Modelos de Optimización

Ver más

niveles de mediciòn

por marcelo tomaico

Sistema Nervioso Periferico

por Safira Cortes

Investigacion Descriptiva

por diego cuadros pinto

programacion lineal

por adriana urbano

Modelos de Optimización

Ciclo de vida de un Modelo de Optimización

Implementación, documentación y mantenimiento: Busca garantizar la amplia difusión. La documentación ha de ser clara, precisa y completa.

Interpretación y análisis de los resultados: Proponer soluciones, conocer el comportamiento del modelo al hacer el análisis de sensibilidad de los parámetros de entrada.

Verificación, validación y refinamiento: Eliminación de los errores de la codificación. Conseguir que el modelo haga lo que se ha especificado matemáticamente en la etapa anterior mediante su escritura en un lenguaje informático.

Resolución: Implementar un algoritmo de obtención de la solución numérica.

Especificación matemática y formulación: Escritura matemática del problema de investigación, definir variables, ecuaciones, sus función objeto y sus parámetros.

Identificación del problema: Recolección y análisis de la información relevante para el problema.

Modelos Determinísticos y Estocásticos

Estocásticos: Para cualquier valor de las variables de decisión no se conoce el valor de la función objeto y no se conoce si las restricciones se cumplen o no.

Determinísticos: Para cualquier valor de las variables de decisión se conoce con certeza el valor de la función objeto y si las restricciones se cumplen o no.

Modelos Enteros y No Enteros

No Enteros: Las variables de decisión son libres para asumir valores fraccionarios.

Enteros: Si las variables de decisión son enteros.

Modelos estáticos y dinámicos

Dinámicos: Las variables de decisión si requieren de decisiones en periodos múltiples.

Estáticos: Las variables decisión no requieren sucesiones de decisiones para periodos múltiples.

Modelos lineales y no lineales

No Lineales: Las variables de decisión presente en la función objeto y en las restricciones no está multiplicadas por constantes y no están acomodadas en forma de suma.

Lineales: Las variables de decisión presente en la función objeto y en las restricciones están multiplicadas por constantes y acomodadas en forma de suma.

Estructura general de un Modelo de Optmización

Restricciones: Son los límites en los que pueden oscilar la solución y los valores que pueden tomar sus variables.

El número máximo de productos en inventario es 1.000

Variables de decisión: Valores que están bajo nuestro control y generan influencia sobre el desempeño del sistema.

Cantidad de productos a fabricar y vender

Función - Objeto: Es la máxima o mínima expresión de la función matemática que desea optimizar

Maximizar las utilidades de una empresa de manufacturera