Modelos de Optimización
Estructura general de un Modelo de Optmización
Función - Objeto: Es la máxima o mínima expresión de la función matemática que desea optimizar
Maximizar las utilidades de una empresa de manufacturera
Variables de decisión: Valores que están bajo nuestro control y generan influencia sobre el desempeño del sistema.
Cantidad de productos a fabricar y vender
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
Modelos lineales y no lineales
Lineales: Las variables de decisión presente en la función objeto y en las restricciones están multiplicadas por constantes y acomodadas en forma de suma.
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.
Modelos estáticos y dinámicos
Estáticos: Las variables decisión no requieren sucesiones de decisiones para periodos múltiples.
Dinámicos: Las variables de decisión si requieren de decisiones en periodos múltiples.
Modelos Enteros y No Enteros
Enteros: Si las variables de decisión son enteros.
No Enteros: Las variables de decisión son libres para asumir valores fraccionarios.
Modelos Determinísticos y Estocásticos
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.
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.
Ciclo de vida de un Modelo de Optimización
Identificación del problema: Recolección y análisis de la información relevante para el problema.
Especificación matemática y formulación: Escritura matemática del problema de investigación, definir variables, ecuaciones, sus función objeto y sus parámetros.
Resolución: Implementar un algoritmo de obtención de la solución numérica.
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.
Interpretación y análisis de los resultados: Proponer soluciones, conocer el comportamiento del modelo al hacer el análisis de sensibilidad de los parámetros de entrada.
Implementación, documentación y mantenimiento: Busca garantizar la amplia difusión. La documentación ha de ser clara, precisa y completa.