Memorias (Unknown) de la clase de Metodos Cuantitativos II UABC

1. MODELO DE TRASPORTE Busca determinar un plan de trasporte de una mercancía de varias fuentes o varios destinos, los datos del modelo son: 1.- Nivel de oferta en cada fuente y la cantidad de demanda en cada destino. 2.- El costo del trasporte unitario de la mercancía a cada destino. Como solo hay una mercancía, un destino puede recibir su demanda de una o más fuentes. El objeto del modelo es el de determinar la cantidad de mercancía que se enviara a cada fuente a cada destino, tal que se minimice el costo del trasporte total. La suposición básica del modelo es que el costo de trasporte en una ruta es directamente proporcional al numero de unidades trasportadas. La definición de la unidad de trasporte varia dependiendo de la mercancía que se trasporte.

3. Problema de Transporte Esquema 1

5. Problema de Transporte

8. Problema de Transporte

10. Problema de Transporte

16. Problema de Transporte

18. CAPÍTULO 21: MODELOS DE TRANSPORTE, TRANSBORDO Y ASIGNACIÓN SÍNTESIS PROGRAMÁTICA Objetivo Terminal : Formular, resolver e interpretar las soluciones de un problema de transporte, de transbordo ó de asignación. Objetivos específicos: • Formular un modelo de transporte, transbordo ó de asignación. • Resolver un problema de transporte, transbordo ó de asignación. • Interpretar las soluciones de un problema de transporte, transbordo ó de asignación. Síntesis de contenidos: Definición del problema de transporte. El modelo de transporte. Ofertas. Demandas. Nodos de oferta y de demanda. El algoritmo de transporte. Determinación de una solución básica factible de inicio para el algoritmo de transporte: método de la esquina noroeste, método del costo menor, método de Vogel. Criterio de optimalidad. Interpretación de la solución obtenida. Definición de un problema de transbordo. El modelo de transbordo. Ofertas y demandas. Nodos de oferta, de transbordo y de demanda. Nodos puros de oferta y puros de demanda. Transformación de un problema de transbordo a un problema de transporte. El problema de asignación. El modelo de asignación. Trabajadores. Tareas. El método húngaro para resolver el problema de asignación. Interpretación de la solución obtenida.

37. El modelo de asignación

43. Líneas de Espera

73. Teoría de líneas de espera de un solo canal

82. GRACIAS POR SU ATENCION…

83. Análisis de Markov

89. Cambios de clientes durante un mes 1000 175 175 1000 255 35 40 250 D 230 25 25 230 C 290 70 60 300 B 225 45 50 220 A Número de clientes Pérdidas Ganancias Número de clientes Marca Periodo 2 durante periodo Cambios el Periodo 1

95. Cambios de marcas. Pérdidas y ganancias 1000 1000 255 0 10 15 10 0 0 25 15 250 D 230 0 0 25 0 10 0 5 10 230 C 290 25 5 0 40 15 25 0 20 300 B 225 15 10 20 0 10 0 40 0 220 A Número de clientes D C B A D C B A Número de clientes marca Período 2, Pérdidas de Ganancias de Período 1,

96. UNIVERSIDAD AUTONOMA DE BAJA CALIFORNIA FACULTAD DE CONTABILIDAD Y ADMINISTRACION METODOS CUANTITATIVOS II Simulación * Método de juegos Operacionales *Método de simulación de sistemas *Ventajas y Limitaciones de las Técnicas de Simulación

100. Método de Montecarlo *Primer método de simulación : Se refiere al estudio de las leyes del azar. El método se usa para resolver problemas que dependen de la probabilidad, en los que la experimentación física es impracticable, y donde es imposible la creación de una fórmula exacta. Es una simulación con técnicas de muestreo. Aplicación en líneas de espera.

101. Método de Juegos Operacionales *2do Método de simulación : "Se refiere a aquellas situaciones donde hay algún tipo de conflicto de intereses entre los jugadores o entre quienes toman decisiones, dentro de la estructura de un ambiente simulado."

105. Ventajas y Limitaciones de las técnicas de simulación Son muy útiles , por que nos permiten experimentar con un modelo del sistema en vez del sistema real que esta funcionando. La simulación puede evitar posibles dificultades, por que permite que el gerente de producción

106. Simulación La simulación que utiliza algún modelo matemático del sistema nos permite determinar mediante tanteos, los valores de las variables controlables que produzcan los mejores resultados para la empresa. Los conocimientos obtenidos al diseñar repetidas veces un estudio de simulación, sugieren que se simulen los cambios del sistema y entonces el efecto de esos cambios puede ponerse a prueba mediante la simulación, antes de aplicarlos al sistema verdadero .

107. SIMULACION UNIVERSIDAD AUTONOMA DE BAJA CALIFORNIA FACULTAD DE CONTABILIDAD Y ADMINISTRACION METODOS CUANTITATIVOS II

112. DEFINICIÓN GENERAL Y COMPLETA DE SIMULACIÓN “ Una técnica cuantitativa que se emplea para evaluar cursos alternativos de acción, basada en hechos y suposiciones, con un modelo matemático de computadora, a fin de representar la toma real de decisiones en condiciones de incertidumbre”

117. INVENTARIOS. UNIVERSIDAD AUTONOMA DE BAJA CALIFORNIA

128. Enfoque sistemático para la simulación por computadora

132. Diseño de la simulación por computadora. Una vez que se hayan identificado las salidas y las entradas necesarias, la simulación real consiste en generar números aleatorios y en la contabilidad. Paso 1: Generación de números aleatorios: consiste en obtener las entradas probabilísticas para el modelo generando números aleatorios de acuerdo con las distribuciones conocidas asociadas. Paso 2: Contabilidad: consiste en el diseño de un método sistemático para almacenar y procesar todos los valores de entrada y para realizar los cálculos necesarios para obtener los valores de salida.

133. Aspectos estadísticos de la simulación Un conjunto de valores de entrada para un modelo de simulación es el conjunto de condiciones iniciales que describe el estado del sistema en el momento en que comienza la simulación. En contraste, en algunos problemas las condiciones iniciales no están tan fácilmente disponibles o, de hecho, no se conocen. En estos casos, los valores iniciales generalmente se escogen de una de las siguientes formas: 1. Asignando valores sobre la base de su conocimiento de cómo trabaja el sistema que y de lo que sería más probable esperar en el momento correspondiente al inicio de la simulación. 2. Asignando cualesquier valores iniciales razonables ejecutando la simulación el tiempo suficiente como para minimizar la influencia de las condiciones iniciales.

134. VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LA SIMULACIÓN POR COMPUTADORA Desventajas : 1. Los resultados numéricos obtenidos se basan en el conjunto específico de números aleatorios, cuyos valonas corresponden a sólo uno de los resultados posibles. 2. Para obtener estimaciones más exactas y para minimizar la probabilidad de tomar una mala decisión, usted debería a) hacer un gran número de ensayos en cada simulación y/o ; b) repetir toda la simulación un gran número de veces. Para problemas mas complejos, un gran número de repeticiones puede requerir cantidades significativas de tiempo de cómputo. 3. Cada simulación requiere su propio diseño especial para imitar el argumento real bajo investigación y su propio programa de computadora asociado.

135. Ventajas: 1. La simulación le permite analizar grandes problemas complejos para los que no están disponibles resultados analíticos. De hecho, la mayoría de los problemas de mundo real encajan en esta categoría. La simulación proporciona una alternativa práctica. 2. Como con cualquier forma de simulación, la simulación por computadora permite que el tomador de decisiones experimente con muchas políticas y argumentos diferentes sin cambiar o experimentar realmente con el sistema existente real. 3. La simulación por computadora le permite comprimir tiempo. Por ejemplo, usted puede estudiar el impacto a largo plazo de una política para un banco durante todo un año en una simulación por computadora que dura unos cuantos minutos. 4. Algunas técnicas analíticas requieren de experiencia matemática sofisticada, tanto para utilizarlas como para comprenderlas. Una simulación por computadora pueda requerir pocas o ningunas matemáticas complejas y por tanto, puede ser intuitivamente más comprensibles.

137. Propiedades: Acaban la tarea de la programación Generan un guía conceptual Colaboran en la definición de entidades en el sistema Maneja la flexibilidad en los cambios Ayuda a analizar y a determinar la relación y el numero de entidades en el sistema.

145. Generador de números aleatorios ¿Qué son los números aleatorios? Las sucesiones de números o bits aleatorias son sucesiones de números seleccionados al azar de forma uniforme, es decir, todo número tiene la misma probabilidad de ser escogido. El ejemplo clásico más utilizado para generarlos es el del lanzamiento repetitivo de una moneda Identificando 0 con cara y 1 con cruz, obtenemos una sucesión de bits aleatoria.

146. . ¿Para qué sirven? En la vida cotidiana se utilizan números aleatorios en situaciones tan dispares como pueden ser los juegos de azar o en el diseño de la caída de los copos de nieve en una animación por ordenador. En la transmisión de datos desde un satélite también se utilizan números aleatorios. Así en la telefonía móvil se utilizan para la asignación de una clave aleatoria que sirve para autenticar al usuario También se utilizan para dar cierta seguridad a la asignación inicial de números secretos a las tarjetas de crédito, la utilización de números aleatorios es vital para su seguridad. ** En general cuando se requiere una impredecibilidad en unos determinados datos, se utilizan números aleatorios.