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BLFs

BLFs. FLB. Nomenclatura. Redes de BLFs. Relaciones fundamentales. B(t +Δt) = B(t) + D(t) - E(t) P(t + Δt) = P(t) + D(t) - O(t) IO(t + Δt)= IO(t) + O(t) - R(t) I(t + Δt) = I(t) + R(t) - E(t). Relaciones fundamentales (forma acumulada). B(t) = B(0) + SD(t) - SE(t)

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Presentation Transcript

  1. BLFs

  2. FLB

  3. Nomenclatura

  4. Redes de BLFs

  5. Relaciones fundamentales • B(t +Δt) = B(t) + D(t) - E(t) • P(t + Δt) = P(t) + D(t) - O(t) • IO(t + Δt)= IO(t) + O(t) - R(t) • I(t + Δt) = I(t) + R(t) - E(t)

  6. Relaciones fundamentales(forma acumulada) • B(t) = B(0) + SD(t) - SE(t) • P(t) = P(0) + SD(t) - SO(t) • IO(t)= IO(0) + SO(t) - SR(t) • I(t) = I(0) + SR(t) - SE(t)

  7. Invariante fundamental I(t) - B(t) + P(t) + IO(t) = I(0) - B(0) + P(0) + IO(0) La suma algebraica de los stocks es invariante en t

  8. Definiciones y Formas Alternativas • Definición: IN(t) = I(t) - B(t) => IN(t) + IO(t) +P(t) es invariante • Definición: IP(t) = IN(t) + IO(t) => IP(t) + P(t) es invariante

  9. Dos datos exógenos • D(t) generado por los mecanismos aguas abajo del BLF • R(t) generado por los mecanismos aguas arriba del BLF

  10. Signos • B(t), IO(t), I(t) >= 0 • P(t) arbitrario < 0 : Trabajo contra stock > 0 : Trabajo contra pedido

  11. Secuencia de Acontecimientos(t discreto) • 1.- Se experimenta la demanda y las llegadas D(t) y R(t) • 2.- Se toman decisiones • 3.- Se ejecutan las decisiones, poniendo al día los stocks

  12. Dos decisiones • O(t) pedidos que se pasan • E(t) envios que se hacen

  13. Politicas para O(t) • One for One: if IP < s then O(t) = s-IP • (S,s): if IP < s then O(t) = S - IP

  14. Simulación

  15. Simulación y Optimización • Se simula un cierto numero de intervalos de tiempo • Se calculan las cantidades relevantes • Se Optimizan estos criterios para la muestra • Se esta optimizando sobre una trayectoria del sistema, obtenida al simular, que puede no ser representativa. • Pero funciona.

  16. Optimizacion Heurística por Recocido Simulado(Simulated Annealing) • Se prueban valore generados aleatoriamente a partir del valor anterior • Se rechazan los que no dan “mejor resultado” • Se permiten aumentos en la función objetivo (no es una busqueda monótona) • A medida que se adelanta, la desviación tipo se va reduciendo, de forma que se explora un entorno mas reducido. • Se para al cabo de un numero de ensayos o cuando no mejora • Caben numerosas variaciones

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