TRABAJO COLABORATIVO

ACTIVIDAD 6 TRABAJO COLABORATIVO

GRUPO 100404-150

LUIS GERMAN HUERFANO LADINO

TUTOR

UNIVERSIDAD ABIERTA Y A DISTANCIA UNAD

100404 PROGRAMACIÓN LINEAL

BOGOTÁ

OCTUBRE 2013

Clasificación de modelos:

Los modelos se dividen en determinísticos (no probabilísticos) y

Estocásticos (probilisticos)

1. modelos híbridos .

Incluyen las dos categorías. Los modelos determinísticos como opuestos a los estocásticos

2. modelos matemáticos bajo.

Suposiciones determinísticas que bajo suposiciones probabilísticas. Es decir, ciertos procesos complejos pueden modelarse factiblemente y ser resueltos en forma determinística, pero no probabilística.

3. delos determinísticos.

Es que permiten la introducción de incertidumbre: el análisis de sensibilidad

4. Modelos de Optimización Lineales y no Lineales

Se basa en la naturaleza de la función objetivo y/o las restricciones

5. Los modelos de programación lineal.

Se caracterizan por su función objetivo lineal y sus restricciones lineales

6. Los Modelos de Transporte y los de Asignación.

Se pueden ver como casos especiales de la programación lineal, por medio de los cuales se pueden hacer más eficientes los procedimientos de solución

7. modelos de optimización lineal.

Se restringen, bien sea a integrarse o valores 0 - 1

8. modelos de redes.

Representan estos tipos de problemas en términos de diagramas de flujo.

9. modelos de programación de metas.

Optimizan una función objetivo de criterios que es lineal, sujeta a un conjunto de restricciones lineales

10. Los Modelos Físicos (como los Modelos de Inventarios y los Competitivos).

Ocupan una categoría especial en cuanto que han sido desarrollados especialmente para un área dada de aplicación

11. Modelos Físicos.

Intentan esencialmente predecir las características operativas de los sistemas de colas

12. modelos heurísticos

Aplican reglas del pulgar a los problemas que sin esto no podrían ser resueltos de manera factible, eficaz y óptima

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