Este documento contiene la resolución de 4 problemas de física. El primer problema trata sobre el efecto fotoeléctrico y calcula la longitud de onda, energía cinética y velocidad de los fotoelectrones emitidos. El segundo problema calcula la longitud de onda y ángulo de dispersión de un fotón. El tercer problema grafica la radiación de un cuerpo negro y calcula su radiancia. El cuarto problema resuelve la ecuación de Schrödinger para una partícula en una caja unidimensional.
El documento presenta 4 problemas relacionados con suelos y pavimentos. El primero analiza las propiedades de 3 suelos y determina su tipo. El segundo calcula el CBR de un suelo a diferentes profundidades y densidades. El tercero determina la mezcla óptima de 2 suelos usando barras paralelas. Y el cuarto diseña el espesor de capas de pavimento usando el método CBR para una carga dada.
Este documento resume los pasos para resolver un ejercicio de física sobre el movimiento vertical de un cuerpo lanzado hacia arriba. Se lanza un cuerpo desde el tejado de un edificio de 30 metros de altura con una velocidad inicial de 20 m/s. Se calcula el tiempo para alcanzar la máxima altura (2 segundos), la máxima altura alcanzada (50 metros), el tiempo total hasta llegar al suelo (5.33 segundos) y la velocidad al llegar al suelo (31.62 m/s). Se explican det
El primer documento presenta el cálculo de las fuerzas en las barras de dos reticulados mediante los métodos de los nudos y de las secciones. Se determinan todas las fuerzas en las barras del primer reticulado, incluyendo su diagrama de cuerpo libre. Para el segundo reticulado, se calculan específicamente las fuerzas en las barras IJ, IN, CD y CN usando el método de las secciones.
1. Se pide determinar las ecuaciones de fuerza cortante y momento flector para unas vigas, así como dibujar sus diagramas. Se resuelven los cálculos y se obtienen los valores de fuerza cortante y momento flector máximos.
2. Se pide resolver una estructura isostática representando una nave de garaje, determinando las reacciones y fuerzas internas.
3. Se pide dibujar los diagramas de cuerpo libre, fuerza axial, cortante y momento flector para una estructura dada, resolviendo también los
El problema de la ruta más corta. DijkstraNabor Chirinos
El documento describe el algoritmo de Dijkstra para encontrar las rutas más cortas entre nodos en una red. El algoritmo asigna etiquetas temporales y permanentes a los nodos para registrar la distancia mínima conocida desde un nodo inicial. Se selecciona repetidamente el nodo con la etiqueta temporal de menor distancia para convertirlo en permanente, y se actualizan las etiquetas de los nodos vecinos hasta que todas son permanentes.
Un semiconductor de Ge se aplica una diferencia de potencial de 10V. Se determina su resistividad, resistencia, velocidad de arrastre de electrones y huecos, y la corriente que circula. La resistividad es de 0.462 mΩ, la resistencia es de 231.2 Ω, la velocidad de electrones es de 39 m/s y la de huecos es de 18.2 m/s, y la corriente es de 0.043 A.
Este documento describe dos métodos para resolver problemas de programación lineal con restricciones de igualdad y desigualdad: 1) el método de penalización, el cual asigna un alto costo a las variables artificiales para eliminarlas de la base, y 2) el método de doble fase, el cual resuelve el problema en dos fases, primero minimizando las variables artificiales y luego optimizando la función objetivo original. Ambos métodos generan una solución básica inicial usando variables artificiales y luego las eliminan para encontrar la solución óptima.
Este documento contiene la resolución de 4 problemas de física. El primer problema trata sobre el efecto fotoeléctrico y calcula la longitud de onda, energía cinética y velocidad de los fotoelectrones emitidos. El segundo problema calcula la longitud de onda y ángulo de dispersión de un fotón. El tercer problema grafica la radiación de un cuerpo negro y calcula su radiancia. El cuarto problema resuelve la ecuación de Schrödinger para una partícula en una caja unidimensional.
El documento presenta 4 problemas relacionados con suelos y pavimentos. El primero analiza las propiedades de 3 suelos y determina su tipo. El segundo calcula el CBR de un suelo a diferentes profundidades y densidades. El tercero determina la mezcla óptima de 2 suelos usando barras paralelas. Y el cuarto diseña el espesor de capas de pavimento usando el método CBR para una carga dada.
Este documento resume los pasos para resolver un ejercicio de física sobre el movimiento vertical de un cuerpo lanzado hacia arriba. Se lanza un cuerpo desde el tejado de un edificio de 30 metros de altura con una velocidad inicial de 20 m/s. Se calcula el tiempo para alcanzar la máxima altura (2 segundos), la máxima altura alcanzada (50 metros), el tiempo total hasta llegar al suelo (5.33 segundos) y la velocidad al llegar al suelo (31.62 m/s). Se explican det
El primer documento presenta el cálculo de las fuerzas en las barras de dos reticulados mediante los métodos de los nudos y de las secciones. Se determinan todas las fuerzas en las barras del primer reticulado, incluyendo su diagrama de cuerpo libre. Para el segundo reticulado, se calculan específicamente las fuerzas en las barras IJ, IN, CD y CN usando el método de las secciones.
1. Se pide determinar las ecuaciones de fuerza cortante y momento flector para unas vigas, así como dibujar sus diagramas. Se resuelven los cálculos y se obtienen los valores de fuerza cortante y momento flector máximos.
2. Se pide resolver una estructura isostática representando una nave de garaje, determinando las reacciones y fuerzas internas.
3. Se pide dibujar los diagramas de cuerpo libre, fuerza axial, cortante y momento flector para una estructura dada, resolviendo también los
El problema de la ruta más corta. DijkstraNabor Chirinos
El documento describe el algoritmo de Dijkstra para encontrar las rutas más cortas entre nodos en una red. El algoritmo asigna etiquetas temporales y permanentes a los nodos para registrar la distancia mínima conocida desde un nodo inicial. Se selecciona repetidamente el nodo con la etiqueta temporal de menor distancia para convertirlo en permanente, y se actualizan las etiquetas de los nodos vecinos hasta que todas son permanentes.
Un semiconductor de Ge se aplica una diferencia de potencial de 10V. Se determina su resistividad, resistencia, velocidad de arrastre de electrones y huecos, y la corriente que circula. La resistividad es de 0.462 mΩ, la resistencia es de 231.2 Ω, la velocidad de electrones es de 39 m/s y la de huecos es de 18.2 m/s, y la corriente es de 0.043 A.
Este documento describe dos métodos para resolver problemas de programación lineal con restricciones de igualdad y desigualdad: 1) el método de penalización, el cual asigna un alto costo a las variables artificiales para eliminarlas de la base, y 2) el método de doble fase, el cual resuelve el problema en dos fases, primero minimizando las variables artificiales y luego optimizando la función objetivo original. Ambos métodos generan una solución básica inicial usando variables artificiales y luego las eliminan para encontrar la solución óptima.
Unmsm fisi - el problema dual - io1 cl09-dualidadJulio Pari
El documento presenta dos problemas de programación lineal. El primero busca minimizar el costo de satisfacer requerimientos nutricionales diarios mediante una dieta de leche, carne y huevos. El segundo busca maximizar el precio de venta de vitaminas individuales para que sea más conveniente que comprar alimentos. Ambos problemas se resuelven usando su problema dual, donde se intercambian restricciones y objetivos.
Unmsm fisi - programación lineal 2 - io1 cl04Julio Pari
El documento describe el método gráfico y el método simplex para resolver problemas de programación lineal. El método gráfico involucra graficar las restricciones y la función objetivo para determinar la región factible y la solución óptima. El método simplex transforma el problema a una forma estándar y usa tablas y pivotes para iterativamente encontrar la solución óptima. El documento también presenta el software GLP para graficar problemas de programación lineal de dos variables.
Este documento presenta una introducción a la teoría de decisiones. Explica los elementos clave de un proceso de decisión, incluidos el decisor, las alternativas de acción, los estados de la naturaleza y la matriz de decisión. También clasifica los procesos de decisión según el tipo de oponente (racional o natural) y la información disponible (decisión bajo certeza o riesgo). Finalmente, proporciona un ejemplo numérico para ilustrar un proceso de decisión bajo certeza.
Unmsm fisi - método dual simplex - io1 cl10-dual_simplexJulio Pari
1. El documento describe el método dual-simplex para resolver problemas de programación lineal. 2. Este método transforma el problema a su forma canónica y luego a una forma estándar antes de construir la tabla inicial. 3. El método implica repetidamente seleccionar variables de entrada y salida antes de reconstruir la tabla para moverse hacia la solución óptima.
Unmsm fisi - resolución de un ppl con lindo - io1 cl08-lindoJulio Pari
1) Se resuelve un problema de programación lineal (PPL) para maximizar las utilidades de la producción de 3 productos sujetos a restricciones de recursos. La solución óptima es producir 20, 30 y 50 unidades de cada producto respectivamente para una utilidad total de $4,170. 2) Se explican conceptos como costos reducidos, holguras, excesos y precios duales. 3) Se analizan los rangos de sensibilidad donde la solución óptima no cambia ante variaciones en los parámetros del modelo.
Unmsm fisi - introducción a la investigación de operaciones - io1 cl01Julio Pari
Este documento introduce la Investigación de Operaciones (IO). Define la IO y describe sus características principales y naturaleza. Explica brevemente la historia de la IO durante la Segunda Guerra Mundial y su desarrollo posterior. También cubre los campos de acción de la IO y los diversos problemas que resuelve, como la optimización, planificación estratégica, uso de recursos y distribución de bienes.
Este documento presenta la resolución de cuatro ejercicios utilizando el método simplex. El primer ejercicio resuelve un problema de maximización con dos variables de decisión. El segundo ejercicio aplica el método de las dos fases para resolver un problema con restricciones. Los ejercicios tres y cuatro proponen problemas adicionales para ser resueltos con simplex.
El documento presenta los pasos para balancear una matriz de costos en un problema de transporte. Explica que primero se debe verificar si la matriz está balanceada sumando la oferta y demanda, y proceder a balancearla agregando filas o columnas ficticias con costos cero si no lo está. Luego aplica el método de aproximación de Vogel para encontrar la solución óptima, restando los menores costos relativos en cada iteración hasta satisfacer toda la oferta y demanda.
Introduccion a simulacion de sistemas, conceptos, clasificacion de sistemas, clasificacion de modelos, ventajas y desventajas de la simulacion, aplicaciones empresariales simulacion de sistemas, elvis del aguila, elvisdelaguila
Este documento presenta el syllabus estándarizado para la asignatura de Investigación de Operaciones en la Universidad Técnica de Machala. La asignatura se ofrece en el sexto semestre con 3 créditos y abarca temas como redes PERT-CPM, programación lineal y el método simplex. El syllabus describe los objetivos de aprendizaje, la metodología, la evaluación y la bibliografía para la asignatura.
Unmsm fisi - estudio de casos de problemas de programación lineal - io1 cl05Julio Pari
El documento presenta 5 casos de estudio de problemas de programación lineal. El primer caso trata sobre la asignación óptima de recursos agrícolas a la siembra de 4 productos en 3 granjas. El segundo caso trata sobre la distribución óptima de carga en 3 bodegas de un barco. El tercer caso trata sobre el problema de cortes óptimos de papel. El cuarto caso trata sobre la selección óptima de proyectos de inversión sujetos a restricciones presupuestarias y de selección. El quinto caso plantea
sistemas operativos, introduccion, decada de los sistemas operativos, evolucion, caracteristicas, kernel, accesorios, dos, comandos, mantenimiento del sistema, disco duro, dispositivos de entrada y salida
Unmsm fisi - casos especiales de problemas de programación lineal - io1 cl07Julio Pari
El documento presenta diferentes casos especiales que pueden ocurrir al resolver problemas de programación lineal. Describe regiones factibles acotadas, no acotadas y cuando no se forma una región factible. También explica cuando una restricción es redundante, cuando existe solución única, múltiples soluciones, solución no acotada o cuando no existe solución debido a falta de región factible. Por último, introduce el concepto de solución degenerada.
El documento presenta una introducción a la investigación de operaciones. Explica que la investigación de operaciones aplica el método científico a problemas relacionados con el control y coordinación de operaciones dentro de una organización, buscando encontrar la mejor solución posible. También describe que la investigación de operaciones implica un enfoque interdisciplinario, dado que los problemas empresariales tienen múltiples aspectos.
Este documento presenta la estructura directiva y los objetivos de la empresa retail integrada CMR. Resume los logros de CMR en 2004 como la integración con Sodimac y la expansión a supermercados, así como su consolidación internacional en Perú y Argentina. También describe brevemente las áreas de marketing, finanzas, planificación y desarrollo e internacionalización de la empresa, reafirmando su liderazgo en el mercado del retail sudamericano.
El documento describe el algoritmo de Ford-Fulkerson para encontrar el flujo máximo en una red. El algoritmo encuentra rutas de penetración con flujo positivo desde el nodo origen al destino. Actualiza las capacidades residuales y suma los flujos máximos de cada ruta hasta alcanzar el flujo máximo total.
Este documento resume conceptos clave sobre redes de flujo, incluyendo la definición de fuente, sumidero y capacidad de flujo. Explica el algoritmo de Ford-Fulkerson para encontrar el flujo máximo en una red, el cual funciona iterativamente aumentando el flujo a lo largo de caminos de la fuente al sumidero. También cubre cortes mínimos y su relación con el flujo máximo.
El documento presenta un problema de optimización de flujos en una red para transportar madera entre centros forestales y de demanda. Se modela el problema como uno de programación lineal para minimizar el coste total de transporte. También se describen problemas de encontrar caminos mínimos en diferentes redes y modelos de programación matemática para asignar tareas en un sistema de procesamiento de documentos y optimizar su capacidad.
El documento presenta una introducción a diferentes modelos de optimización de redes como modelos de transbordo, ruta más corta y flujo máximo. Explica conceptos básicos como nodos, arcos, costos y capacidades. También incluye ejemplos ilustrativos de cada modelo y su formulación matemática.
El documento describe el problema del flujo máximo en redes y el método de Ford-Fulkerson para resolverlo. El método de Ford-Fulkerson es un algoritmo iterativo que encuentra caminos aumentantes en la red residual para aumentar el flujo de la fuente al sumidero hasta alcanzar el flujo máximo. El teorema de flujo máximo-corte mínimo establece que el flujo máximo es igual a la capacidad del corte mínimo en la red.
Este documento presenta varios conceptos relacionados con grafos de flujo. Define una red de flujo como un grafo dirigido con dos vértices especiales (fuente y sumidero) y capacidades asociadas a las aristas. Explica el algoritmo de Ford-Fulkerson para encontrar el flujo máximo en una red, el cual encuentra caminos de flujo positivo de forma iterativa hasta que no se pueda aumentar más. También introduce conceptos como corte mínimo y capacidad residual.
Unmsm fisi - el problema dual - io1 cl09-dualidadJulio Pari
El documento presenta dos problemas de programación lineal. El primero busca minimizar el costo de satisfacer requerimientos nutricionales diarios mediante una dieta de leche, carne y huevos. El segundo busca maximizar el precio de venta de vitaminas individuales para que sea más conveniente que comprar alimentos. Ambos problemas se resuelven usando su problema dual, donde se intercambian restricciones y objetivos.
Unmsm fisi - programación lineal 2 - io1 cl04Julio Pari
El documento describe el método gráfico y el método simplex para resolver problemas de programación lineal. El método gráfico involucra graficar las restricciones y la función objetivo para determinar la región factible y la solución óptima. El método simplex transforma el problema a una forma estándar y usa tablas y pivotes para iterativamente encontrar la solución óptima. El documento también presenta el software GLP para graficar problemas de programación lineal de dos variables.
Este documento presenta una introducción a la teoría de decisiones. Explica los elementos clave de un proceso de decisión, incluidos el decisor, las alternativas de acción, los estados de la naturaleza y la matriz de decisión. También clasifica los procesos de decisión según el tipo de oponente (racional o natural) y la información disponible (decisión bajo certeza o riesgo). Finalmente, proporciona un ejemplo numérico para ilustrar un proceso de decisión bajo certeza.
Unmsm fisi - método dual simplex - io1 cl10-dual_simplexJulio Pari
1. El documento describe el método dual-simplex para resolver problemas de programación lineal. 2. Este método transforma el problema a su forma canónica y luego a una forma estándar antes de construir la tabla inicial. 3. El método implica repetidamente seleccionar variables de entrada y salida antes de reconstruir la tabla para moverse hacia la solución óptima.
Unmsm fisi - resolución de un ppl con lindo - io1 cl08-lindoJulio Pari
1) Se resuelve un problema de programación lineal (PPL) para maximizar las utilidades de la producción de 3 productos sujetos a restricciones de recursos. La solución óptima es producir 20, 30 y 50 unidades de cada producto respectivamente para una utilidad total de $4,170. 2) Se explican conceptos como costos reducidos, holguras, excesos y precios duales. 3) Se analizan los rangos de sensibilidad donde la solución óptima no cambia ante variaciones en los parámetros del modelo.
Unmsm fisi - introducción a la investigación de operaciones - io1 cl01Julio Pari
Este documento introduce la Investigación de Operaciones (IO). Define la IO y describe sus características principales y naturaleza. Explica brevemente la historia de la IO durante la Segunda Guerra Mundial y su desarrollo posterior. También cubre los campos de acción de la IO y los diversos problemas que resuelve, como la optimización, planificación estratégica, uso de recursos y distribución de bienes.
Este documento presenta la resolución de cuatro ejercicios utilizando el método simplex. El primer ejercicio resuelve un problema de maximización con dos variables de decisión. El segundo ejercicio aplica el método de las dos fases para resolver un problema con restricciones. Los ejercicios tres y cuatro proponen problemas adicionales para ser resueltos con simplex.
El documento presenta los pasos para balancear una matriz de costos en un problema de transporte. Explica que primero se debe verificar si la matriz está balanceada sumando la oferta y demanda, y proceder a balancearla agregando filas o columnas ficticias con costos cero si no lo está. Luego aplica el método de aproximación de Vogel para encontrar la solución óptima, restando los menores costos relativos en cada iteración hasta satisfacer toda la oferta y demanda.
Introduccion a simulacion de sistemas, conceptos, clasificacion de sistemas, clasificacion de modelos, ventajas y desventajas de la simulacion, aplicaciones empresariales simulacion de sistemas, elvis del aguila, elvisdelaguila
Este documento presenta el syllabus estándarizado para la asignatura de Investigación de Operaciones en la Universidad Técnica de Machala. La asignatura se ofrece en el sexto semestre con 3 créditos y abarca temas como redes PERT-CPM, programación lineal y el método simplex. El syllabus describe los objetivos de aprendizaje, la metodología, la evaluación y la bibliografía para la asignatura.
Unmsm fisi - estudio de casos de problemas de programación lineal - io1 cl05Julio Pari
El documento presenta 5 casos de estudio de problemas de programación lineal. El primer caso trata sobre la asignación óptima de recursos agrícolas a la siembra de 4 productos en 3 granjas. El segundo caso trata sobre la distribución óptima de carga en 3 bodegas de un barco. El tercer caso trata sobre el problema de cortes óptimos de papel. El cuarto caso trata sobre la selección óptima de proyectos de inversión sujetos a restricciones presupuestarias y de selección. El quinto caso plantea
sistemas operativos, introduccion, decada de los sistemas operativos, evolucion, caracteristicas, kernel, accesorios, dos, comandos, mantenimiento del sistema, disco duro, dispositivos de entrada y salida
Unmsm fisi - casos especiales de problemas de programación lineal - io1 cl07Julio Pari
El documento presenta diferentes casos especiales que pueden ocurrir al resolver problemas de programación lineal. Describe regiones factibles acotadas, no acotadas y cuando no se forma una región factible. También explica cuando una restricción es redundante, cuando existe solución única, múltiples soluciones, solución no acotada o cuando no existe solución debido a falta de región factible. Por último, introduce el concepto de solución degenerada.
El documento presenta una introducción a la investigación de operaciones. Explica que la investigación de operaciones aplica el método científico a problemas relacionados con el control y coordinación de operaciones dentro de una organización, buscando encontrar la mejor solución posible. También describe que la investigación de operaciones implica un enfoque interdisciplinario, dado que los problemas empresariales tienen múltiples aspectos.
Este documento presenta la estructura directiva y los objetivos de la empresa retail integrada CMR. Resume los logros de CMR en 2004 como la integración con Sodimac y la expansión a supermercados, así como su consolidación internacional en Perú y Argentina. También describe brevemente las áreas de marketing, finanzas, planificación y desarrollo e internacionalización de la empresa, reafirmando su liderazgo en el mercado del retail sudamericano.
El documento describe el algoritmo de Ford-Fulkerson para encontrar el flujo máximo en una red. El algoritmo encuentra rutas de penetración con flujo positivo desde el nodo origen al destino. Actualiza las capacidades residuales y suma los flujos máximos de cada ruta hasta alcanzar el flujo máximo total.
Este documento resume conceptos clave sobre redes de flujo, incluyendo la definición de fuente, sumidero y capacidad de flujo. Explica el algoritmo de Ford-Fulkerson para encontrar el flujo máximo en una red, el cual funciona iterativamente aumentando el flujo a lo largo de caminos de la fuente al sumidero. También cubre cortes mínimos y su relación con el flujo máximo.
El documento presenta un problema de optimización de flujos en una red para transportar madera entre centros forestales y de demanda. Se modela el problema como uno de programación lineal para minimizar el coste total de transporte. También se describen problemas de encontrar caminos mínimos en diferentes redes y modelos de programación matemática para asignar tareas en un sistema de procesamiento de documentos y optimizar su capacidad.
El documento presenta una introducción a diferentes modelos de optimización de redes como modelos de transbordo, ruta más corta y flujo máximo. Explica conceptos básicos como nodos, arcos, costos y capacidades. También incluye ejemplos ilustrativos de cada modelo y su formulación matemática.
El documento describe el problema del flujo máximo en redes y el método de Ford-Fulkerson para resolverlo. El método de Ford-Fulkerson es un algoritmo iterativo que encuentra caminos aumentantes en la red residual para aumentar el flujo de la fuente al sumidero hasta alcanzar el flujo máximo. El teorema de flujo máximo-corte mínimo establece que el flujo máximo es igual a la capacidad del corte mínimo en la red.
Este documento presenta varios conceptos relacionados con grafos de flujo. Define una red de flujo como un grafo dirigido con dos vértices especiales (fuente y sumidero) y capacidades asociadas a las aristas. Explica el algoritmo de Ford-Fulkerson para encontrar el flujo máximo en una red, el cual encuentra caminos de flujo positivo de forma iterativa hasta que no se pueda aumentar más. También introduce conceptos como corte mínimo y capacidad residual.
El documento presenta un problema que modela los flujos de una red de tuberías de agua mediante un sistema de ecuaciones lineales (SEL). Se pide determinar los flujos f1, f2, f3 y f4 en cada tramo a partir de la conservación de flujo en los nodos A, B, C y D. Se plantea el SEL, se resuelve mediante métodos numéricos y analíticamente, y se analizan las soluciones paramétricas y particulares, verificando que satisfagan las condiciones del problema.
Se transporta alimento de tres silos a cuatro granjas. La capacidad de las rutas entre los silos y granjas está limitada por la disponibilidad de camiones y viajes diarios. La tabla muestra la oferta diaria en los silos, la demanda en las granjas, y las capacidades de las rutas.
Este documento describe el tránsito de un hidrograma a través de un pequeño embalse con salida libre rectangular. Explica las relaciones entre el volumen almacenado, el caudal de salida y la altura del agua, y cómo usar estas relaciones para calcular el tránsito de un caudal de entrada dado a través del embalse en intervalos de tiempo.
Este documento presenta varios modelos y algoritmos para resolver problemas de optimización en redes, incluyendo modelos de redes de transporte, el problema de la ruta más corta, el árbol de expansión mínimo y el flujo máximo. Explica los pasos para formular y resolver cada problema matemáticamente usando programación lineal u otros métodos como el algoritmo glotón. También incluye ejemplos numéricos para ilustrar cada modelo.
El documento describe el algoritmo de Ford-Fulkerson para encontrar el flujo máximo en una red. El algoritmo encuentra rutas de penetración del nodo origen al destino y aumenta el flujo a lo largo de estas rutas hasta que no se puedan encontrar nuevas rutas. Primero se inicializan las capacidades residuales y se clasifica el nodo origen. Luego se buscan rutas de penetración de forma iterativa hasta alcanzar el flujo máximo.
El documento describe las fórmulas de Hazen-Williams y Darcy para calcular la pérdida de carga en tuberías. La fórmula de Hazen-Williams se basa en datos experimentales y se puede usar para tuberías de 2 a 140 pulgadas. La fórmula de Darcy considera el coeficiente de fricción y se aplica a cualquier tipo de tubería o fluido. También se explican métodos para sistemas de tuberías paralelas y la pérdida de carga por accesorios.
Este documento presenta los conceptos matemáticos fundamentales relacionados con conductores de líneas de transmisión de potencia. Explica que un conductor suspendido libremente describe una curva llamada catenaria. Deriva las ecuaciones que describen la catenaria, la longitud del conductor y la flecha máxima. El objetivo es complementar las clases teóricas sobre líneas de transmisión impartidas en la Universidad Nacional de Ingeniería en el Perú.
Este documento presenta los conceptos matemáticos fundamentales relacionados con conductores de líneas de transmisión de potencia. Introduce la ecuación de la catenaria para describir la forma que adopta un conductor suspendido libremente, así como fórmulas para calcular la longitud y flecha del conductor basadas en esta ecuación. El documento contiene ecuaciones tanto exactas como aproximadas útiles para el diseño de líneas de transmisión.
Este documento presenta dos métodos para determinar el caudal de infiltración en una presa de tierra: 1) el método de las redes de flujo, que consiste en dibujar líneas de flujo y equipotenciales ortogonales formando cuadrados curvilíneos, y 2) el método del potencial complejo de Kozeny, que aproxima la geometría de la presa a una parábola. El documento aplica ambos métodos a un caso de estudio y concluye que aunque son aproximaciones, los resultados son similares y permit
El documento describe el problema del flujo máximo en una red y el algoritmo de Ford-Fulkerson para resolverlo. Ford-Fulkerson es un método iterativo que encuentra caminos de aumento en la red residual y aumenta el flujo a lo largo de estos caminos hasta que no queden más caminos posibles. El costo del algoritmo es O(VE^2) en el peor caso. También se explica cómo extender el problema a múltiples fuentes y sumideros y su relación con el problema de la asociación bipartita máxima.
El documento resume cuatro problemas clásicos de optimización en redes: el problema del árbol de expansión mínima, el problema de la ruta más corta, el problema de flujo máximo y el problema de flujo a costo mínimo. Describe cada problema, sus definiciones y algoritmos como Dijkstra y Prim para resolverlos.
EJEMPLOS DE REDES- MATERIAL DE INVESTIGACION DE OPERACIONES.pdfAnaArauzNuez1
El documento describe dos métodos para resolver problemas de flujo máximo en redes: la técnica del flujo máximo y la programación lineal. La técnica del flujo máximo implica cuatro pasos: 1) elegir una ruta inicial del origen al destino, 2) determinar el arco con menor capacidad de flujo, 3) ajustar las capacidades de flujo a lo largo de la ruta, y 4) repetir hasta que no sea posible aumentar más el flujo. La programación lineal modela el problema como uno de trasbordo con restricciones en la capacidad
El documento describe los métodos para el diseño y análisis de redes de distribución de agua, incluyendo el método de Hardy-Cross, el método de la teoría lineal y el método del gradiente hidráulico. Luego presenta un ejemplo de cálculo de una red abierta utilizando el método de Hardy-Cross, determinando los diámetros requeridos para satisfacer los caudales de salida dados considerando las pérdidas de carga en cada tramo.
Similar a 18 simulacion de sistemas semana9 - elvis del aguila lopez (20)
Mi Carnaval, Aplicación web para la gestión del carnaval y la predicción basa...micarnavaltupatrimon
Mi Carnaval es la plataforma que permite conectar al usuario con la cultura y la emoción del Carnaval de Blancos y Negros en la ciudad de Pasto, esta plataforma brinda una amplia oferta de productos, servicios, tiquetería e información relevante para generarle valor al usuario, además, la plataforma realiza un levantamiento de datos de los espectadores que se registran, capturando su actividad e información relevante para generar la analítica demográfica del evento en tiempo real, con estos datos se generan modelos predictivos, que permiten una mejor preparación y organización del evento, de esta manera ayudando a reducir la congestión, las largas filas y, así como a identificar áreas de alto riesgo de delincuencia y otros problemas de seguridad.
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18 simulacion de sistemas semana9 - elvis del aguila lopez
1. UPO
Universidad Peruana del Oriente
Docente: Ing. Elvis DEL ÁGUILA López
Curso: Teoría de Redes
Diciembre . 2014
2. Problema de flujo maximo
consiste en determinar la máxima cantidad
de flujo que puede ser enviada a lo largo de
una red dirigida, desde un nodo origen (de
oferta) hasta un nodo destino (de demanda).
Los nodos restantes son los nodos de trasbordo
3. Se permite el flujo a través de un arco solo en la
dirección indicada por la flecha, donde la cantidad
máxima de flujo está dada por la capacidad del arco.
El objetivo es maximizar la cantidad total de flujo
de la fuente al destino. Esta cantidad se mide en
cualquiera de las dos maneras equivalentes, esto es,
la cantidad que sale de la fuente o la cantidad que
entra al destino.
4. Estructura
Para resolver un problema de flujo máximo
se debe seguir los siguientes pasos:
Se identifica el nodo origen y destino.
Se parte desde el nodo de origen y se escoge el arco que posea mayor flujo
Se identifica los nodos de transbordo.
Repetir como si el nodo intermediario fuera el nodo origen.
Se calcula "k" y las capacidades nuevas.
Dado el resultado se cambian las capacidades y se repite el mismo
procedimiento desde el inicio.
Formulario
C= capacidad
i,j= índice de nodos
K= flujo mínimo del camino
seleccionado
Cij,ji= (Ci-k , Cj+k)
5. El algoritmo de Ford - Fulkerson
Propone buscar caminos en los que se pueda
aumentar el flujo, hasta que se alcance el
flujo máximo. Es aplicable a los Flujos
maximales. La idea es encontrar una ruta de
penetración con un flujo positivo neto que
una los nodos origen y destino.
6. Método Ford Fulkerson
El nodo de origen como se puede observar es el numero 1 de color negro, y el
nodo de destino es el numero 5 de color azul.
Las flechas de color rojo son las mayores capacidades que tienen cada nodo de
flujos de salida y los de color negro los flujos de entrada.
1
2 3
5
4
0
20
0
30
0
20
0
40
0
20
0
10
5
20
0
10
7. 1. Se escoge desde el nodo de origen aquel flujo que sea el mayor, en
este caso es 30, y va dirigido al nodo numero 3 y sucesivamente hasta
llegar al nodo 5(destino), el cual seria 20.
1
0 20
2 3
5
30
0
20
0
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0
20
0
10
20
0
8. 2. Se identifica el nodo de transbordo como [30,1], 30 es la capacidad(que
recibe), y 1 es el nodo del cual proviene la capacidad y luego repetimos todo
el proceso, como si el nodo intermediario fuese el nodo de origen. Se tiene
como flujo mayor 20 del nodo numero 3 al nodo numero 5, con el nodo de
transbordo como [20,3].
El nodo de transbordo de 1 es ∞
Porque no tiene un flujo
establecido y tampoco Proviene de
otro nodo Por lo que ponemos un -
1
2 3
5
10 4
0
20
0
0 30 20
0
40
0
20
0
10
5
[∞,-] [20,3]
[30,1]
20
0
9. 3. Ahora que hemos llegado al nodo de destino, procedemos a calcular "k" y las
capacidades nuevas.
K=min(∞,30,20)
K=20
C13,31 =(30-20, 0+20)
C13,31 =(10, 20)
C35,53 =(20-20, 0+20)
C35,53 =(0, 20)
1
0
2 3
5
10 4
0 20
30
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20
0
40
0
20
0
10
5
[∞,-]
[30,1]
[20,3]
20
0
10. 4. Luego de haber calculado las nuevas capacidades, es necesario
reemplazarlas tanto de entrada (fucsia) como de salida (rojo).
1
0
2 3
5
10 4
0 20
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0
0
20
10
5
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0
11. 5. Se realiza el proceso otra vez, haciendo la ruta con los mayores
flujos
K=min (∞,20,40,10,20)
K= 10
C12,21 =(20-10, 0+10)
C12,21 =(10, 10)
C23,32 =(40-10, 0+10)
C23,32 =(30, 10)
C34,43 =(10-10, 5+10)
C34,43 =(0, 15)
C45,54 =(20-10, 0+10)
C45,54 =(10, 10)
1
2 3
5
10 4
0
20
0
20 10
20
0
40
0
0
20
10
5
[∞,-]
[40,2]
[20,4]
[10,3]
20
[20,1]
0
13. 7. Volvemos a hacer el proceso y escogemos el camino 1,2. Como se puede
observar si se tomara rumbo del nodo 2 al nodo 3 terminaría trancado,
obligándose a volver al nodo origen, por lo que se toma el camino 2 al 5.
K=min(∞,10,20)
K=10
C12,21 =(10-10, 10+10)
C12,21 =(0, 20)
C25,52 =(20-10, 0+10)
C25,52 =(10, 10)
1
2 3
5
10 4
0
10
10
10 10 20
0
30
10
0
20
0
15
10
20
[∞,-]
[10,1]
[20,2]
19. 13. Reemplazando las nuevas capacidades, nos queda de la siguiente
forma, las capacidades del nodo de origen quedan como 0, por lo
cual seguimos a sumar a todas las K y ahí conseguimos el
flujo máximo.
Flujo Máximo = Σ K
1
30
20 0
Flujo Máximo = 20+10+10+10+10
Flujo Máximo = 60
0 4
40
10 0
0
20
0
2 3
5
El flujo máximo que puede pasar del nodo origen 1 hasta el nodo destino
es de 60.
0
20
0
15
0
40