Reconocimiento Del Curso Programación Lineal

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

Modelo determinístico: en este modelo se establecen las condiciones para que al ejecutar el experimento se determine el resultado. Estos modelos se utilizan a menudo para la toma de decisiones internas de una organización.

Con los modelos determinísticos pueden formularse una asombrosa variedad de importantes problemas de administración, su práctica ayudará a desarrollar su habilidad para la formulación de modelos en general.

El subproducto de las técnicas de análisis es una gran cantidad de información muy útil para la interpretación de los resultados por la gerencia. La optimización restringida, es un recurso extremadamente útil para reflexionar acerca de situaciones concretas.

Cuando se trata de de modelos de programación lineal grandes, el procedimiento puede realizarse con mucha rapidez y fiabilidad con hojas de cálculo electrónicas que cuentan con la tecnología necesaria para optimizar estos modelos y encontrar decisiones optimas.

Ejemplo: programación lineal, programación entera, probabilidad de transporte, programación no lineal, teoría de localización y redes, probabilidad de asignación, programación por metas, teoría de inventarios.

Modelo estocástico: en este modelo la información pasada no permite la formulación de una regla para determinar el resultado preciso de un experimento. Algunos elementos no se conocen con certeza. Es decir las llamadas variables aleatorias, no tendrán valores conocidos antes que se tomen las decisiones correspondientes, y que ese desconocimiento debe ser incorporado al modelo. Estos modelos de incertidumbre se usan a menudo para la toma de decisiones estratégicas referentes a la relación de una organización con su ambiente (incierto).

Este modelo también llamado probabilístico es una representación matemática deducida de un conjunto de supuestos con el doble propósito de estudiar los resultados de un experimento aleatorio y predecir su comportamiento futuro, cuando se realiza bajo las mismas condiciones dadas inicialmente

Un modelo probabilístico, es como su nombre lo indica un Modelo en que las acciones o alternativas posibles están signadas por el azar, es decir dependen de eventos aleatorios; y que estos han sido estudiados y medidos con auxilio de la estadística, lo que te permite estimar la probabilidad de ocurrencia de un evento concreto.

Por lo general sirven para realizar grandes series de muestreos, quitan mucho tiempo en el computador son muy utilizados en investigaciones científicas

Ejemplo: cadenas de Marvok, teorías de juegos, líneas de espera, teoría de inventarios.

Modelos híbridos: los modelos híbridos incluyen las 2 categorías anteriores, el modelo determinístico y el modelo estocástico como la teoría de inventarios.

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