Arquitectura

APORTE COLABORATIVO NUMERO UNO

Presentado por:

CONRADO GIRALDO G

Código: 16112965

Curso:

PROGRAMACION LINEAL

100404-150

Tutor:

JESUS ARMANDO ORTIZ

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA UNAD

CEAD JOSE ACEVEDO Y GOMEZ

Funza, Abril de 2013

1. Elabore una síntesis de cada modelo clasificándolo de acuerdo al cuadro anexo.

Modelos determinísticos.

Esta clase de modelos hacen parte del grupo de modelos no probabilísticos, que según sus características son la cara opuesta de los modelos estocásticos. En esta clase de modelos se define a las variables como valores fijos.

Estos modelos cobran importancia en la solución de modelos matemáticos y procesos complejos que gracias a esta metodología se pueden modelar con facilidad, además algunos modelos del mundo real presentan gran estabilidad con lo cual se da pie al modelado efectivo con enfoque determinista.

Una característica importante de los modelos determinísticos es el permitir la introducción de incertidumbre que nos lleva al análisis de la sensibilidad.

Podemos destacar el los modelos determinísticos la función de maximizar o minimizar algunas funciones objetivo, todo esto gracias a la posibilidad de expresar en términos de variable y parámetros sujetos a unas restricciones, teniendo como método para resolver dichas expresiones a la programación matemática.

Los modelos determinísticos se pueden dividir en dos grandes ramas que son los modelos de optimización lineales y no lineales, los cuales se caracterizan por su función objetivo y restricciones que respectivamente para cada modelo de optimización es lineal o no lineal.

Entre los modelos lineales encontramos los modelos de Transporte y Asignación, los cuales hacen que los procedimientos de solución sean más eficientes; los modelos de programación entera son eficientes cuando las variables de decisión se restringen a 0-1; los modelos de redes son los adecuados para representar estos problemas en términos de diagramas de flujo.

El procedimiento para la solución de los modelos lineales es un algoritmo iterativo, el cual comienza con una solución completa o parcial y parte de estas para una solución más completa mediante un conjunto de reglas, repitiendo este procedimiento hasta lograr la solución más optima.

Por otro lado encontramos a los modelos no lineales los cuales se clasifican por el método de solución que se utiliza para cada uno de ellos, tenemos los métodos clásicos que usan el cálculo diferencial como método de solución, los métodos de búsqueda que utilizan técnicas gradiantes y ramificación y por último los métodos de programación no lineal que usan algoritmos especiales.

Modelos híbridos.

En esta clase de modelos podemos ver la intervención de los modelos estocásticos y determinísticos unidos

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