Experimentaci n num rica
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Experimentación Numérica. Presentado por: Global Business Solutions. G. B. S. AGENDA. Objetivos Soluciones: Algoritmos Hipótesis Resultados Conclusiones. OBJETIVO.

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Experimentación Numérica

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Presentation Transcript


Experimentaci n num rica

ExperimentaciónNumérica

Presentado por:

Global Business Solutions

G

B

S


Agenda

AGENDA

  • Objetivos

  • Soluciones: Algoritmos

  • Hipótesis

  • Resultados

  • Conclusiones


Objetivo

OBJETIVO

  • Analizar los diferentes proyectos de inversión Agrícola teniendo en cuenta las variables involucradas, para de esa manera, seleccionar los proyectos adecuados para formar parte de la cartera de Inversión para cierta empresa del rubro Agrícola.


Funci n objetivo

Función Objetivo

Donde:

r: Tasa de interés

Pe: Probabilidad de Erosión

Pl: Probabilidad de Plaga


Matriz producto regi n natural

Matriz Producto-Región Natural


Soluciones

SOLUCIONES

  • Lista de Algoritmos

  • Algoritmo A: Grasp

  • Algoritmo B: Voraz


Hip tesis primera hip tesis

HIPÓTESIS (Primera Hipótesis)

Ho: El tiempo de procesamiento que emplea el algoritmo A es

igual al del algoritmo B.

Ha: El tiempo de procesamiento que emplea el algoritmo A es

diferente al del algoritmo B.

Se asume que:

  • u1: media del tiempo de ejecución que se obtiene del algoritmo A.

  • u2: media del tiempo de ejecución que se obtiene del algoritmo B.

    Ho: u1 = u2

    Ha: u1 ≠ u2


Pre condici n

Pre - condición

  • Datos de entrada del algoritmo:

    • Lista de Proyectos a ser evaluados y luegoseleccionados.

    • Datos del experimento:

    • Para realizar los experimentos, se ha analizado los valores para una población N de:

      N = 100 proyectos

      N = 150 proyectos

      N = 200 proyectos


Experimentaci n num rica1

Experimentación Numérica

  • Pruebas estadísticas (comparación de dos medias).

  • El estadístico de prueba con :

    grados de libertad = n1+n2-2 está dado por To:

  • R.C={ To < -t1-α/2, n1+n2-2 o To > t1-α/2, n1+n2-2}

    Prueba bilateral

    (Para HA: u1≠ u2 se rechaza si |To| > Tα/2)


Experimentaci n num rica2

Experimentación Numérica


Resultados

Resultados


Resultados1

Resultados


Resultados2

Resultados


Resultados3

Resultados

Para 100 proyectos

Para 150 proyectos

Para 200 proyectos


Resultados4

Resultados

Para 100 Proyectos

  • Según tabla T-Student (α=0.05)

  • To = 3,45331791313081


Resultados5

Resultados

Para 150 Proyectos

  • Según tabla T-Student (α=0.05)

  • To = 2,8284880028044


Resultados6

Resultados

Para 200 Proyectos

  • Según tabla T-Student (α=0.05)

  • To = 2,50561139204087


Segunda hip tesis

Segunda Hipótesis

Ho: El valor de suma de VAE del algoritmo A es igual al del algoritmo B.

Ha: El valor de suma de VAE del algoritmo A es menor al del algoritmo B.

  • u1: media de los valores de VAE que se obtiene del algoritmo A.

  • u2: media de los valores de VAE que se obtiene del algoritmo B.

    Ho: u1 = u2

    Ha: u1 < u2


Pre condici n1

Pre - condición

  • Datos de entrada del algoritmo:

    • Lista de Proyectos a ser evaluados y luegoseleccionados.

    • Datos del experimento:

    • Para realizar los experimentos, se ha analizado los valores para una población N igual a 1510


Experimentaci n num rica3

Experimentación Numérica

  • Pruebas estadísticas (comparación de dos medias).

  • El estadístico de prueba con :

    grados de libertad = n1+n2-2 está dado por To:

  • R.C={ To < -t1-α/2, n1+n2-2 o To > t1-α/2, n1+n2-2}

    Prueba bilateral

    (Para HA: u1≠ u2 se rechaza si |To| > Tα/2)


Experimentaci n num rica4

Experimentación Numérica


Resultados7

Resultados


Resultados8

Resultados

  • Según tabla T-Student (α=0.05)

  • To = 4,77678355054116


Conclusiones

Conclusiones

  • Con un 95% de confianza se afirma que:

  •  A pesar de que el algoritmo Voraz tiene un tiempo de respuesta menor a la del algoritmo GRASP, esta diferencia se presenta en milisegundos, y se puede considerar como poco significante.

  • Un indicador como el VAE nos recomienda decidirnos por el algoritmo GRASP pues mediante su ejecución podemos obtener un VAE mayor, lo que nos indica que generará mayor rentabilidad por todos los proyectos seleccionados sin importar el periodo de duración de cada uno de ellos.


Resultados9

Resultados

Mejor Algoritmo


Experimentaci n num rica

GRACIAS


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