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METODOS DETERMINISTICOS. Mgr. GLORIA LUCIA GUZMAN ARAGON DIRECTORA CURSO. Introducción. Tipos de Modelos. Un Modelo es. Una Representación Simplificada e Idealizada de la Realidad. TIPO. CARACTERÍSTICAS. EJEMPLOS. Físicos. Tangible Fácil de comprender Difícil de duplicar

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metodos deterministicos

METODOS DETERMINISTICOS

Mgr. GLORIA LUCIA GUZMAN ARAGON

DIRECTORA CURSO

slide2

Introducción

Tipos de Modelos

Un Modelo

es

Una Representación Simplificada

e Idealizada de la Realidad

TIPO

CARACTERÍSTICAS

EJEMPLOS

Físicos

  • Tangible
  • Fácil de comprender
  • Difícil de duplicar
  • y compartir
  • Difícil de manipular
  • Baja amplitud de uso
  • Modelos a escala
  • de aeroplanos,
  • casas, ciudades,...
slide3

Introducción

TIPO

CARACTERÍSTICAS

EJEMPLOS

Analógicos

  • Intangible
  • Difícil de comprender
  • Fácil de duplicar
  • y compartir
  • Fácil de manipular
  • Alta amplitud de uso
  • Mapa de
  • carreteras
  • Velocimetro
  • Gráficas
slide4

Introducción

TIPO

CARACTERÍSTICAS

EJEMPLOS

Simbólicos

  • Intangible
  • Difícil de comprender
  • Fácil de duplicar
  • y compartir
  • Fácil de manipular
  • Muy Alta amplitud
  • de uso
  • Modelo de
  • Simulación
  • Modelo
  • Algebraico
  • Modelo de
  • la Economía
  • Modelo de
  • Programación
  • Lineal
slide5

Introducción

Construiremos Modelos Simbólicos (cuantitativos)

Modelo

Simbólico

Utiliza las

Matemáticas

Para Representar

las Relaciones

entre los Datos

de Interés

slide6

Introducción

Modelo de

Decisión

Es un Modelo

Simbolico

  • Contiene
  • Variables
  • de Decisión

La solución del Modelo produce

Valores Numericos de estas

Variables de Decisión

  • Busca alcanzar un
  • “Objetivo”

Utiliza una

“Medida del Desempeño”

que indica el

“Logro del Objetivo”

slide7

Introducción

Ejemplos:

1. Modelo de Asignación

de la Fuerza de Ventas

  • Variables
  • de Decisión:

Cuantos Vendedores Asignar

a cada Territorio.

  • Medida del
  • Desempeño:

Ingreso por Ventas

  • Objetivo:

Maximizar el

Ingreso por Ventas

slide8

Introducción

2. Modelo de Programación

del Trabajo en un Taller

  • Variables
  • de Decisión:

Cuantas horas Programar

determinadas partes en

determinadas máquinas y

la secuencia

  • Medida del
  • Desempeño:

Costo de Fabricación ó

Tiempo de Fabricación

  • Objetivo:

Minimizar el Costo ó el

Tiempo de Fabricación

slide9

Introducción

3. Modelo de Administración

de Efectivo

  • Variables
  • de Decisión:

Cantidad de Fondos

mantenidos en c/u de varias

categorias (Efectivo, bonos,

bolsa de valores etc... )

  • Medida del
  • Desempeño:

Costo de Oportunidad por

mantener Activos Líquidos

  • Objetivo:

Minimizar el

Costo de Oportunidad

slide10

Introducción

Construcción de Modelos

Se requiere

Arte

Imaginación

Conocimientos

Técnicos

Se divide en tres etapas

slide11

Introducción

1. Se estudia el Ambiente

  • Comprensión del Problema

2. Se hace una Formulación Lógica

  • Análisis conceptual básico
  • Se hacen conjeturas y simplificaciones

3. Se hace una Formulación Simbólica

  • Construcción de las relaciones lógicas
  • en el Lenguaje Simbólico de las Matemáticas
slide12

Introducción

Definir las

Variables de Decisión

x1 , x2 , . . . . xn

Función

Objetivo

Maximizar ó min f( x1 , x2 , . . . . xn )

Sujeto a:

g1( x1 , x2 , . . . . xn ) b1

g2( x1 , x2 , . . . . xn ) b2

.

.

.

.

.

.

Restricciones

gm( x1 , x2 , . . . . xn ) =bm

x1 , x2 , . . . . xn 0

slide13

Introducción

Max Z = c1x1 + c2x2 + . . . + cnxn

a11x1 + a12x2 + . . . + a1nxn b1

Sujeto a:

a21x1 + a22x2 + . . . + a2nxn b2

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

am1x1 + am2x2 + . . . + amnxn bm

xJ 0

Para J = 1, 2, 3, . . . n

Cuando la función objetivo y todas

las Restricciones Son “Lineales” tenemos un

“Modelo de Programación Lineal.