y se resuelve a partir de la resultante, con el método simplex tradicional.

• Método de transporte: El objetivo general es encontrar el mejor plan de distribución, es decir, la cantidad que se debe enviar por cada una de las rutas desde los puntos de suministros hasta los puntos de demanda.
• Método de asignación: Es un tipo de problema especial de programación lineal en el los asignados son recursos destinados a la realización de tareas.
• Análisis de sensibilidad: Tiene por objetivo identificar el impacto que resulta en los resultados del problema original luego de determinadas variaciones en los parámetros, variables o restricciones del modelo, sin que esto pase por resolve el problema nuevamente, es decir, ya sea si resolvemos nuestro modelo gráficamente o utilizando el método simplex, lo que se busca es que estas variaciones o sensibilidad hagan uso de la solución y valor óptimo.
• Método pert: Técnica de revisión y evaluación de programas es un modelo para la administración y gestión de proyectos para analizar las tareas involucradas en completar un proyecto dado especialmente el tiempo para completar las tareas e identificar el tiempo mínimo necesario para completar el proyecto ideal.
• Método cpm: El método de la ruta crítica, es un algoritmo basado en la teoría de redes diseñado para facilitar la planificación de proyectos, el resultado final del cpm sera un cronograma para el proyecto en el cual se podrá conocer la duración total del mismo y la clasificación de las actividades según su critica.

CONCLUSIÓN PERSONAL.

La toma de decisiones de método cuantitativos es muy importante en una empresa o organización porque ayuda a resolver problemas matemáticos para tomar una decisión correcta para el buen desarrollo de la misma.

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