Conceptos De Programacion Lineal

PROGRAMACION LINEAL APLICADA (PL). Se refiere a varias técnicas matemáticas empleadas para asignar, de forma óptima, los recursos limitados a distintas demandas, tareas, operaciones o productos que compiten entre ellos con el objetivo de satisfacer las metas deseadas (maximizar beneficios o minimizar costos).

PROGRAMACION ENTERA. Es programación lineal tiene que ver con la solución de problemas de programación matemática en los cuales existe la restricción adicional de que los valores de las variables de decisión sean enteros.

PROGRAMACION DINAMICA. Técnica de programación matemática que proporciona un procedimiento sistemático para determinar la combinación óptima de una serie de decisiones interrelacionadas. Normalmente es usada para resolver problemas de optimización.

PROGRAMACION DE RED. Puede ser empleada para programar proyectos que comprenden un gran número de actividades pues se puede modelar como una red.

PROGRAMACION NO LINEAL. Se considera como tal al conjunto de métodos utilizados para optimizar una función objetivo, sujeta a una serie de restricciones en los que una o más de las variables incluidas es no lineal.

ALGORITMO. Se denomina algoritmo a un grupo finito de operaciones organizadas de manera lógica y ordenada que permite solucionar un determinado problema. Se trata de una serie de instrucciones o reglas establecidas que, por medio de una sucesión de pasos, permiten arribar a un resultado o solución.

ITERACION. La iteración consiste en reiterar un conjunto de instrucciones o acciones que resultan útiles para resolver problemas con uno o varios objetivos.

METODO HEURISTICO. Un método heurístico es un enfoque que aprovecha la estructura del problema mediante el uso de un conjunto de reglas “racionales”, obteniendo una óptima.

MODELO. Es una representación limitada de la realidad y por esta razón la solución de un modelo un “sustituto” del problema real.

MODELO CUANTITATIVO. Incluyen la especificación de interacciones entre muchas variables, para lograr esta cuantificación, el modelo debe ser formulado en lenguaje matemático.

MODELO INTUITIVO. Tratan de capturar ciertos intercambios e interacciones pero en forma mental en lugar de la forma simbólica externa. Generalmente no son explícitos.

MODELO FORMAL. Aspira a mostrar todos los detalles y después reestructurarlos. El objetivo puede ser rechazado o aceptado. Debido a su naturaleza explícita y nada ambigua, los modelos formales proporcionan a los individuos y a los grupos una herramienta para eliminar la inconsistencia.

MODELOS DE COLAS Y SIMULACIÓN. Determinan medidas de eficiencia de las líneas de espera, como pueden ser el tiempo promedio de espera en la cola, tiempo promedio para el servicio y la utilización de las instalaciones de servicio.

MODELOS ILUSTRATIVOS. Son representaciones exactas de los casos reales, porque no se usan aproximaciones. El mundo real supuesto se abstrae del caso real, concentrándolo en las variables principales que controlan el comportamiento del sistema real. El modelo, como es una abstracción del mundo real supuesto, expresa en una forma adecuada las funciones matemáticas que representan el comportamiento del sistema supuesto.

MODELO DE OPTIMIZACIÓN. Produce la respuesta óptima de un problema matemático.

MODELO DE PROGRAMACIÓN LINEAL. Resulta de cuando todas las restricciones del modelo de optimización restringido son lineales.

MODELO DE PLANEACION. Se usan para predecir el futuro, explorar alternativas, desarrollar planes de contingencia múltiple, aumentar la flexibilidad del y tiempo de reacción.

MODELOS DETERMINISTAS. Significa que suponen conocidos todos los datos importantes, es decir, los datos que los modelos usaran o evaluaran.

MODELOS PROBABILISTICO O ESTOCASTICO. En estos modelos algunos de los datos importantes se consideran inciertos. Se tiene que especificar la probabilidad de los datos inciertos.

FUNCIÓN OBJETIVA O RECOMPENSA. El valor de esta función sea lo más grande o más pequeño posible a condición de que las restricciones o funciones limitantes sean satisfechas.

VARIABLES DE DECISIÓN. Valores numéricos que representan actos o actividades que se van a emprender a diversos niveles.

FUNCIONES RESTRICCIÓN. Valor que satisface una condición expresada mediante una desigualdad o igualdad matemática.

RESTRICCIONES. Es lo que establece límites, topes, o impide superar ciertos máximos. Proporciona seguridad de la solución de modelos, puede ser usado como una especie de seguro o cobertura contra la falta de habilidad en la cuantificación de la función verbal.

OPTIMIZACIÓN RESTRINGIDA. Obtener el mejor resultado posible atendiendo las restricciones.

OBJETIVOS. La mayoría de los modelos de decisión contiene como

...