Examén 1 Teoria ( Programación lineal y por metas) Flashcards
¿Que es la investigación de operaciones ?
La aplicación del método científico en la solución de problemas en las empresas, cuyo enfoque es la modelación, es decir, crea modelos para representar los problemas y utiliza diferentes técnicas, como la programación lineal y el análisis de decisiones, para establecer la solución del mismo.
Teoría de la toma de decisiones.
Es una rama de las matemática.
Ciencia de la administración
Investigación Operativa
OR u Operations Research
Aplicaciones de la investigación de operaciones
Recursos Humanos
Proceso de mercado y distribución
Proceso de producción
Compra de materiales
Contabilidad y finanzas
Fases de la investigación de operaciones
(DBESCIC)
Definición del problema
Búsqueda de alternativas
Evaluación de alternativas
Selección de alternativas
Comunicación de alternativas
Implementación de la decisión
Control y evaluación
¿Desventajas de un Modelo de Programación Lineal?
La desventaja de las tecnicas de promación matematicas como la programación lineas y entera es que su función objetivo se mide solamente en una dimensión.
Nota: No es posible que la programación lineal tenga multiples metas, a menos que todas esten medidas en las mismas unidades.
PROPIEDADES DE PROGRAMAS LINEALES:
Una función objetivo
Una o mas restricciones
Cursos de acción alternativos
La función objetivo y las restricciones son lineales: Proporcionalidad y divisibilidad
Certeza
Divisibilidad
Variables no negativas
¿Quiénes iniciaron con la programación
de metas?
Los que iniciaron con la programación
de metas fueron Charnes Y Cooper a principios de la década de 1960.
Principal diferencia entre programación por metas y programación lineal:
En vez de intentar Maximizar o minimizar directamente la función objetivo, La programación por metas trata de MINIMIZAR las desviaciones entre las metas establecidas y las que e realidad se pueden lograr dentro de las restricciones dadas.
Estas desviaciones reciben el nombre de variables de HOLGURAS Y EXCEDENTES.
Regresión lineal:
Es un modelo matemático estadístico para predecir el efecto de una variable sobre otra, ambas cuantitativas. En otra palabras consiste en modelar una línea recta que una los puntos.
Método de mínimos cuadrados:
Es una técnica de optimización cuyo objetivo consiste en la obtención de la función que mejor se ajuste a los datos observados de las variables objeto de estudio.
Su expresión general se basa en la ecuación de una recta y = mx + b.
Diferencia entre mínimos cuadrados y programación por metas:
Por mínimos cuadrados lo que se minimiza es la distancia a un cuadrado
La programación por metas lo que intenta es minimizar la distancia absoluta.
La programación por metas (PM) es una extensión de la programación lineal. Esta técnica se diseñó para resolver problemas inconsistentes, es decir con objetivos y metas múltiples no congruentes o que son conflictivas entre sí.
Diferencia entre modelo lineal y modelo de metas:
Un factor clase es:.
Es la estructura
utilización de la función objetivo.
Modelo con un solo objetivo.
Es un modelo que optimiza ya sean determinísticos, inductivos o deductivos, considerando una sola función objetivo y un solo propósito es decir una sola meta. Dado que este modelo es de una sola meta, se puede minimizar costos, tiempos o también maximizar utilidades.
Modelos con objetivos múltiples sin prioridades.
En este modelo todas las metas del problema tienen la misma desviación unitaria, esto para no tener resultados muy desviados al que se espera, con esto nos damos cuenta si la solución que empleamos es la adecuada o podemos conseguir una mejor opción.
Modelos con objetivos múltiples con prioridades.
La programación por metas considera el orden preferencial de las metas
por medio del uso de coeficientes de prioridad denotados P. A las variables de desviación de las metas que están en la función objetivo y que tienen la primera prioridad se les asigna P1, a las metas que tienen la segunda prioridad se les asigna P2 y así sucesivamente hasta la meta con prioridad Pk , se supone que P1 > P2 > ··· > Pk
