metodos de optimización

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METODOS DE OPTIMIZACION TEMA N 1 INTRODUCCIN DE MTODOS DE OPTIMIZACIN 1 QU ES MTODO? Mtodo es un conjunto de operaciones ordenados y definidas para lograr un fin determinado, modo en que se obra algo con un determinado orden. Existen mtodos de todo tipo pero los que se estudiaran en la programacin lineal son: mtodo simples, el mtodo grfico, los paquetes computarizados que se utilizaran Lindo, WinQSB, Solver, etc. QU ES OPTIMIZACIN?

Optimizacin es un forma de minimizar los costos o maximizar los beneficios o ingresos en una determina empresa o compaa, etc., que as lo requiera. 2. SISTEMA. Un sistema es un conjunto ordenado de normas o principios, viene del latn simulativo que significa reproduccin de un fenmeno, estructura, organizacin, aparato. As tambin es aquel que tiene componentes que interaccionan entre los mismos. El comportamiento de cualquier parte tiene un efecto directo e indirecto con el resto. MODELO. Un modelo es una representacin idealizada de una situacin u objeto concreto con un objeto determinado, proviene del latn modelum que significa molde, prototipo, ideal. As tambin es el cuerpo de informacin relativa a un sistema, acabado para fines de estudio que proporciona informacin que servir a que se tome decisiones. 3. MODELOS DE OPTIMIZACIN. Los modelos de optimizacin nos ayudarn para el modelado matemtico, que est diseada para optimar el empleo de solucin. TOMA DE DECISIONES.

La toma de decisiones es el trmino generalmente asociado con los primeros cinco pasos del proceso de solucin de problemas los cuales son los siguientes: 1. Definir el Problema. 2. Identificar las Alternativas. 3. Determinar los Criterios de Decisin.

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METODOS DE OPTIMIZACION 4. Evaluar las Alternativas. 5. Elegir una Alternativa. El primer paso es identificar y definir el problema, la toma de decisiones finaliza con la eleccin de una alternativa, lo que constituye el acto de tomar de decisin. El siguiente pas del proceso que implica determinar los criterios que se usaran para evaluar las cuatro alternativas, o las que se tengan. Los problemas en los que el objetivo es encontrar la mejor solucin con respecto a un criterio nico se conoce como problemas de decisin de un criterio, as tambin los problemas que implican ms de un criterio se conocen como problemas de decisin de criterios mltiples. Tambin est listo para hacer una eleccin de la alternativas disponible, lo que hace tan difcil esta fase de eleccin es que es probable que los criterios no sean de igual importancia y ninguna alternativa sea mejor con respeto a todos los criterios, aunque se decidir seleccionar las alternativas ms favorable.ESTRUCTURA DEL PROBLEMA

4. TIPOS DE MODELOS. Se analizaran varios tipos de modelos de decisin, los cuales se clasifican de la siguiente manera: EL PROBLEMA DE DECISIN ES SENCILLO DETERMINISTICO CIERTO Modelos de caso Modelos de programacin Lineal Modelos de Transporte o Redes. Modelos de inventario Modelos de Pert Modelos de asignacin. ESTOCSTICO INCIERTO Anlisis de decisiones Modelos de simulacin. Modelos de Inventarios Modelos de colas. Proceso de Markov. Programacin

COMPLEJO DINMICO

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METODOS DE OPTIMIZACION Programacin Dinmica.

Dinmica.

PROBLEMAS SENCILLOS. Al construir el modelo para el anlisis hay que simplificar todos los problemas, si con este se obtiene un nmero pequeo de factores o variables, y relativamente pocas alternativas. PROBLEMAS DE CASO. 4es un modelo de un problema de decisin que se analiza ensayando una serie de casos con diversas alternativas o distintas hiptesis. LOS MODELOS DE ANLISIS DE DECISIONES. Incorporan la aplicacin de probabilidades para tomar decisiones en condiciones inciertas. PROBLEMAS COMPLEJOS. Muchos problemas de decisin implican gran nmero de factores o de variables importantes, o pueden considerar muchas alternativas. MODELOS DE PROGRAMACIN LINEAL Y ENTERA. Son tcnicas que ms se usan para resolver los problemas empresariales grandes y complejos de este tipo. LA SIMULACIN. Es una tcnica para modelizar sistemas grandes y complejos que representan incertidumbre. PROBLEMAS DINMICOS. De decisin comprenden un tipo de complejidad especial. LOS MODELOS DE INVENTARIOS. Para determinar cundo pedir y cuantas existencias se deben almacenar; los modelos PERT O RUTA CRTICA para la programacin de proyectos. LOS MODELOS DE ESPERA O DE COLAS. Para problemas que implican as colas de espera. concernientes a la operacin de sistemas. LOS DE PROGRAMACIN DINMICA. Consisten en problemas dinmicos ms generales. LOS MODELOS DE PROCESOS DE MARKOV. Son utilices para estudiar la evolucin de ciertos sistemas a lo largo de ensayos repetidos. Estos son mtodos usados por los profesionales para la toma de decisiones de una empresa. 5. MTODOS CUANTITATIVOS Y MTODOS CUALITATIVOS. LOS MTODOS CUANTITATIVOS. Es la ciencia de la decisin, ciencia de la direccin o investigacin de operaciones, problemas empresariales.

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METODOS DE OPTIMIZACION

Este puede tratar de manera eficaz los aspectos mensurables del problema de decisin.

El anlisis cuantitativo comienza en vez que el problema se ha estructurado. Por lo general, para transformar una descripcin ms bien general de un problema en un problema bien definido que puede abordarse por medio del anlisis cuantitativo se requiere imaginacin, trabajo de equipo y un esfuerzo considerable. Cuando el analista cuantitativo y el administrador acuerdan que el problema se ha estructurado adecuadamente, puede comenzarse el trabajo de elaborar un modelo para representar el problema en forma matemtica, es entonces cuando pueden emplearse procedimientos de solucin para encontrar la mejor solucin para el modelo. El proceso de elaborar y solucionar modelos es la esencia del proceso del anlisis cuantitativo. o DESARROLLO DE MODELOS.

Los modelos que representan objetos o situaciones reales pueden presentarse en varias formas, como modelos icnicos. Una segunda incluye modelos fsicos, pero no tienen la mima apariencia que el objeto modelado estos se conocen como modelos analgicos. Una tercera es el que se representa por un sistema de smbolos y relaciones o expresiones matemticas que se conocen como modelos matemticos.

El propsito o valor de cualquier modelo es que permite hacer inferencias acerca de la situacin real al estudiar y analizar el modelo. Los modelos tambin tienen la ventaja de reducir el riesgo asociaos con la experiencia con la situacin real. o PREPARACIN DE DATOS. Una etapa importante en el anlisis cuantitativo de un problema es la preparacin de los datos requeridos por el modelo. En este sentido, los datos se refieren a los valores de las entradas incontrolables para el modelo. Todas las entradas o datos incontrolables deben especificarse antes de que podamos analizar el modelo y recomendar una de decisin o solucin para el problema. Es necesaria una base de datos bastante grande para apoyar al modelo matemtico y especialistas en sistemas de informacin que tambin participan en el paso de preparacin de datos.

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METODOS DE OPTIMIZACION o SOLUCIN DEL MODELO. En esta etapa el analista intentara identificar los valores de las variables de decisin que proporciona la mejor salida del modelo. El valor o valores especficos de la variable de decisin que proporciona la mejor salida se conoce como la salida optima. Tanto el analista cuantitativo como el gerente estarn interesados en determinar que tan buena es la solucin en realidad. o GENERACIN DE REPORTES. Una parte importante del proceso de anlisis cuantitativo es la preparacin de reportes gerenciales basados en la solucin del modelo la solucin de un problema basada en el anlisis cuantitativo es una de las entradas que se considera el gerente ante de tomas una decisin final. Por tanto, los resultados del modelo deben aparecer en un reporte gerencial que pueda comprender fcilmente quien tome las decisiones. El reporte incluye la decisin recomendada y otra informacin pertinente acerca de los resultados que pueda ser til para el tomador de decisiones. Respecto a la importancia el gerente es responsable de integrar la solucin cuantitativa con consideraciones cualitativas para la mejor toma de decisin posible. LOS MTODOS CUALITATIVOS. Son trminos monetarios trata de decisiones que afectan la moral o el liderazgo, estas necesitan contar con un modelo intuitivo. Muchas decisiones empresariales, en particular las ms importantes, comprenden algunas variables que son de naturaleza cualitativa, ms que cuantitativa. Por ejemplo, las decisiones importantes pueden afectar la moral o el liderazgo en una organizacin o pueden alterar el empleo, las acciones positivas, la contaminacin u otras reas de responsabilidad social. Muchos de estos factores no pueden expresarse en trminos monetarios. Primero hay dos actitudes externas que deben evitarse. Una es omitir los factores cualitativos, con el argumento de que los factores que no pueden medirse no son importantes. El otro externo seria afirmar que los modelos cuantitativos no tienen valor, ya que solo los factores cualitativos son importantes. Un mtodo ms sensato es aceptar la idea de que el modelo cuantitativo puede tratar de manera eficaz los aspectos mensurables del problema de decisin, y que el decisor tambin deber contar con un modelo intuitivo que considere las variables cualitativas. El director deber hallar un equilibrio adecuado entre los factores cualitativos y los cuantitativos. 6. NATURALEZA DE LOS MTODOS CUALITATIVOS.

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METODOS DE OPTIMIZACION Como se sabe los mtodos cuantitativos son una disciplina que intenta ayudar en la toma de decisiones mediante la aplicacin de un enfoque cientfico a problemas administrativos que involucran factores cuantitativos.

Aunque tiene races mucho ms antiguas, el rpido desarrollo de la disciplina comenz en las dcadas de 1940 y 1950 a principios de la segunda guerra mundial, cuand