Fundamentos De Administracion

TRABAJO INDIVIDUAL No. 1

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA

INGENIERIA INDUSTRIAL

21 de septiembre de 2010

TRABAJO INDIVIDUAL No. 1

Área: FUNDAMENTOS DE LA ADMINISTRACION

Presentado a: GERMAN GOMEZ

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA

INGENIERIA INDUSTRIAL

21 de septiembre de 2010

INDICE

1. Introducción

2. Desarrollo de actividad

3. Conclusiones

INTRODUCCION

Mediante este trabajo se desea logra conocer cada una de las unidades del modulo de fundamentos de admistracion el cual nos ayuda a identificar las deferentes unidades que serán tratadas a trabes del semestre.

CONCLUSIONES

Con este trabajo explicamos y damos a conocer el contenido y términos que están relacionados con los fundamentos de la admistracion, a medida que avanzamos en el modulo aprenderemos a implementar las técnicas usadas en la administración.

1. realizar las actividades propuestas en la lectura autorregulada “Los modelos Matemáticos en la IO.

1. Elaborar una síntesis de cada modelo clasificándolo de acuerdo al cuadro anexo.

Métodos determinanticos: Programación lineal, programación entera, probabilidad de transporte, teoría de la localización o redes, programación multi criterio, teoría de inventarios, etc.

Métodos probabilísticos: Cadenas de markov, teoría de juegos, líneas de espera, teoría de inventarios, etc.

Métodos híbridos: Conjugan métodos determinanticos y probabilísticos.

Métodos heurísticos: soluciones basadas en la experiencia.

Los modelos se dividen en determinanticos (no probabilísticos) y estocásticos (pirobalísticas), Los modelos determinanticos, como opuestos a los estocásticos, suponen que los variables de todas las variables no controlables y los parámetros se conocen como certeza y son fijos.

Algunas razones de porqué escoger los modelos probabilísticos:

• Son más manejables los modelos matemáticos bajo suposiciones determinanticas que bajo suposiciones probabilísticas.

• algunos sistemas del mundo real son lo suficientemente estables como para modelarlos eficazmente con enfoques determinanticos.

• una característica de todos los modelos determinanticos es que permiten la introducción de incertidumbre.

Casi todos los modelos determinanticos pueden caracterizarse como aquellos que optimizan algunas funciones objetivos generalmente sujetos a un conjunto de restricciones; esto es:

Optimizar Z = F (X, Y)

Sujeta a G(X, Y) < B

Donde Z es el interés expresado como una función de X

G(X, Y): es el conjunto de restricciones expresadas como funciones de las variables controlables e incontrolables.

B: representa el conjunto de constantes asociadas con el conjunto de restricciones.

La distinción entre los Modelos de Optimización Lineales y no Lineales se basa en la naturaleza de la función objetivo y/o las restricciones.

Por medio de los Modelos de Transporte y los de Asignación se pueden hacer más eficientes los procedimientos de solución. Los modelos de programación de metas optimizan una función objetivo de criterios que es lineal, sujeta a un conjunto de restricciones lineales.

Los Modelos de Optimización no Lineal se clasifican más bien por el método de solución que por la estructura del modelo: los Métodos Clásicos aplican cálculo diferencial; los Métodos de Búsqueda utilizan técnicas gradientes y ramificación, y los Métodos de Programación no Lineal aplican algoritmos especiales.

Los Modelos Físicos intentan esencialmente predecir las características operativas de los sistemas de colas.

1. Ilustre con un ejemplo cada modelo

• 1. Un granjero va a comprar fertilizante que contiene 3 ingredientes A. B y C las unidades mínimas requeridas son 160u, de A 200u de B y 80 de C. existen en el mercado 2 marcas populares una llamada crecimiento rápido que cuesta $4000 el costal y contiene 3unidades de A, 5 de B y 1 unidad de C, la marca crecimiento normal cuesta $3000 el costal y contiene 2 unidades de cada ingrediente; si el granjero requiere minimizar el costo al tiempo que mantener el mínimo delos ingredientes nutritivos que se requieren.

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