Programación Lineal

Desarrollo

• Modelo determinísticos:

Tenemos que en cuanto a los modelos de IO, los que no tienen la posibilidad de ser

probados, se llaman determinísticos. Tal es el caso de los inventarios, el PERT y la

programación lineal, los cuales se sintetizan en casos críticos y en cantidades exactas y determinadas.

Este por ser un modelo matemático se entiende que las cantidades siempre serán las mismas, o a falta de ellos, los resultados serán los mismos, aunque debemos tener en cuenta ciertas variables con el fin de optimizar la transferencia al objetivo.

Como lo define Jeffer, los modelos determinísticos, "son aquellos que a cada valor de la variable independiente corresponde otro valor de la variable dependiente. Son especialmente útiles en los sistemas que evolucionan con el tiempo, como son los sistemas dinámicos. En ellos podemos conocer el estado del sistema transcurrido cierto tiempo una vez que hemos dado valores a los distintos parámetros que aparecen en el modelo"

Como lo define Crhistofer, "es un modelo matemático donde las mismas entrada producirán invariablemente las mismas salidas, no contemplándose la existencia del azar ni el principio de incertidumbre. Está estrechamente relacionado con la creación de entornos simulados a través de simuladores para el estudio de situaciones hipotéticas, o para crear sistemas de gestión que permitan disminuir la incertidumbre. La inclusion de mayor complejidad en las relaciones con una cantidad mayor de variables y elementos ajenos al modelo determinísticos hara posible que este se aproxime a un modelo probabilístico o de enfoque estocástico”.

Encontramos que los modelos determinísticos se caracterizan por:

 Como la literatura del modelo estocástico se ha ganado la atención en la economía, los modelos determinísticos se han convertido en algo raro. Los ejemplos incluyen los modelos OLG (Modelos de Generaciones Traslapadas) sin incertidumbre agregada.

 Estos modelos suelen ser introducidos para estudiar el impacto de un cambio en el régimen, como la introducción de nuevo impuesto, por ejemplo.

 Asume toda la información, hay suposición perfecta y no hay incertidumbre en torno a los choques.

 Los choques pueden afectar a la economía de hoy o la de cualquier momento en el futuro, dado el caso de previsión perfecta. También puede durar uno o varios períodos.

 Muy a menudo, sin embargo, los modelos introducen un choque positivo hoy y ningún choque a partir de entonces (con certeza).

 La solución no requiere de linealización, de hecho, ni siquiera realmente necesita de un estado estacionario. En su lugar, se trata la simulación numérica para encontrar las rutas exactas de las variables endógenas de primer orden que cumplan con las condiciones del modelo y la estructura del choque.

 Este método de solución por lo tanto puede ser útil cuando la economía está muy lejos del estado estacionario.

Dentro del ranking de importancia, tenemos cinco razones:

1. Una asombrosa variedad de importantes problemas de administración pueden formularse como modelos determinísticos.

2. Muchas hojas de cálculo electrónicas cuentan con la tecnología necesaria para optimizar modelos determinísticos, es decir, para encontrar decisiones optimas. Cuando se trata en particular de modelos PL grandes, el procedimiento puede realizarse con mucha rapidez y fiabilidad.

3. El subproducto de las técnicas de análisis es una gran cantidad de información muy útil para la interpretación de los resultados por la gerencia.

4. La optimización restringida, en particular, es un recurso extremadamente útil para reflexionar acerca de situaciones concretas, aunque no piense usted construir un modelo y optimizarlo.

5. La práctica con modelos determinísticos le ayudara a desarrollar su habilidad para la formulación de modelos en general.

Ejemplo teórico.

Un ejemplo clásico de modelo determinísticos es de caída libre H=1/2 g t2 . Las condiciones

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