Trabajo Colaborativo Programacion Lineal

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA

ESCUELA DE CIENCIAS ADMINISTRATIVAS, CONTABLES,

ECONÓMICAS Y DE NEGOCIOS

PROGRAMACIÓN LINEAL

ACT. 6 TRABAJO COLABORATIVO 1

PRESENTADO POR:

LUZ STELLA PINEDA BUSTOS C.C.

DIANA MERCEDES FLOREZ C.C. 1026.252.978

JENNY MARIXOLANDA PEÑALOZA VILLARRAGA C.C. 1.026.563.882

PRESENTADO A:

FRANCISCO FERNANDEZ

15 DE ABRIL DE 2014

BOGOTÁ

INTRODUCCIÓN

La programación Lineal hace parte de la programación matemática y su objetivo es proporcionar un método eficiente para determinar una decisión óptima, escogida de un gran número de decisiones posibles. La decisión óptima es la que Satisface un objetivo, sujeto a varias restricciones.

Esta tarea tiene como propósito conocer los modelos de Investigación de operaciones en forma de síntesis para poder conocer cada término e identificarlos durante el transcurso de la materia en el curso de programación Lineal

Se realiza un cuadro comparativo de los diferentes modelos de investigación de operaciones, Determinísticos, Estocásticos e Híbridos, basados en la lectura propuestas, del mismo modo se define las diferencias entre cada uno a través de un ejemplo

Este trabajo se divide en dos momentos, la fase grupal donde cada participante aporta el entendimiento de los modelos matemáticos, se consolidan los aportes y se seleccionan los mejores aportes, y la parte individual donde se hace un planteamiento de un problema de programación lineal PL de forma Canónica y de Forma Estándar.

Finalmente se logró a través de esta actividad reconocer y analizar la importancia de estos modelos matemáticos y la investigación operativa en la vida profesional y la vida cotidiana.

2. Ilustre con un ejemplo cada modelo

Ejemplo de un modelo determinísticos

Se deja caer un objeto desde la parte superior de una ventana que está a una altura de 8,52 m. Determinar el tiempo requerido para el objeto tocar el piso.

Como las variables en la caída libre son contantes es decir no cambia, como la gravedad es constante 9,8 m/seg2, así como la velocidad inicial es 0, y en este caso nos está dando la altura, se considera un ejemplo determinístico pues permite predecir el tiempo a través de la ecuación matemática.

Datos:

Vo = 0,0 m/seg

h = 8,52 m

g = 9,8 m/seg 2

t = ?

h= Vo*t+ ½ g.t2

ejemplo de modelo Estocástico son:

Los inventarios de demanda probabilística: En los modelos de un solo periodo se utilizan en situaciones como la determinación de políticas de pedido para productos alimenticios de corta duración, o determinación del tamaño de un lote de producción para artículos con una vida útil corta, o cuya demanda es sólo durante periodos cortos de tiempo, (por ejemplo durante la temporada navideña, temporadas de ingreso al colegio). Un ejemplo típico de este modelo es el modelo denominado modelo de repartidor de periódicos

En este modelo se pide un solo producto al principio del periodo, y solo se puede usar para satisfacer la demanda de dicho periodo.

Las variables que se manejan son las siguientes:

D= Demanda probabilística durante el periodo.

f(D)= función de densidad de probabilidad durante el periodo.

F(D)= función de densidad de probabilidad acumulada.

Q= Cantidad pedida.

cf = Costo de penalización por unidad faltante al final del periodo.

ce= Costo de excedente por unidad que sobra al final del periodo.

Ejemplo de modelo hibrido

Es la predicción de caudales pues para obtener una respuesta aplica un modelo determinístico complejo, compuesto por uno de traslado y otro de humedad de suelo, y un modelo estocástico para simular los procesos de transformación precipitación-caudal y de propagación de crecidas en una cuenca de gran extensión.

Por otra parte se realiza un experimento para analizar la capacidad de pronóstico del modelo determinístico complejo.

En la primera parte se verifica la calibración de este modelo determinístico y se presenta un análisis hidrológico que muestra la importancia de las distintas componentes del caudal a la salida de la cuenca.

En la segunda parte se analiza la serie temporal de errores, se define un modelo estocástico predictor de los mismos y se estudia el aumento en la-capacidad de simulación de las representaciones determinística y estocástica asociadas.

Por último se investiga la capacidad de predicción del modelo determinístico complejo con un experimento que establece el impacto que la precipitación tiene sobre los errores de pronóstico de caudales y se avanza en la utilización de un modelo estocástico predictor de estos errores.

3. Importancia que tiene la programación lineal en mi carrera.

Ingeniera Industrial

Debido a que se usa la programación lineal en las diferentes circunstancias y hechos de la vida cotidiana o de la vida empresarial, es de gran importancia

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