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METÓDOS CUANTITATIVOS EN LA GESTIÓN DE LA EMPRESA


Enviado por   •  23 de Noviembre de 2021  •  Práctica o problema  •  3.162 Palabras (13 Páginas)  •  80 Visitas

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REPÚBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA

RECTORADO

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA

     DIRECCIÓN DE INVESTIGACIÓN Y POSTGRADO

          MAESTRÍA DE ADMINISTRACIÓN DE NEGOCIOS

            METÓDOS CUANTITATIVOS EN LA GESTIÓN DE LA EMPRESA

MODELOS DE PROGRAMACIÓN LINEAL, MÉTODOS DE TRANSPORTE Y ASIGNACIÓN Y CONTROL DE LAS OPERACIONES PARA LA TOMA DE DECISIONES EFECTIVAS

Maestrantes:    Mercedes De Castro, C.I.: 16.202.374

                        Héctor José Azuaje, C.I.: 6.319.154

            Deysi Muñoz, C.I. 6.855.859

                             

Profesora Msc. Malva Higuerey

Caracas, Noviembre de 2021

ÍNDICE

           ÍNDICE……………………………………………………………………………………I

           INTRODUCCIÓN………………………………………………………………………..3

           DESARROLLO:

            LA PROGRAMACIÓN LINEAL (PL)        ……………………………….……………4

            EJERCICIOS PRACTICOS……….…………………………………………………10                  
          CONCLUSIONES………………………...…………………………………………….21

           REFERENCIAS…………………………………………………………………………23

INTRODUCCIÓN

Los métodos cuantitativos han demostrado ser un apoyo fundamental en la toma de decisiones gerenciales y nos impulsa a continuar con su estudio y profundización, planteándose el modelo de programación lineal como lenguaje cuantitativo, así como una forma de aproximarse a la práctica gerencial en los diferentes campos de la agricultura, industria, transporte, economía, salud, ciencias sociales, de la conducta, militar, entre otros. (Taha, 2004).

De allí que el enfoque literario de la Investigación de Operaciones se refiere a la programación lineal, como un modelo sencillo donde se utilizan ecuaciones lineales que proporcionan una herramienta financiera para la información relevante al momento de tomar cualquier decisión en la empresa, permitiendo el uso correcto de los recursos limitados, mejorando la productividad y rentabilidad financiera en las actividades que se desarrollan en la organización.

Esto refleja que la programación lineal con el pasar del tiempo, se ubica como un elemento importante en el desarrollo de la construcción de modelos de optimización. Proviene del campo de las matemáticas que, mediante el uso de las variables se exploran las diversas restricciones que se presentan, las cuales deben ser desglosadas y ajustadas al tema empresarial, de tal forma que permitan ganar tiempo y realizar análisis de diferentes escenarios, para tomar decisiones con probabilidades de error muy bajas. (Díaz, 2005).

En el siguiente escrito académico, los autores proponen mediante un cuadro comparativo visualizar de una forma más amena e ilustrativa, como debe clasificarse objetivamente los diferentes modelos de programación lineal, estableciendo para ello los métodos de trasporte y asignación y el control de operaciones en la toma de decisiones efectivas debidamente justificadas e interpretadas desde la gerencia de la entidad.

DESARROLLO

LA PROGRAMACIÓN LINEAL (PL)

La Programación Lineal es un procedimiento que encuentra su aplicación práctica en casi todas las facetas de los negocios, desde la publicidad hasta la planificación de la producción. Problemas de transporte, distribución, y planificación global de la producción son los objetos más comunes del análisis de PL. (Díaz, 2005).

Un modelo de programación lineal proporciona un método eficiente para determinar una decisión óptima, escogida de un gran número de decisiones posibles, entre ellos se muestra diferentes métodos o modelos de programación lineal:

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En efecto existen diversas herramientas utilizadas en la toma decisiones tales como los modelos matemáticos que se aplican para resolver diversos problemas dentro de diversas áreas de la gerencia. Es por esto que (Taha, 2004), nos expone que el modelo de PL, como en cualquier modelo de investigación de operaciones, tiene tres elementos básicos:

1.        Las variables de decisión que se trata de determinar.

2.        El objetivo (la meta) que se trata de optimizar.

3.        Las restricciones que se deben satisfacer.

El uso de la programación lineal se ha incrementado para  interpretar y sustentar las dinámicas, así como también mejorar los controles en la toma de decisiones gerenciales. (Eppen, 2000).

A continuación, se muestran cuadros comparativos propuestos por (Eppen & otros, 2000), sobre los diferentes y destacados métodos de programación lineal:

Cuadro comparativo de los diferentes modelos de Programación Lineal

Enfoques Comparativos

Método Grafico

 Método Simplex

Concepto

     Se utiliza para solucionar un problema e intervienen pocas variables y se representa con un plano cartesiano.

     Es un método analítico en la solución de problemas de programación lineal, en la búsqueda de resolución sin restricción de número de variables.

Objetivo

     Se utiliza para solucionar de manera gráfica, representando las restricciones y condiciones técnicas para brindar soluciones factibles.

     Se solventa el problema de manera analítica utilizando algoritmo que no pueden ser resueltos de manera grafica


Aplicación

     
Se aplican a los problemas con dos variables de decisión.


    Se aplica en problemas multidimensionales

Características

  • Se soluciona problemas con dos variables.
  • Grafica la función objetivos y las restricciones.
  • Se ubica en la región factible solución óptima, no factible múltiple y no acotada
  • Utiliza directamente la forma canoníca, se encuentra la solución con la gráfica.
  • Se basa en el método algebraico sistemático.
  • Busca resolver de manera eficiente problemas de grandes dimensione, utilizando distintos softwares que facilitan el proceso de cálculo
  • Describe como aumenta o disminuye z y la relación con las variables.

Ventajas

  • Método fácil y básico de aplicar.
  • Se necesita conocimiento básico de programación lineal.
  • Se puede desarrollar métodos más complejos utilizando lo como base.

  • Método confiable y fácil de utilizar.
  • Se puede utilizar en función al objetivo.
  • Ajustable a varios parámetros.  
  • Trabaja con modelos de n variables.

Metodología

  • Se grafica la región factible, y se diseña la función del objetivo.
  • Se desplaza la función del objetivo en dirección del incremento o decremento del valor.
  • Se transforman las inecuaciones en ecuaciones.
  • Se determina la base factible inicial.
  • Se construye la tabla y se determina si hay variables no básicas para optimizar nuestra función objetivo.

Desventajas

  • Se puede utilizar con modelos que tengas dos o tres incógnitas
  • Puede ser inexacto al tener muchas restricciones

  • Es un proceso complejo porque se requiere para su elaboración diversos pasos para lograr el resultado.
  • Se debe ser cuidadoso con las aplicaciones del álgebra


Región Factible

    Está formada por la intersección de las soluciones de todas las inecuaciones y ubica los puntos extremos que sean factibles.

Satisface las condiciones de no negatividad. Además, se trabaja muy rápido en encontrar la solución óptima

Solución optima

     Pueden presentar varias opciones respecto a sus soluciones: puede no existir solución, en el caso de que exista el conjunto solución puede ser acotado o no.

     Mediante el uso de los coeficientes describe si llega a una solución óptima, no factible, no restringida o múltiple.

Análisis de Sensibilidad

Analiza el impacto en los resultados del modelo de solución óptima, donde los parámetros sufren modificaciones en relación a los valores originales.

Permite flexibilizar un supuesto básico de la programación lineal asumiendo el valor de la constante.

Restricciones

     Representa la región factible, siendo el vértice donde se encuentra la mejor solución óptima, además puede ser inexacto.

     Representa al punto extremo de la región factible asociada para satisfacer las restricciones, evaluando la maximización o minimización de acuerdo al valor de z.

Variables

     Muy limitado en cuanto al número de variables. 

    Emplea una variable de entrada y salida mediante la condición de factibilidad

...

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