Modelos De Programación Lineal

MODELOS DE PROGRAMACIÓN LINEAL

La administración como tal nace a comienzos de la segunda guerra mundial debido a la necesidad de gestionar de manera más efectiva lo que eran los recursos militares, problemas estratégicos y tácticos, pero no se le conocía como ciencia de la administración si no como investigación de operaciones porque lo que hacían era analizar las operaciones militares. Gracias a la guerra se percataron de que lo que hacían para solucionar sus problemas militares, se podría aplicar a la industria para resolver los inconvenientes que aquejan esta parte.

Para resolver los problemas se opta por el uso de modelos estos pueden ser mentales, a escala y matemáticos. Lo modelos mentales son aquellos donde el que dirige tiene cierta idea del área donde trabaja y con base a cierta experiencia determina que es lo correcto, pero no es lo más óptimo ya que se puede equivocar, lo que genera costos; el modelo a escala pues aquí se tiene un modelo a escala para hacer pruebas, posteriormente implementarlo pero igual no sigue siendo económico y el más certero, para lo único que sirvió fue para simular; por último el modelo matemático aquí se usa terminología matemática resolviendo problemas mediante funciones.

Los modelos matemáticos los podemos dividir en dos clases descriptivo y normativo, el primero se utiliza para pronosticar por lo que no te da la solución más óptima ya que solo señala la conducta que puede tomar, los segundos te permiten encontrar la mejor solución, los efectos que tendrá dependiendo de las decisiones que se decidan seguir, en la mayoría de los modelos normativos se pueden encontrar tres elementos como lo son: las variables de decisión ( es una cantidad específica de productos) y parámetros ( es la ponderación relacionada con la variable de decisión), las restricciones ( son los impedimentos que se tienen) y por último la función objetivo ( meta y efectividad de las decisiones).

Hay otras clasificaciones pero en realidad son subclaificaciones de los modelos descriptivos y normativos, estos son:

Modelo determinístico.- los parámetros se conocen.

Modelo estocástico.- los resultados son aproximados, así que se tiene un resultado aproximado.

Modelo lineal.- relaciona una variable dependiente con variables independientes en proporción

Modelo no lineal.-no se requiere proporción como en los lineales, los algoritmos para resolver estos problemas son mucho más complejos que los lineales.

Modelo estático.- se toma un punto fijo y teniendo en mente que las condiciones no cambian.

Modelo dinámico.- aquí se considera el análisis de varios puntos en el tiempo, se usan cuando no puede determinarse la acción apropiada ya que se tienen muchos factores a considerar.

Simulación.- no es otra cosa que emular que pasaría en cado de establecer un proceso, viendo que pasaría si se toma una variable u otra para los diferentes cursos de acción.

Para llegar a las soluciones optimas o las más aproximadas podemos hacer uso de lo que es la simulación, métodos heurísticos y algoritmos, siendo este el más usado pero no conveniente para todos los casos. La simulación como ya lo vimos lo que hace es emular que pasaría en un problema si se le añaden diversas condiciones, solo que requiere un exceso de procesamiento ya que puede llegar a ser muy complejo. Los métodos heurísticos por su parte dan soluciones aproximadas ya que puede dar una o más respuestas, estos empiezan en un punto y si tiene mejoras pasa al siguiente, así sucesivamente hasta que llega al tope dando una solución casi optima ya que no se sabe a ciencia cierta si es la más viable ya que se fue abriendo camino poco a poco, pudiendo que en alguno de los puntos se pudieran tomar más cursos de acción. El algoritmo es un procedimiento que cuando se sigue paso a paso nos da como resultado la solución óptima,

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