Tipos de modelos: Análisis, ejemplos y aplicación en investigación de operaciones

FASE UNO

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

Los modelos se dividen en: determinísticos (optimizan no se basan en el azar), estocásticos (al azar) y modelos híbridos (que incluyen las dos categorías).

MODELOS DETERMINÍSTICOS: no se basan en aspectos de probabilidad, son modelos donde las mismas entradas producirán invariablemente las mismas salidas, no contemplando la existencia del azar ni el principio de incertidumbre. Se basan en aspectos simulados de eventos muy regulados, como líneas de producción, dado que algunos sistemas son tan estables que se pueden modelar. Ejemplos de este tipo de modelo es el diámetro de una circunferencia, el área de un cuadrado.

MODELOS ESTOCÁSTICOS: Los modelos estocásticos se contraponen a los modelos determinísticos. Estos modelos se caracterizan por que el subsiguiente estado del sistema está determinado tanto por las acciones predecibles del proceso como por elementos aleatorios. Están denominados por aspectos relacionales pero con un grado de incertidumbre, de la siguiente manera, dentro de los modelos estocásticos está el lanzamiento de un dado, el juego de cartas, son eventos dominados por el azar.

MODELOS HÍBRIDOS: dentro de este tipo de modelos se utiliza una combinación de los anteriores modelos, es decir un grado de incertidumbre que es lo que el modelo no puede explicar, y un grado de certidumbre un ejemplo es el siguiente modelo, donde a partir de la edad de un ser humano y el diámetro de la cintura podemos inferir aproximadamente la altura del mismo, lo expreso a partir del siguiente modelo, en el podemos ver el elementos determinísticos y elementos probabilísticos.

Esta variabilidad es el grado de incertidumbre lo que el modelo no puedo explicar, elementos estocásticos.

2. ILUSTRE CON UN EJEMPLO CADA MODELO

MODELOS DETERMINÍSTICOS

• Por ejemplo, la planificación de una línea de producción, en cualquier proceso industrial.

MODELOS ESTOCÁSTICOS

• Lanzar un dado

• Jugar una lotería

MODELOS HÍBRIDOS

• La relación de la edad con respecto a la altura

• El tamaño de una pata con el biotipo de un animal

3. ESCRIBA LA IMPORTANCIA QUE TIENE LA INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES EN SU CARRERA PROFESIONAL.

La importancia de la “investigación operacional” conocida también como “teoría de la toma de decisiones”, o programación matemática para mi carrera como futura Tecnóloga en Sistemas, es encontrar la solución óptima para un determinado problema (Tecnológico, económico, de infraestructura, logístico, etc.) Para la solución adecuada y una toma de decisiones acertada, no es suficiente contar con procedimientos matemáticos o por medio de técnicas de ensayo y error. Para ellos es necesario aplicar la investigación de operaciones, la cual es un enfoque científico interdisciplinario para la solución de problemas, que envuelve la interacción compleja, dinámica y subjetiva de hombres, métodos y sistemas; esta está diseñada para medir y simplificar estos problemas dentro de un marco de restricciones específicas, medidas, objetivos y variables, de tal forma que se busquen controles óptimos de operación, decisiones, niveles y soluciones.

La investigación de operaciones es una vital herramienta en la formulación, construcción, prueba y puesta en marcha de modelos matemáticos en especial los de programación lineal; y nosotros los futuros ingenieros en Sistemas que a diario estamos inmersos en el manejo y control de sistemas de personas y equipos, nos enfrentamos a problemas constantes de mejorar (por ejemplo, optimizar) el

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