SlideShare una empresa de Scribd logo
1 de 68
ASIGNACIÓN DE RECURSOS CON
  PROGRAMACIÓN DINÁMICA
 EMPLEANDO EL MÉTODO DE
 MATRICES COMPUTACIONALES

  M.C ADRIANA NIETO CASTELLANOS
INSTITUTO TECNOLOGICO DE TEHUACAN
           OCTUBRE 2011
ASIGNACIÓN DE RECURSOS
Una financiera tiene 6,000 euros para invertir entre tres posibles alternativas de inversión. Esta
puede invertir el dinero en partes, todo o nada de los 6,000 euros en cada proyecto de
inversión. Se tiene como limitante el invertir solo en unidades de mil euros, la ganancia
esperada de una inversión depende de la cantidad de dinero asignada a esta. Esta información
está dada en la Tabla 1. Al inversionista le gustaría asignar su dinero de tal forma que maximice
su ingreso total.

         Tabla 1                                        PROYECTOS
   Cantidad invertida €                A                    B                       C
            0                          0                    0                       0
         1,000€                        9                   10                       9
         2,000€                        16                  13                       13
         3,000€                        23                  16                       17
         4,000€                        30                  19                       21
         5,000€                        37                  22                       25
         6,000€                        44                  25                       29
                            *Retornos en miles de euros = r(Xn)
           Cada uno de los valores representa el ingreso sobre la cantidad invertida.
   Tabla 1 Retornos* esperados por invertir diversas cantidades compitiendo en proyectos de
                                             capital
1) ETAPAS DE LA EVOLUCIÓN DEL SISTEMA
Tenemos un problema de tipo determinístico, no homogéneo, con
horizonte finito es decir el número de etapas está limitado a las
tres alternativas de inversión así podemos definir las etapas:




                 ETAPA            PROYECTOS
                  n=3                 A
                  n=2                 B
                  n=1                 C
2) ESTADOS DEL SISTEMA
El elemento determinante para saber qué cantidad podemos invertir en
un proyecto, es la cantidad de dinero disponible. Esta variable será,
entonces, una buena candidata a variable de estado del sistema. De
manera que tenemos los estados siguientes:

         Estado           Cantidad disponible a invertir
        e=0          No se invierte 0€
        e=1          Se invierten: 1000€
        e=2          Se invierten: 2000€
        e=3          Se invierten: 3000€
        e=4          Se invierten: 4000€
        e=5          Se invierten: 5000€
        e=6          Se invierten: 6000€
3) Variables de decisión y políticas
La decisión a tomar en cada etapa es claramente qué cantidad de dinero
podemos invertir a cada proyecto.
Así la variable de decisión se definirá para cada etapa n como:
Xn= cantidad de dinero a invertir en el proyecto propio de la etapa n
  Valor variable
   de estado e
                      Valores posibles de la variable de decisión Xn
      e=0           x0= 0
      e=1           x1= 0,   1000
      e=2           x2= 0,   1000,   2000
      e=3           x3= 0,   1000,   2000,   3000
      e=4           x4= 0,   1000,   2000,   3000, 4000
      e=5           x5= 0,   1000,   2000,   3000, 4000, 5000
      e=6           x6= 0,   1000,   2000,   3000, 4000, 5000, 6000
               PASAR LOS DATOS A UNA TABLA DE DOS ENTRADAS
Etapa 3 proyecto A
     Elaborar una TABLA que contenga los estados del sistema e3 y se colocan
     como entrada



e3
 0                NF       NF      NF       NF       NF      NF

1000                       NF      NF       NF       NF      NF

2000                               NF       NF       NF      NF

3000                                        NF       NF      NF

4000                                                 NF      NF

5000                                                         NF

6000
                   ETAPA n=3: CANTIDAD INVERTIDA EN EL PROYECTO C
Los posibles valores de las variables de decisión X3 y se colocan como
 otra entrada de la tabla

 X3
e3     0     1000    2000     3000    4000     5000    6000
 0            NF      NF       NF      NF       NF      NF

1000                  NF       NF      NF       NF      NF

2000                           NF      NF       NF      NF

3000                                   NF       NF      NF

4000                                            NF      NF

5000                                                    NF

6000
               ETAPA n=3: CANTIDAD INVERTIDA EN EL PROYECTO C
4) FUNCIÓN DE RECURRENCIA

Si tenemos disponible en cantidad de dinero
y decidimos invertirlo al proyecto Xn,
en-xn cantidad de dinero disponible para la etapa siguiente
quedará.
La función de recurrencia será:

               fn(en, xn) = rn(xn) + f*n+1(en - xn)
fn Representa el rendimiento obtenido por la inversión de dinero
al un proyecto desde la etapa n hasta la última etapa.

La función óptima será el máximo para cada estado
Etapa 3 proyecto A
            f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3)=
  r3(x3)    Retorno actual en miles de euros para el proyecto C



                          PROYECTO
   Cantidad
                               A
  invertida €
       0                        0
                                                1) Registrar r3(x3) en la
    1,000€                      9
                                                   tabla de dos entradas
    2,000€                     16
    3,000€                     23
                                                   por columna
    4,000€                     30
    5,000€                     37
    6,000€                     44
Cada uno de los valores representa el ingreso
        sobre la cantidad invertida.
Etapa 3 proyecto A
f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3),              r3(x3) Registrar el retorno de la etapa C
               Cantidad invertida €           C r3(x3)
                        0                        0

     X3                f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3)=
e3         0        1000    2000      3000      4000     5000    6000
 0        (0+ )      NF       NF       NF         NF      NF      NF

1000      (0+ )               NF       NF         NF      NF      NF

2000      (0+ )                        NF         NF      NF      NF

3000      (0+ )                                   NF      NF      NF

4000      (0+ )                                           NF      NF

5000      (0+ )                                                   NF

6000      (0+ )
Etapa 3 proyecto A
f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3),           r3(x3) Registrar el retorno de la etapa C
               Cantidad invertida €          C r3(x3)
                      1000                      9

     X3                f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3)=
e3         0        1000     2000     3000      4000    5000   6000

 0        (0+ )      NF       NF      NF         NF     NF     NF

1000      (0+ )     (9 + )    NF      NF         NF     NF     NF

2000      (0+ )     (9 + )            NF         NF     NF     NF

3000      (0+ )     (9 + )                       NF     NF     NF

4000      (0+ )     (9 + )                              NF     NF

5000      (0+ )     (9 + )                                     NF

6000      (0+ )     (9 + )
Etapa 3 proyecto A
f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3),           r3(x3) Registrar el retorno de la etapa C
               Cantidad invertida €          C r3(x3)
                      2000                     16

     X3                f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3)=
e3         0        1000     2000     3000      4000    5000   6000

 0        (0+ )      NF       NF      NF         NF     NF     NF

1000      (0+ )     (9 + )    NF      NF         NF     NF     NF

2000      (0+ )     (9 + )   (16+ )   NF         NF     NF     NF

3000      (0+ )     (9 + )   (16+ )              NF     NF     NF

4000      (0+ )     (9 + )   (16+ )                     NF     NF

5000      (0+ )     (9 + )   (16+ )                            NF

6000      (0+ )     (9 + )   (16+ )
Etapa 3 proyecto A
f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3),             r3(x3) Registrar el retorno de la etapa C
               Cantidad invertida €              C r3(x3)
                      3000                         23

     X3                f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3)=
e3         0        1000     2000      3000         4000    5000   6000

 0        (0+ )      NF        NF        NF          NF     NF     NF

1000      (0+ )     (9 + )     NF        NF          NF     NF     NF

2000      (0+ )     (9 + )   (16+ )      NF          NF     NF     NF

3000      (0+ )     (9 + )   (16 + )   (23 + )       NF     NF     NF

4000      (0+ )     (9 + )   (16 + )   (23 + )              NF     NF

5000      (0+ )     (9 + )   (16 + )   (23 + )                     NF

6000      (0+ )     (9 + )   (16 + )   (23 + )
Etapa 3 proyecto A
f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3),             r3(x3) Registrar el retorno de la etapa C
               Cantidad invertida €              C r3(x3)
                      4000                         30

     X3                f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3)=
e3         0        1000     2000      3000         4000     5000   6000

 0        (0+ )      NF        NF        NF          NF      NF     NF

1000      (0+ )     (9 + )     NF        NF          NF      NF     NF

2000      (0+ )     (9 + )   (16+ )      NF          NF      NF     NF

3000      (0+ )     (9 + )   (16 + )   (23 + )       NF      NF     NF

4000      (0+ )     (9 + )   (16 + )   (23 + )     (30 + )   NF     NF

5000      (0+ )     (9 + )   (16 + )   (23 + )     (30 + )          NF

6000      (0+ )     (9 + )   (16 + )   (23 + )     (30 + )
Etapa 3 proyecto A
f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3),             r3(x3) Registrar el retorno de la etapa C
               Cantidad invertida €              C r3(x3)
                      5000                         37

     X3                f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3)=
e3         0        1000     2000      3000         4000     5000      6000

 0        (0+ )      NF        NF        NF          NF        NF      NF

1000      (0+ )     (9 + )     NF        NF          NF        NF      NF

2000      (0+ )     (9 + )   (16+ )      NF          NF        NF      NF

3000      (0+ )     (9 + )   (16 + )   (23 + )       NF        NF      NF

4000      (0+ )     (9 + )   (16 + )   (23 + )     (30 + )     NF      NF

5000      (0+ )     (9 + )   (16 + )   (23 + )     (30 + )   (37 + )   NF

6000      (0+ )     (9 + )   (16 + )   (23 + )     (30 + )   (37 + )
Etapa 3 proyecto A
f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3),             r3(x3) Registrar el retorno de la etapa C
               Cantidad invertida €              C r3(x3)
                      6000                         44

     X3                f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3)=
e3         0        1000     2000      3000         4000     5000      6000

 0        (0+ )      NF        NF        NF          NF        NF        NF

1000      (0+ )     (9 + )     NF        NF          NF        NF        NF

2000      (0+ )     (9 + )   (16+ )      NF          NF        NF        NF

3000      (0+ )     (9 + )   (16 + )   (23 + )       NF        NF        NF

4000      (0+ )     (9 + )   (16 + )   (23 + )     (30 + )     NF        NF

5000      (0+ )     (9 + )   (16 + )   (23 + )     (30 + )   (37 + )     NF

6000      (0+ )     (9 + )   (16 + )   (23 + )     (30 + )   (37 + )   (44 + )
Al termino de la etapa 3,        f3(e3, x3) = r3(x3) + f(3+1)*(e3 – x3)
                                     f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3)

alcanza el estado final,        f4*(X3)= 0 (cero cantidad de dinero a invertir).
 2) SUMAR EL ESTADO FUTURO ÓPTIMO f4*= 0 Y EVALUAR LA FUNCIÓN f3(e3)


     X3                f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3)=
e3          0      1000       2000      3000       4000      5000      6000

  0       (0+ 0)    NF         NF        NF         NF        NF       NF

1000      (0+ 0)   (9 + 0)     NF        NF         NF        NF       NF

2000      (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)     NF         NF        NF       NF

3000      (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)   (23 + 0)     NF        NF       NF

4000      (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)   (23 + 0)   (30 +0)     NF       NF

5000      (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)   (23 + 0)   (30 +0)   (37 +0 )   NF

6000      (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)   (23 + 0)   (30 +0)   (37 +0 ) (44 +0 )
Etapa 3 proyecto A
3) EVALUAR POR CADA ESTADO (FILA) LA CANTIDAD MAXIMA
 La función óptima será el máximo para cada estado




     X3                f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3)=                              Óptima
e3          0      1000       2000      3000       4000      5000     6000      f3*(e3) x3*
          (0+ 0)
 0                  NF         NF        NF         NF        NF       NF         0      0
            0
          (0+ 0)   (9 + 0)
1000                           NF        NF         NF        NF       NF
            0         9
          (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)
2000                                     NF         NF        NF       NF
            0         9        16
          (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)   (23 + 0)
3000                                                NF        NF       NF
            0         9        16        23
          (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)   (23 + 0)   (30 +0)
4000                                                          NF       NF
            0         9        16        23          30
          (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)   (23 + 0)    30 +0)   (37 +0 )
5000                                                                   NF
            0         9        16        23          30       37
          (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)   (23 + 0)    30 +0)   (37 +0 ) (44 +0 )
6000
            0         9        16        23          30       37       44
Etapa 3 proyecto A
3) EVALUAR POR CADA ESTADO (FILA) LA CANTIDAD MAXIMA
 La función óptima será el máximo para cada estado




     X3                f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3)=                              Óptima
e3          0      1000       2000      3000       4000      5000     6000      f3*(e3) x3*
          (0+ 0)
 0                  NF         NF        NF         NF        NF       NF         0      0
            0
          (0+ 0)   (9 + 0)
1000                           NF        NF         NF        NF       NF         9    1000
            0         9
          (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)
2000                                     NF         NF        NF       NF
            0         9        16
          (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)   (23 + 0)
3000                                                NF        NF       NF
            0         9        16        23
          (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)   (23 + 0)   (30 +0)
4000                                                          NF       NF
            0         9        16        23          30
          (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)   (23 + 0)    30 +0)   (37 +0 )
5000                                                                   NF
            0         9        16        23          30       37
          (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)   (23 + 0)    30 +0)   (37 +0 ) (44 +0 )
6000
            0         9        16        23          30       37       44
Etapa 3 proyecto A
3) EVALUAR POR CADA ESTADO (FILA) LA CANTIDAD MAXIMA
 La función óptima será el máximo para cada estado




     X3                f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3)=                              Óptima
e3          0      1000       2000      3000       4000      5000     6000      f3*(e3) x3*
          (0+ 0)
 0                  NF         NF        NF         NF        NF       NF         0      0
            0
          (0+ 0)   (9 + 0)
1000                           NF        NF         NF        NF       NF         9    1000
            0         9
          (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)
2000                                     NF         NF        NF       NF        16    2000
            0         9        16
          (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)   (23 + 0)
3000                                                NF        NF       NF
            0         9        16        23
          (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)   (23 + 0)   (30 +0)
4000                                                          NF       NF
            0         9        16        23          30
          (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)   (23 + 0)    30 +0)   (37 +0 )
5000                                                                   NF
            0         9        16        23          30       37
          (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)   (23 + 0)    30 +0)   (37 +0 ) (44 +0 )
6000
            0         9        16        23          30       37       44
Etapa 3 proyecto A
3) EVALUAR POR CADA ESTADO (FILA) LA CANTIDAD MAXIMA
 La función óptima será el máximo para cada estado




     X3                f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3)=                              Óptima
e3          0      1000       2000      3000       4000      5000     6000      f3*(e3) x3*
          (0+ 0)
 0                  NF         NF        NF         NF        NF       NF         0      0
            0
          (0+ 0)   (9 + 0)
1000                           NF        NF         NF        NF       NF         9    1000
            0         9
          (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)
2000                                     NF         NF        NF       NF        16    2000
            0         9        16
          (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)   (23 + 0)
3000                                                NF        NF       NF        23    3000
            0         9        16        23
          (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)   (23 + 0)   (30 +0)
4000                                                          NF       NF
            0         9        16        23          30
          (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)   (23 + 0)    30 +0)   (37 +0 )
5000                                                                   NF
            0         9        16        23          30       37
          (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)   (23 + 0)    30 +0)   (37 +0 ) (44 +0 )
6000
            0         9        16        23          30       37       44
Etapa 3 proyecto A
3) EVALUAR POR CADA ESTADO (FILA) LA CANTIDAD MAXIMA
 La función óptima será el máximo para cada estado




     X3                f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3)=                              Óptima
e3          0      1000       2000      3000       4000      5000     6000      f3*(e3) x3*
          (0+ 0)
 0                  NF         NF        NF         NF        NF       NF         0      0
            0
          (0+ 0)   (9 + 0)
1000                           NF        NF         NF        NF       NF         9    1000
            0         9
          (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)
2000                                     NF         NF        NF       NF        16    2000
            0         9        16
          (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)   (23 + 0)
3000                                                NF        NF       NF        23    3000
            0         9        16        23
          (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)   (23 + 0)   (30 +0)
4000                                                          NF       NF        30    4000
            0         9        16        23          30
          (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)   (23 + 0)    30 +0)   (37 +0 )
5000                                                                   NF
            0         9        16        23          30       37
          (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)   (23 + 0)    30 +0)   (37 +0 ) (44 +0 )
6000
            0         9        16        23          30       37       44
Etapa 3 proyecto A
3) EVALUAR POR CADA ESTADO (FILA) LA CANTIDAD MAXIMA
 La función óptima será el máximo para cada estado




     X3                f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3)=                              Óptima
e3          0      1000       2000      3000       4000      5000     6000      f3*(e3) x3*
          (0+ 0)
 0                  NF         NF        NF         NF        NF       NF         0      0
            0
          (0+ 0)   (9 + 0)
1000                           NF        NF         NF        NF       NF         9    1000
            0         9
          (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)
2000                                     NF         NF        NF       NF        16    2000
            0         9        16
          (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)   (23 + 0)
3000                                                NF        NF       NF        23    3000
            0         9        16        23
          (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)   (23 + 0)   (30 +0)
4000                                                          NF       NF        30    4000
            0         9        16        23          30
          (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)   (23 + 0)    30 +0)   (37 +0 )
5000                                                                   NF        37    5000
            0         9        16        23          30       37
          (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)   (23 + 0)    30 +0)   (37 +0 ) (44 +0 )
6000
            0         9        16        23          30       37       44
Etapa 3 proyecto A
3) EVALUAR POR CADA ESTADO (FILA) LA CANTIDAD MAXIMA
 La función óptima será el máximo para cada estado




     X3                f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3)=                              Óptima
e3          0      1000       2000      3000       4000      5000     6000      f3*(e3) x3*
          (0+ 0)
 0                  NF         NF        NF         NF        NF       NF         0      0
            0
          (0+ 0)   (9 + 0)
1000                           NF        NF         NF        NF       NF         9    1000
            0         9
          (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)
2000                                     NF         NF        NF       NF        16    2000
            0         9        16
          (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)   (23 + 0)
3000                                                NF        NF       NF        23    3000
            0         9        16        23
          (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)   (23 + 0)   (30 +0)
4000                                                          NF       NF        30    4000
            0         9        16        23          30
          (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)   (23 + 0)    30 +0)   (37 +0 )
5000                                                                   NF        37    5000
            0         9        16        23          30       37
          (0+ 0)   (9 + 0)   (16+ 0)   (23 + 0)    30 +0)   (37 +0 ) (44 +0 )
6000                                                                             44    6000
            0         9        16        23          30       37       44
Etapa 3 proyecto A

 Ya hemos asignamos todos los proyectos que estén disponibles en este
 momento de tal manera que f3(e3, x3) = r3(x3)


     X3                f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3)=                                Óptima
e3          0      1000       2000      3000       4000      5000       6000      f3*(e3) x3*
          (0+ 0)
 0                  NF         NF        NF         NF        NF         NF         0      0
            0
                   (9 + 0)
1000                           NF        NF         NF        NF         NF         9    1000
                      9
                             (16+ 0)
2000                                     NF         NF        NF         NF        16    2000
                               16
                                       (23 + 0)
3000                                                NF        NF         NF        23    3000
                                         23
                                                  (30 +0)
4000                                                          NF         NF        30    4000
                                                    30
                                                            (37 +0 )
5000                                                                     NF        37    5000
                                                              37
                                                                       (44 +0 )
6000                                                                               44    6000
                                                                         44
Etapa 3 proyecto A

Ya hemos asignamos todos los proyectos que estén disponibles en este
momento de tal manera que f3(e3, x3) = r3(x3)


             X3                                      Óptima
                  f3(e3) = r3(x3) + 0
 e3                                           f3*(e3)            x3*
        0              (0+0)= 0                  0                0
      1000            (9 + 0)= 9                 9              1000
      2000           (16+ 0)= 16                16              2000
      3000           (23 + 0)= 23               23              3000
      4000           (30 + 0)=30                30              4000
      5000           (37 + 0)=37                37              5000
      6000           (44 + 0)=44                44              6000
En la etapa 3, El proyecto A, es el último proyecto en el que será
invertido el dinero.

Podemos entrar a esta etapa con una cantidad de dinero desde 0€
a 6000€. Esto se observa por los siete renglones representando los
siete posibles estados de entrada.

En teoría, podemos invertir cualquier cantidad de dinero menor o
igual que la cantidad que tenemos disponible en esta etapa.

En realidad, se desea invertir todo el dinero disponible en esta
etapa, porque ésta es nuestra última oportunidad de inversión.

Puesto que NO es posible invertir más dinero que el disponible,
habrá un número de celdas no factibles en la matriz que se marcan
con NF.(NO FACTIBLE)
Etapa 2 proyecto B
           f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)=
  r2(x2)   Retorno actual en miles de euros para el proyecto B


                      PROYECTO
 Cantidad
                           B
invertida €
     0                     0
                                        1) Registrar r2(x2) en la
  1,000€                  10
                                           tabla de dos entradas
  2,000€                  13               por columna
  3,000€                  16
  4,000€                  19
  5,000€                  22
  6,000€                  25
Cada uno de los valores representa el
 ingreso sobre la cantidad invertida.
Etapa 2 proyecto B
f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2),           r2(x2) Registrar el retorno de la etapa B
               Cantidad invertida €          B r2(x2)
                        0                       0

     X2                f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)=
e2         0        1000     2000     3000      4000    5000   6000

 0        (0+ )      NF       NF      NF         NF     NF     NF

1000      (0+ )               NF      NF         NF     NF     NF

2000      (0+ )                       NF         NF     NF     NF

3000      (0+ )                                  NF     NF     NF

4000      (0+ )                                         NF     NF

5000      (0+ )                                                NF

6000      (0+ )
Etapa 2 proyecto B
f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2),           r2(x2) Registrar el retorno de la etapa B
               Cantidad invertida €          B r2(x2)
                      1000                     10

     X2                f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)=
e2         0        1000     2000     3000      4000    5000   6000

 0        (0+ )      NF       NF      NF         NF     NF     NF

1000      (0+ )    (10 + )    NF      NF         NF     NF     NF

2000      (0+ )    (10 + )            NF         NF     NF     NF

3000      (0+ )    (10 + )                       NF     NF     NF

4000      (0+ )    (10 + )                              NF     NF

5000      (0+ )    (10 + )                                     NF

6000      (0+ )    (10 + )
Etapa 2 proyecto B
f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2),           r2(x2) Registrar el retorno de la etapa B
               Cantidad invertida €          B r2(x2)
                      2000                     13

     X2                f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)=
e2         0        1000     2000     3000      4000    5000   6000

 0        (0+ )      NF       NF      NF         NF     NF     NF

1000      (0+ )    (10 + )    NF      NF         NF     NF     NF

2000      (0+ )    (10 + )   (13+ )   NF         NF     NF     NF

3000      (0+ )    (10 + )   (13+ )              NF     NF     NF

4000      (0+ )    (10 + )   (13+ )                     NF     NF

5000      (0+ )    (10 + )   (13+ )                            NF

6000      (0+ )    (10 + )   (13+ )
Etapa 2 proyecto B
f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2),            r2(x2) Registrar el retorno de la etapa B
               Cantidad invertida €            B r2(x2)
                      3000                       16

     X2                f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)=
e2         0        1000     2000     3000        4000    5000   6000

 0        (0+ )      NF       NF       NF          NF     NF     NF

1000      (0+ )    (10 + )    NF       NF          NF     NF     NF

2000      (0+ )    (10 + )   (13+ )    NF          NF     NF     NF

3000      (0+ )    (10 + )   (13+ )   (16+ )       NF     NF     NF

4000      (0+ )    (10 + )   (13+ )   (16+ )              NF     NF

5000      (0+ )    (10 + )   (13+ )   (16+ )                     NF

6000      (0+ )    (10 + )   (13+ )   (16+ )
Etapa 2 proyecto B
f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2),            r2(x2) Registrar el retorno de la etapa B
               Cantidad invertida €            B r2(x2)
                      4000                       19

     X2                f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)=
e2         0        1000     2000     3000        4000     5000   6000

 0        (0+ )      NF       NF       NF          NF      NF     NF

1000      (0+ )    (10 + )    NF       NF          NF      NF     NF

2000      (0+ )    (10 + )   (13+ )    NF          NF      NF     NF

3000      (0+ )    (10 + )   (13+ )   (16+ )       NF      NF     NF

4000      (0+ )    (10 + )   (13+ )   (16+ )     (19 + )   NF     NF

5000      (0+ )    (10 + )   (13+ )   (16+ )     (19 + )          NF

6000      (0+ )    (10 + )   (13+ )   (16+ )     (19 + )
Etapa 2 proyecto B
f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2),            r2(x2) Registrar el retorno de la etapa B
               Cantidad invertida €            B r2(x2)
                      5000                       22

     X2                f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)=
e2         0        1000     2000     3000        4000     5000      6000

 0        (0+ )      NF       NF       NF          NF        NF      NF

1000      (0+ )    (10 + )    NF       NF          NF        NF      NF

2000      (0+ )    (10 + )   (13+ )    NF          NF        NF      NF

3000      (0+ )    (10 + )   (13+ )   (16+ )       NF        NF      NF

4000      (0+ )    (10 + )   (13+ )   (16+ )     (19 + )     NF      NF

5000      (0+ )    (10 + )   (13+ )   (16+ )     (19 + )   (22 + )   NF

6000      (0+ )    (10 + )   (13+ )   (16+ )     (19 + )   (22 + )
Etapa 2 proyecto B
f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2),               r2(x2) Registrar el retorno de la etapa B
               Cantidad invertida €               B r2(x2)
                      6000                          25

     X2                      f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)=
e2         0        1000        2000     3000        4000     5000      6000

 0        (0+ )      NF          NF       NF          NF        NF        NF

1000      (0+ )    (10 + )       NF       NF          NF        NF        NF

2000      (0+ )    (10 + )     (13+ )     NF          NF        NF        NF

3000      (0+ )    (10 + )     (13+ )   (16 + )       NF        NF        NF

4000      (0+ )    (10 + )     (13+ )   (16 + )     (19 + )     NF        NF

5000      (0+ )    (10 + )     (13+ )   (16 + )     (19 + )   (22 + )     NF

6000      (0+ )    (10 + )     (13+ )   (16 + )     (19 + )   (22 + )   (25 + )
Al termino de la etapa 2,        f2(e2, x2) = r2(x2) + f(2+1)*(e2 – x2)
                                     f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)
alcanza el estado final,      f3*(X3)= cantidad de dinero a invertir de la etapa anterior

2) SUMAR EL ESTADO FUTURO ÓPTIMO f3*= (0,0) (9,1000) (16,2000) (23, 3000)
                                 (30,4000) (37, 5000) (44,6000) y evaluar f2(e2)

     X2                f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)=
e2          0      1000      2000      3000       4000      5000      6000

  0       (0+ 0)     NF       NF        NF         NF         NF        NF

1000      (0+ )    (10 +0)    NF        NF         NF         NF        NF

2000      (0+ )    (10 + )   (13+0)     NF         NF         NF        NF

3000      (0+ )    (10 + )   (13+ )   (16 + 0)     NF         NF        NF

4000      (0+ )    (10 + )   (13+ )   (16 + )    (19 + 0)     NF        NF

5000      (0+ )    (10 + )   (13+ )   (16 + )    (19 + )    (22 +0)     NF

6000      (0+ )    (10 + )   (13+ )   (16 + )    (19 + )    (22 + )   (25 +0)
Al termino de la etapa 2,        f2(e2, x2) = r2(x2) + f(2+1)*(e2 – x2)
                                     f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)
alcanza el estado final,      f3*(X3)= cantidad de dinero a invertir de la etapa anterior

2) SUMAR EL ESTADO FUTURO ÓPTIMO f3*= (0,0) (9,1000) (16,2000) (23, 3000)
                                 (30,4000) (37, 5000) (44,6000) y evaluar f2(e2)

     X2                f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)=
e2          0      1000      2000      3000      4000      5000     6000

  0       (0+ 0)     NF       NF        NF        NF        NF        NF

1000      (0+9)    (10 +0)    NF        NF        NF        NF        NF

2000      (0+ )    (10 +9)   (13+0)     NF        NF        NF        NF

3000      (0+ )    (10 + )   (13+9)   (16 +0)     NF        NF        NF

4000      (0+ )    (10 + )   (13+ )   (16 +9)   (19 +0)     NF        NF

5000      (0+ )    (10 + )   (13+ )   (16 + )   (19 +9)   (22 +0)     NF

6000      (0+ )    (10 + )   (13+ )   (16 + )   (19 + )   (22 +9)   (25 +0)
Al termino de la etapa 2,        f2(e2, x2) = r2(x2) + f(2+1)*(e2 – x2)
                                     f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)
alcanza el estado final,      f3*(X3)= cantidad de dinero a invertir de la etapa anterior

2) SUMAR EL ESTADO FUTURO ÓPTIMO f3*= (0,0) (9,1000) (16,2000) (23, 3000)
                                 (30,4000) (37, 5000) (44,6000) y evaluar f2(e2)

     X2                f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)=
e2          0       1000     2000      3000       4000      5000      6000

  0       (0+ 0)     NF       NF        NF         NF         NF        NF

1000      (0+9)    (10 +0)    NF        NF         NF         NF        NF

2000      (0+16)   (10 +9)   (13+0)     NF         NF         NF        NF

3000      (0+ )    (10 +16) (13+9)    (16 +0)      NF         NF        NF

4000      (0+ )    (10 + ) (13+16)    (16 +9)    (19+0)       NF        NF

5000      (0+ )    (10 + )   (13+ )   (16 +16)   (19 +9)    (22 +0)     NF

6000      (0+ )    (10 + )   (13+ )   (16 + )    (19 +16)   (22 +9)   (25 +0)
Al termino de la etapa 2,             f2(e2, x2) = r2(x2) + f(2+1)*(e2 – x2)
                                          f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)
alcanza el estado final,           f3*(X3)= cantidad de dinero a invertir de la etapa anterior

2) SUMAR EL ESTADO FUTURO ÓPTIMO f3*= (0,0) (9,1000) (16,2000) (23, 3000)
                                 (30,4000) (37, 5000) (44,6000) y evaluar f2(e2)

         X2                      f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)=
e2              0       1000      2000      3000       4000       5000      6000

     0        (0+ 0)     NF        NF         NF        NF          NF        NF

1000          (0+9)    (10 +0)     NF         NF        NF          NF        NF

2000          (0+16)   (10 +9)   (13+0)       NF        NF          NF        NF

3000          (0+ 23) (10 +16) (13+9)      (16 +0)      NF          NF        NF

4000          (0+ )    (10 +23) (13+16)    (16 +9)     (19+0)       NF        NF

5000          (0+ )    (10 + ) (13+23) (16 +16)       (19 +9)     (22 +0)     NF

6000          (0+ )    (10 + )   (13+ )    (16 +23) (19 +16) (22 +9)        (25 +0)
Al termino de la etapa 2,       f2(e2, x2) = r2(x2) + f(2+1)*(e2 – x2)
                                    f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)
alcanza el estado final,     f3*(X3)= cantidad de dinero a invertir de la etapa anterior

2) SUMAR EL ESTADO FUTURO ÓPTIMO f3*= (0,0) (9,1000) (16,2000) (23, 3000)
                                 (30,4000) (37, 5000) (44,6000) y evaluar f2(e2)

                     f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)=
          0       1000      2000      3000      4000      5000     6000

  0     (0+ 0)     NF        NF        NF        NF        NF        NF

1000    (0+9)    (10 +0)     NF        NF        NF        NF        NF

2000    (0+16)   (10 +9)    (13+0)     NF        NF        NF        NF

3000 (0+ 23) (10 +16) (13+9)         (16 +0)     NF        NF        NF

4000    (0+30) (10 +23) (13+16)      (16 +9)   (19+0)      NF        NF

5000    (0+ )    (10 +30) (13+23) (16 +16)     (19 +9)   (22 +0)     NF

6000    (0+ )    (10 + ) (13+30) (16 +23) (19 +16)       (22 +9)   (25 +0)
Al termino de la etapa 2,        f2(e2, x2) = r2(x2) + f(2+1)*(e2 – x2)
                                     f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)
alcanza el estado final,      f3*(X3)= cantidad de dinero a invertir de la etapa anterior

2) SUMAR EL ESTADO FUTURO ÓPTIMO f3*= (0,0) (9,1000) (16,2000) (23, 3000)
                                 (30,4000) (37, 5000) (44,6000) y evaluar f2(e2)

     X2                f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)=
e2          0       1000     2000      3000      4000      5000     6000

  0       (0+ 0)     NF       NF        NF        NF        NF        NF

1000      (0+9)    (10 +0)    NF        NF        NF        NF        NF

2000      (0+16)   (10 +9)   (13+0)     NF        NF        NF        NF

3000 (0+ 23) (10 +16) (13+9)          (16 +0)     NF        NF        NF

4000      (0+30) (10 +23) (13+16)     (16 +9)   (19+0)      NF        NF

5000      (0+37) (10 +30) (13+23) (16 +16)      (19 +9)   (22 +0)     NF

6000      (0+ )    (10 +37) (13+30) (16 +23) (19 +16)     (22 +9)   (25 +0)
Al termino de la etapa 2,        f2(e2, x2) = r2(x2) + f(2+1)*(e2 – x2)
                                     f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)
alcanza el estado final,      f3*(X3)= cantidad de dinero a invertir de la etapa anterior

2) SUMAR EL ESTADO FUTURO ÓPTIMO f3*= (0,0) (9,1000) (16,2000) (23, 3000)
                                 (30,4000) (37, 5000) (44,6000) y evaluar f2(e2)

     X2                f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)=
e2          0      1000      2000      3000      4000      5000     6000

  0       (0+ 0)     NF       NF        NF        NF        NF        NF

1000      (0+9)    (10 +0)    NF        NF        NF        NF        NF

2000      (0+16)   (10 +9)   (13+0)     NF        NF        NF        NF

3000 (0+ 23) (10 +16) (13+9)          (16 +0)     NF        NF        NF

4000      (0+30) (10 +23) (13+16)     (16 +9)   (19+0)      NF        NF

5000      (0+37) (10 +30) (13+23) (16 +16)      (19 +9)   (22 +0)     NF

6000      (0+44) (10 +37) (13+30) (16 +23) (19 +16)       (22 +9)   (25 +0)
Al termino de la etapa 2,          f2(e2, x2) = r2(x2) + f(2+1)*(e2 – x2)
                                       f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)
alcanza el estado final,        f3*(X3)= cantidad de dinero a invertir de la etapa anterior

2) SUMAR EL ESTADO FUTURO ÓPTIMO f3*= (0,0) (9,1000) (16,2000) (23, 3000)
                                 (30,4000) (37, 5000) (44,6000) y evaluar f2(e2)

     X2                 f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)=
e2          0        1000      2000       3000       4000      5000      6000
           (0+ 0)
  0           0
                      NF         NF        NF         NF         NF        NF
           (0+9)     (10 +0)
1000          9        10
                                 NF        NF         NF         NF        NF
          (0+16)     (10 +9)    (13+0)
2000         16        19         13
                                           NF         NF         NF        NF
          (0+ 23)   (10 +16)    (13+9)    (16 +0)
3000         23        26         22        16
                                                      NF         NF        NF
          (0+30)    (10 +23)   (13+16)    (16 +9)    (19+0)
4000         30        33         29        25         19
                                                                 NF        NF
          (0+37)    (10 +30)   (13+23)   (16 +16)    (19 +9)   (22 +0)
5000         37        40         26        32         28        22
                                                                           NF
          (0+44)    (10 +37)   (13+30)   (16 +23)   (19 +16)   (22 +9)   (25 +0)
6000         44        47         39        39         35        31        25
Etapa 2 proyecto B
3) EVALUAR POR CADA ESTADO (FILA) LA CANTIDAD MAXIMA
 La función óptima será el máximo para cada estado



     X2                 f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)=                                Óptima
e2          0        1000      2000       3000       4000      5000      6000      f2*(e2) x2*
           (0+ 0)
 0            0
                      NF         NF        NF         NF         NF        NF        0      0
           (0+9)     (10 +0)
1000          9        10
                                 NF        NF         NF         NF        NF
          (0+16)     (10 +9)    (13+0)
2000         16        19         13
                                           NF         NF         NF        NF
          (0+ 23)   (10 +16)    (13+9)    (16 +0)
3000         23        26         22        16
                                                      NF         NF        NF
          (0+30)    (10 +23)   (13+16)    (16 +9)    (19+0)
4000         30        33         29        25         19
                                                                 NF        NF
          (0+37)    (10 +30)   (13+23)   (16 +16)    (19 +9)   (22 +0)
5000         37        40         26        32         28        22
                                                                           NF
          (0+44)    (10 +37)   (13+30)   (16 +23)   (19 +16)   (22 +9)   (25 +0)
6000         44        47         39        39         35        31        25
Etapa 2 proyecto B
3) EVALUAR POR CADA ESTADO (FILA) LA CANTIDAD MAXIMA
 La función óptima será el máximo para cada estado




     X2                 f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)=                                Óptima
e2          0        1000      2000       3000       4000      5000      6000      f2*(e2) x2*
           (0+ 0)
 0            0
                      NF         NF        NF         NF         NF        NF        0      0
           (0+9)     (10 +0)
1000          9        10
                                 NF        NF         NF         NF        NF       10    1000
          (0+16)     (10 +9)    (13+0)
2000         16        19         13
                                           NF         NF         NF        NF
          (0+ 23)   (10 +16)    (13+9)    (16 +0)
3000         23        26         22        16
                                                      NF         NF        NF
          (0+30)    (10 +23)   (13+16)    (16 +9)    (19+0)
4000         30        33         29        25         19
                                                                 NF        NF
          (0+37)    (10 +30)   (13+23)   (16 +16)    (19 +9)   (22 +0)
5000         37        40         26        32         28        22
                                                                           NF
          (0+44)    (10 +37)   (13+30)   (16 +23)   (19 +16)   (22 +9)   (25 +0)
6000         44        47         39        39         35        31        25
Etapa 2 proyecto B
3) EVALUAR POR CADA ESTADO (FILA) LA CANTIDAD MAXIMA
 La función óptima será el máximo para cada estado




     X2                 f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)=                                Óptima
e2          0        1000      2000       3000       4000      5000      6000      f2*(e2) x2*
           (0+ 0)
 0            0
                      NF         NF        NF         NF         NF        NF        0      0
           (0+9)     (10 +0)
1000          9        10
                                 NF        NF         NF         NF        NF       10    1000
          (0+16)     (10 +9)    (13+0)
2000         16        19         13
                                           NF         NF         NF        NF       19    1000
          (0+ 23)   (10 +16)    (13+9)    (16 +0)
3000         23        26         22        16
                                                      NF         NF        NF
          (0+30)    (10 +23)   (13+16)    (16 +9)    (19+0)
4000         30        33         29        25         19
                                                                 NF        NF
          (0+37)    (10 +30)   (13+23)   (16 +16)    (19 +9)   (22 +0)
5000         37        30         26        32         28        22
                                                                           NF
          (0+44)    (10 +37)   (13+30)   (16 +23)   (19 +16)   (22 +9)   (25 +0)
6000         44        47         39        39         35        31        25
Etapa 2 proyecto B
3) EVALUAR POR CADA ESTADO (FILA) LA CANTIDAD MAXIMA
 La función óptima será el máximo para cada estado




     X2                 f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)=                                Óptima
e2          0        1000      2000       3000       4000      5000      6000      f2*(e2) x2*
           (0+ 0)
 0            0
                      NF         NF        NF         NF         NF        NF        0      0
           (0+9)     (10 +0)
1000          9        10
                                 NF        NF         NF         NF        NF        9    1000
          (0+16)     (10 +9)    (13+0)
2000         16        19         13
                                           NF         NF         NF        NF       19    1000
          (0+ 23)   (10 +16)    (13+9)    (16 +0)
3000         23        26         22        16
                                                      NF         NF        NF       26    1000
          (0+30)    (10 +23)   (13+16)    (16 +9)    (19+0)
4000         30        33         29        25         19
                                                                 NF        NF
          (0+37)    (10 +30)   (13+23)   (16 +16)    (19 +9)   (22 +0)
5000         37        40         26        32         28        22
                                                                           NF
          (0+44)    (10 +37)   (13+30)   (16 +23)   (19 +16)   (22 +9)   (25 +0)
6000         44        47         39        39         35        31        25
Etapa 2 proyecto B
3) EVALUAR POR CADA ESTADO (FILA) LA CANTIDAD MAXIMA
 La función óptima será el máximo para cada estado




     X2                 f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)=                                Óptima
e2          0        1000      2000       3000       4000      5000      6000      f2*(e2) x2*
           (0+ 0)
 0            0
                      NF         NF        NF         NF         NF        NF        0      0
           (0+9)     (10 +0)
1000          9        10
                                 NF        NF         NF         NF        NF        9    1000
          (0+16)     (10 +9)    (13+0)
2000         16        19         13
                                           NF         NF         NF        NF       19    1000
          (0+ 23)   (10 +16)    (13+9)    (16 +0)
3000         23        26         22        16
                                                      NF         NF        NF       26    1000
          (0+30)    (10 +23)   (13+16)    (16 +9)    (19+0)
4000         30        33         29        25         19
                                                                 NF        NF       33    1000
          (0+37)    (10 +30)   (13+23)   (16 +16)    (19 +9)   (22 +0)
5000         37        40         26        32         28        22
                                                                           NF
          (0+44)    (10 +37)   (13+30)   (16 +23)   (19 +16)   (22 +9)   (25 +0)
6000         44        47         39        39         35        31        25
Etapa 2 proyecto B
3) EVALUAR POR CADA ESTADO (FILA) LA CANTIDAD MAXIMA
 La función óptima será el máximo para cada estado




     X2                 f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)=                                Óptima
e2          0        1000      2000       3000       4000      5000      6000      f2*(e2) x2*
           (0+ 0)
 0            0
                      NF         NF        NF         NF         NF        NF        0      0
           (0+9)     (10 +0)
1000          9        10
                                 NF        NF         NF         NF        NF        9    1000
          (0+16)     (10 +9)    (13+0)
2000         16        19         13
                                           NF         NF         NF        NF       19    1000
          (0+ 23)   (10 +16)    (13+9)    (16 +0)
3000         23        26         22        16
                                                      NF         NF        NF       26    1000
          (0+30)    (10 +23)   (13+16)    (16 +9)    (19+0)
4000         30        33         29        25         19
                                                                 NF        NF       33    1000
          (0+37)    (10 +30)   (13+23)   (16 +16)    (19 +9)   (22 +0)
5000         37        40         26        32         28        22
                                                                           NF       40    1000
          (0+44)    (10 +37)   (13+30)   (16 +23)   (19 +16)   (22 +9)   (25 +0)
6000         44        47         39        39         35        31        25
Etapa 2 proyecto B
3) EVALUAR POR CADA ESTADO (FILA) LA CANTIDAD MAXIMA
 La función óptima será el máximo para cada estado




     X2                 f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)=                                 Óptima
e2          0        1000      2000       3000       4000      5000      6000      f2* (e2) x2*
           (0+ 0)
 0            0
                      NF         NF        NF         NF         NF        NF        0      0
           (0+9)     (10 +0)
1000          9        10
                                 NF        NF         NF         NF        NF        9     1000
          (0+16)     (10 +9)    (13+0)
2000         16        19         13
                                           NF         NF         NF        NF        19    1000
          (0+ 23)   (10 +16)    (13+9)    (16 +0)
3000         23        26         22        16
                                                      NF         NF        NF        26    1000
          (0+30)    (10 +23)   (13+16)    (16 +9)    (19+0)
4000         30        33         29        25         19
                                                                 NF        NF        33    1000
          (0+37)    (10 +30)   (13+23)   (16 +16)    (19 +9)   (22 +0)
5000         37        40         26        32         28        22
                                                                           NF        40    1000
          (0+44)    (10 +37)   (13+30)   (16 +23)   (19 +16)   (22 +9)   (25 +0)
6000         44        47         39        39         35        31        25        47    1000
Etapa 2 proyecto B
3) EVALUAR POR CADA ESTADO (FILA) LA CANTIDAD MAXIMA
 La función óptima será el máximo para cada estado



                            X2       Óptima
                       e2        f2* (e2) x2*
                         0         0*     0
                        1000       9*    1000
                        2000      19*    1000
                        3000      26*    1000
                        4000      33*    1000
                        5000      40*    1000
                        6000      47*    1000
Etapa 1 proyecto C
              f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)=
    r1(x1)    Retorno actual en miles de euros para el proyecto B



                          PROYECTO
  Cantidad
                                C
 invertida €
      0                         0
   1,000€                       9               1) Registrar r1(x1) en la
   2,000€                       13
                                                   tabla de dos entradas
                                                   por columna
   3,000€                       17
   4,000€                       21
   5,000€                       25
   6,000€                       29
Cada uno de los valores representa el ingreso
        sobre la cantidad invertida.
Etapa 1 proyecto A
f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1),               r1(x1) Registrar el retorno de la etapa A
               Cantidad invertida €              A r1(x1)
                        0                           0

     X1                f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)=
e1         0        1000     2000         3000      4000         5000     6000

6000      (0+ )


               0                      0                          X2       Óptima
                                                            e2        f2* (e2) x2*
           1,000€                     9
                                                                 0       0*     0
           2,000€                   13                      1000         9*    1000
           3,000€                   17                      2000        19*    1000
           4,000€                   21                      3000        26*    1000
           5,000€                   25                      4000        33*    1000
                                                            5000        40*    1000
           6,000€                   29
                                                            6000        47*    1000
Etapa 1 proyecto A
f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1),              r1(x1) Registrar el retorno de la etapa A
               Cantidad invertida €             A r1(x1)
                      1000                         9

     X1                f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)=
e1         0        1000     2000        3000      4000    5000   6000

6000      (0+ )     (9+ )


              0                      0
           1,000€                    9
           2,000€                   13
           3,000€                   17
           4,000€                   21
           5,000€                   25
           6,000€                   29
Etapa 1 proyecto A
f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1),              r1(x1) Registrar el retorno de la etapa A
               Cantidad invertida €             A r1(x1)
                      2000                        13

     X1                f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)=
e1         0        1000     2000        3000      4000    5000   6000

6000      (0+ )     (9+ )   (13+ )


              0                      0
           1,000€                    9
           2,000€                   13
           3,000€                   17
           4,000€                   21
           5,000€                   25
           6,000€                   29
Etapa 1 proyecto A
f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1),               r1(x1) Registrar el retorno de la etapa A
               Cantidad invertida €               A r1(x1)
                      3000                          17

     X1                f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)=
e1         0        1000     2000        3000        4000    5000   6000

6000      (0+ )     (9+ )   (13+ )       (17+ )


              0                      0
           1,000€                    9
           2,000€                   13
           3,000€                   17
           4,000€                   21
           5,000€                   25
           6,000€                   29
Etapa 1 proyecto A
f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1),               r1(x1) Registrar el retorno de la etapa A
               Cantidad invertida €               A r1(x1)
                      4000                          21

     X1                f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)=
e1         0        1000     2000        3000        4000    5000   6000

6000      (0+ )     (9+ )   (13+ )       (17+ )     (21+ )


              0                      0
           1,000€                    9
           2,000€                   13
           3,000€                   17
           4,000€                   21
           5,000€                   25
           6,000€                   29
Etapa 1 proyecto A
f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1),               r1(x1) Registrar el retorno de la etapa A
               Cantidad invertida €               A r1(x1)
                      5000                          25

     X1                f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)=
e1         0        1000     2000        3000        4000    5000     6000

6000      (0+ )     (9+ )   (13+ )       (17+ )     (21+ )   (25+ )


              0                      0
           1,000€                    9
           2,000€                   13
           3,000€                   17
           4,000€                   21
           5,000€                   25
           6,000€                   29
Etapa 1 proyecto A
f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1),               r1(x1) Registrar el retorno de la etapa A
               Cantidad invertida €               A r1(x1)
                      6000                          29

     X1                f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)=
e1         0        1000     2000        3000        4000    5000     6000

6000      (0+ )     (9+ )   (13+ )       (17+ )     (21+ )   (25+ )   (29+ )


              0                      0
           1,000€                    9
           2,000€                   13
           3,000€                   17
           4,000€                   21
           5,000€                   25
           6,000€                   29
Etapa 1 proyecto A
f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1),             r1(x1) Registrar el retorno de la etapa A

     2) SUMAR EL ESTADO FUTURO ÓPTIMO f2*= (0,0) (9,1000) (19,1000) (26, 1000)
                           (33,4000) (40, 1000) (47, 1000) y evaluar f1(e1)

     X1                  f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)=                           Óptima
e1           0        1000    2000     3000        4000      5000     6000     f1*(e1)   x1 *
          (0+ 47 )
6000                  (9+ )   (13+ )   (17+ )      (21+ )   (25+ )   (29+ )
            47

               X2        Óptima
                                                Al termino de la etapa 1,
          e2         f2* (e2) x2*
                                                f1(e1, x1) = r1(x1) + f(1+1)*(e1 – x1)
               0        0*     0                     f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)
           1000         9*    1000
                                                alcanza el estado final,
           2000        19*    1000
                                                f2*(X2)= cantidad de dinero a
           3000        26*    1000              invertir de la etapa anterior
           4000        33*    1000
           5000        40*    1000
           6000        47*    1000
Etapa 1 proyecto A
f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1),              r1(x1) Registrar el retorno de la etapa A

     2) SUMAR EL ESTADO FUTURO ÓPTIMO f2*= (0,0) (9,1000) (19,1000) (26, 1000)
                           (33,4000) (40, 1000) (47, 1000) y evaluar f1(e1)

     X1                  f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)=                            Óptima
e1           0       1000      2000     3000        4000      5000     6000     f1*(e1)   x1 *
          (0+ 47)
6000                 (9+ 40)   (13+ )   (17+ )      (21+ )   (25+ )   (29+ )
            47

               X2       Óptima
                                                 Al termino de la etapa 1,
          e2        f2* (e2) x2*
                                                 f1(e1, x1) = r1(x1) + f(1+1)*(e1 – x1)
               0       0*     0                       f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)
          1000         9*    1000
                                                 alcanza el estado final,
          2000        19*    1000
                                                 f2*(X2)= cantidad de dinero a
          3000        26*    1000                invertir de la etapa anterior
          4000        33*    1000
          5000        40*    1000
          6000        47*    1000
Etapa 1 proyecto A
f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1),               r1(x1) Registrar el retorno de la etapa A

     2) SUMAR EL ESTADO FUTURO ÓPTIMO f2*= (0,0) (9,1000) (19,1000) (26, 1000)
                           (33,4000) (40, 1000) (47, 1000) y evaluar f1(e1)

     X1                  f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)=                             Óptima
e1           0        1000       2000    3000        4000      5000     6000     f1*(e1)   x1 *
          (0+ 47)    (9+ 40)   (13+33)
6000                                     (17+ )      (21+ )   (25+ )   (29+ )
            47         49         48

               X2       Óptima
                                                  Al termino de la etapa 1,
          e2        f2* (e2) x2*
                                                  f1(e1, x1) = r1(x1) + f(1+1)*(e1 – x1)
               0       0*     0                        f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)
          1000         9*    1000
                                                  alcanza el estado final,
          2000        19*    1000
                                                  f2*(X2)= cantidad de dinero a
          3000        26*    1000                 invertir de la etapa anterior
          4000        33*    1000
          5000        40*    1000
          6000        47*    1000
Etapa 1 proyecto A
f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1),             r1(x1) Registrar el retorno de la etapa A

     2) SUMAR EL ESTADO FUTURO ÓPTIMO f2*= (0,0) (9,1000) (19,1000) (26, 1000)
                           (33,4000) (40, 1000) (47, 1000) y evaluar f1(e1)

     X1                  f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)=                        Óptima
e1           0        1000       2000   3000     4000     5000     6000     f1*(e1)   x1 *
          (0+ 47)    (9+ 40)   (13+33) (17+26)
6000                                             (21+ )   (25+ )   (29+ )
            47         49         48     45

               X2       Óptima
                                             Al termino de la etapa 1,
          e2        f2* (e2) x2*
                                             f1(e1, x1) = r1(x1) + f(1+1)*(e1 – x1)
               0       0*     0                   f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)
          1000         9*    1000
                                             alcanza el estado final,
          2000        19*    1000
                                             f2*(X2)= cantidad de dinero a
          3000        26*    1000            invertir de la etapa anterior
          4000        33*    1000
          5000        40*    1000
          6000        47*    1000
Etapa 1 proyecto A
f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1),             r1(x1) Registrar el retorno de la etapa A

     2) SUMAR EL ESTADO FUTURO ÓPTIMO f2*= (0,0) (9,1000) (19,1000) (26, 1000)
                           (33,4000) (40, 1000) (47, 1000) y evaluar f1(e1)

     X1                  f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)=                        Óptima
e1           0        1000       2000   3000     4000     5000     6000     f1*(e1)   x1 *
          (0+ 47)    (9+ 40)   (13+33) (17+26) (21+19)
6000                                                     (25+ )   (29+ )
            47         49         48     45       40

               X2       Óptima
                                             Al termino de la etapa 1,
          e2        f2* (e2) x2*
                                             f1(e1, x1) = r1(x1) + f(1+1)*(e1 – x1)
               0       0*     0                   f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)
          1000         9*    1000
                                             alcanza el estado final,
          2000        19*    1000
                                             f2*(X2)= cantidad de dinero a
          3000        26*    1000            invertir de la etapa anterior
          4000        33*    1000
          5000        40*    1000
          6000        47*    1000
Etapa 1 proyecto A
f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1),             r1(x1) Registrar el retorno de la etapa A

     2) SUMAR EL ESTADO FUTURO ÓPTIMO f2*= (0,0) (9,1000) (19,1000) (26, 1000)
                           (33,4000) (40, 1000) (47, 1000) y evaluar f1(e1)

     X1                  f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)=                        Óptima
e1           0        1000       2000   3000     4000     5000     6000     f1*(e1)   x1 *
          (0+ 47)    (9+ 40)   (13+33) (17+26) (21+19)   (25+ 9)
6000                                                               (29+ )
            47         49         48     45       40       34

               X2       Óptima
                                             Al termino de la etapa 1,
          e2        f2* (e2) x2*
                                             f1(e1, x1) = r1(x1) + f(1+1)*(e1 – x1)
               0       0*     0                   f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)
          1000         9*    1000
                                             alcanza el estado final,
          2000        19*    1000
                                             f2*(X2)= cantidad de dinero a
          3000        26*    1000            invertir de la etapa anterior
          4000        33*    1000
          5000        40*    1000
          6000        47*    1000
Etapa 1 proyecto A
f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1),             r1(x1) Registrar el retorno de la etapa A

     2) SUMAR EL ESTADO FUTURO ÓPTIMO f2*= (0,0) (9,1000) (19,1000) (26, 1000)
                           (33,4000) (40, 1000) (47, 1000) y evaluar f1(e1)

     X1                  f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)=                        Óptima
e1           0        1000       2000   3000     4000     5000      6000    f1*(e1)   x1 *
          (0+ 47)    (9+ 40)   (13+33) (17+26) (21+19)   (25+ 9)   (29+0)
6000
            47         49*        48     45       40       34        29

               X2       Óptima
                                             Al termino de la etapa 1,
          e2        f2* (e2) x2*             f1(e1, x1) = r1(x1) + f(1+1)*(e1 – x1)
               0       0*     0                   f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)
          1000         9*    1000
                                             alcanza el estado final,
          2000        19*    1000            f2*(X2)= cantidad de dinero a
          3000        26*    1000            invertir de la etapa anterior
          4000        33*    1000
          5000        40*    1000
          6000        47*    1000
Etapa 2 proyecto B
3) EVALUAR POR CADA ESTADO (FILA) LA CANTIDAD MAXIMA
 La función óptima será el máximo para cada estado




     X1                 f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)=                        Óptima
e1          0        1000      2000    3000    4000     5000      6000     f1*(e1) x1*
          (0+ 47)   (9+ 40)   (13+33) (17+26) (21+19)   (25+ 9)   (29+0)
6000                                                                         49    1000
            47        49*        48     45       40       34        29

                f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1); f1(e1) = 9 + f2*(6000 –1000)=
                                      9 + f2*(5000)= _____
X1             f1(e1) = r1(x1) +   f2*(6000–1000)=5000                     Óptima
e1             0       1000      2000  3000     4000   5000          6000    f1*(e1)   x1*
 6000         47        49*       48    45       40     34            29       49*    1000

      X2            f2(e2) = r2(x2)  + f3*(5000 –1000)=4000                     Óptima
e2            0       1000      2000  3000    4000    5000           6000   f2*(e2)   x2*
  0           0        NF        NF         NF       NF       NF      NF        0          0
1000          9        10        NF         NF       NF       NF      NF        9         1000
2000         16        19        13         NF       NF       NF      NF        19        1000
3000         23        26        22         16       NF       NF      NF        26        1000
4000         30        33        29         25          19    NF      NF       33         1000
5000         37        40*       26         32          28    22      NF      40*         1000
6000         44        47        39         39          35    31      25       47         1000

     X3                                  Óptima
           f3(e3) = r3(x3) + 0                               TABLA DE LA SOLUCIÓN RECURSIVA
e3                                f3*(e3)      x3*
  0            (0+0)= 0                 0          0
1000          (9 + 0)= 9                9        1000         Etapa Inversión        retorno
2000         (16+ 0)= 16               16        2000           A     4000              30
3000         (23 + 0)= 23              23        3000           B     1000              10
4000         (30 + 0)=30              30*        4000           C     1000              9
5000         (37 + 0)=37               37        5000        TOTAL    6000             49*
6000         (44 + 0)=44               44        6000

Más contenido relacionado

La actualidad más candente

MINIMIZAR METODO SIMPLEX
MINIMIZAR METODO SIMPLEXMINIMIZAR METODO SIMPLEX
MINIMIZAR METODO SIMPLEXcabriales
 
Ejercicios y problemas sobre maximización y minimización por el método gráfico.
Ejercicios y problemas sobre maximización y minimización por el método gráfico.Ejercicios y problemas sobre maximización y minimización por el método gráfico.
Ejercicios y problemas sobre maximización y minimización por el método gráfico.yadipaosarchi
 
Ejercicios de Programacion Lineal, LINDO, teoria de decisiones
Ejercicios de Programacion Lineal, LINDO, teoria de decisionesEjercicios de Programacion Lineal, LINDO, teoria de decisiones
Ejercicios de Programacion Lineal, LINDO, teoria de decisionesHéctor Antonio Barba Nanfuñay
 
Trabajo, Modelos de Transporte y Optimización de Redes
Trabajo, Modelos de Transporte y Optimización de RedesTrabajo, Modelos de Transporte y Optimización de Redes
Trabajo, Modelos de Transporte y Optimización de RedesRonald Alexander Medina Pinto
 
Ejercicios metodos de suavizamiento exponencial
Ejercicios metodos de suavizamiento exponencialEjercicios metodos de suavizamiento exponencial
Ejercicios metodos de suavizamiento exponencialAlberth ibañez Fauched
 
Ejercicios resueltos de maximización: de método simplex
Ejercicios resueltos de maximización: de método simplexEjercicios resueltos de maximización: de método simplex
Ejercicios resueltos de maximización: de método simplexJuanMiguelCustodioMo
 
Tecnicas de-planeacion
Tecnicas de-planeacionTecnicas de-planeacion
Tecnicas de-planeacionJL Manuel
 
Ejercicios resueltos io 1 parte 2
Ejercicios resueltos io 1   parte 2Ejercicios resueltos io 1   parte 2
Ejercicios resueltos io 1 parte 2fzeus
 
Resolucion problemas vi
Resolucion problemas viResolucion problemas vi
Resolucion problemas vilineal
 
Guia intervalos de confianza
Guia intervalos de confianzaGuia intervalos de confianza
Guia intervalos de confianzaAndres Oyarzun
 
Distribuciones muestrales. distribucion muestral de medias
Distribuciones muestrales. distribucion muestral de mediasDistribuciones muestrales. distribucion muestral de medias
Distribuciones muestrales. distribucion muestral de mediaseraperez
 
Ejercicios+analisis+de+sensibilidad
Ejercicios+analisis+de+sensibilidadEjercicios+analisis+de+sensibilidad
Ejercicios+analisis+de+sensibilidadJose Sanchez
 

La actualidad más candente (20)

MINIMIZAR METODO SIMPLEX
MINIMIZAR METODO SIMPLEXMINIMIZAR METODO SIMPLEX
MINIMIZAR METODO SIMPLEX
 
Exponencial Poisson
Exponencial PoissonExponencial Poisson
Exponencial Poisson
 
Ejercicios y problemas sobre maximización y minimización por el método gráfico.
Ejercicios y problemas sobre maximización y minimización por el método gráfico.Ejercicios y problemas sobre maximización y minimización por el método gráfico.
Ejercicios y problemas sobre maximización y minimización por el método gráfico.
 
Ejercicios 1
Ejercicios 1Ejercicios 1
Ejercicios 1
 
Problemas rsueltos pl
Problemas rsueltos plProblemas rsueltos pl
Problemas rsueltos pl
 
Decision
DecisionDecision
Decision
 
Ejercicios de Programacion Lineal, LINDO, teoria de decisiones
Ejercicios de Programacion Lineal, LINDO, teoria de decisionesEjercicios de Programacion Lineal, LINDO, teoria de decisiones
Ejercicios de Programacion Lineal, LINDO, teoria de decisiones
 
Asignacion
AsignacionAsignacion
Asignacion
 
Trabajo, Modelos de Transporte y Optimización de Redes
Trabajo, Modelos de Transporte y Optimización de RedesTrabajo, Modelos de Transporte y Optimización de Redes
Trabajo, Modelos de Transporte y Optimización de Redes
 
problemas de programacion lineal resueltos
problemas de programacion lineal resueltosproblemas de programacion lineal resueltos
problemas de programacion lineal resueltos
 
Ejercicios metodos de suavizamiento exponencial
Ejercicios metodos de suavizamiento exponencialEjercicios metodos de suavizamiento exponencial
Ejercicios metodos de suavizamiento exponencial
 
Ejercicios resueltos de maximización: de método simplex
Ejercicios resueltos de maximización: de método simplexEjercicios resueltos de maximización: de método simplex
Ejercicios resueltos de maximización: de método simplex
 
Tecnicas de-planeacion
Tecnicas de-planeacionTecnicas de-planeacion
Tecnicas de-planeacion
 
Ejercicios resueltos io 1 parte 2
Ejercicios resueltos io 1   parte 2Ejercicios resueltos io 1   parte 2
Ejercicios resueltos io 1 parte 2
 
Resolucion problemas vi
Resolucion problemas viResolucion problemas vi
Resolucion problemas vi
 
Guia intervalos de confianza
Guia intervalos de confianzaGuia intervalos de confianza
Guia intervalos de confianza
 
Distribuciones muestrales. distribucion muestral de medias
Distribuciones muestrales. distribucion muestral de mediasDistribuciones muestrales. distribucion muestral de medias
Distribuciones muestrales. distribucion muestral de medias
 
Ejercicios+analisis+de+sensibilidad
Ejercicios+analisis+de+sensibilidadEjercicios+analisis+de+sensibilidad
Ejercicios+analisis+de+sensibilidad
 
3. unidad ii_factores_upes_2013
3. unidad ii_factores_upes_20133. unidad ii_factores_upes_2013
3. unidad ii_factores_upes_2013
 
Ejercicios metodo simplex practica
Ejercicios metodo simplex practicaEjercicios metodo simplex practica
Ejercicios metodo simplex practica
 

Similar a ASIGNACIÓN DE RECURSOS CON PROGRAMACIÓN DINAMICA

Integrales
IntegralesIntegrales
IntegralesC06005
 
Aplicaciones de calculo
Aplicaciones de calculoAplicaciones de calculo
Aplicaciones de calculoGilbert Rz
 
Calculo del VAN y el TIR
Calculo del VAN y el TIRCalculo del VAN y el TIR
Calculo del VAN y el TIRElizmar Agreda
 
Reparto proporcional
Reparto proporcionalReparto proporcional
Reparto proporcionalmiguelpuerto
 
capitulo-iv-v1.ppt
capitulo-iv-v1.pptcapitulo-iv-v1.ppt
capitulo-iv-v1.pptDanyRojas27
 
Hoja 9 programacion lineal solucion
Hoja 9 programacion lineal solucionHoja 9 programacion lineal solucion
Hoja 9 programacion lineal solucionAmando Ferrer
 
Programacion lineal
Programacion linealProgramacion lineal
Programacion linealAlex Hanco
 
Selectividad EXTREMADURA Matemáticas CCSS Septiembre 2012-2013
Selectividad EXTREMADURA Matemáticas CCSS Septiembre 2012-2013Selectividad EXTREMADURA Matemáticas CCSS Septiembre 2012-2013
Selectividad EXTREMADURA Matemáticas CCSS Septiembre 2012-2013KALIUM academia
 
Crecimiento; maximos y minimos
Crecimiento; maximos y minimosCrecimiento; maximos y minimos
Crecimiento; maximos y minimosYeray Andrade
 
Trabajo práctico excel 1
Trabajo práctico excel   1Trabajo práctico excel   1
Trabajo práctico excel 1Caro Schnyder
 
Informe nro1 ivestigacion_operativa ii
Informe nro1 ivestigacion_operativa iiInforme nro1 ivestigacion_operativa ii
Informe nro1 ivestigacion_operativa iiDavids Vasquez Vasquez
 
Ecuación de la circunferencia
Ecuación de la circunferenciaEcuación de la circunferencia
Ecuación de la circunferenciakarlitaroman
 

Similar a ASIGNACIÓN DE RECURSOS CON PROGRAMACIÓN DINAMICA (20)

Integrales
IntegralesIntegrales
Integrales
 
Guia lineal
Guia linealGuia lineal
Guia lineal
 
Aplicaciones de calculo
Aplicaciones de calculoAplicaciones de calculo
Aplicaciones de calculo
 
Calculo del VAN y el TIR
Calculo del VAN y el TIRCalculo del VAN y el TIR
Calculo del VAN y el TIR
 
Reparto proporcional
Reparto proporcionalReparto proporcional
Reparto proporcional
 
Mic sesión 11
Mic sesión 11Mic sesión 11
Mic sesión 11
 
capitulo-iv-v1.ppt
capitulo-iv-v1.pptcapitulo-iv-v1.ppt
capitulo-iv-v1.ppt
 
Hoja 9 programacion lineal solucion
Hoja 9 programacion lineal solucionHoja 9 programacion lineal solucion
Hoja 9 programacion lineal solucion
 
Tarea paolo
Tarea paoloTarea paolo
Tarea paolo
 
Inversiones 5bb
Inversiones 5bbInversiones 5bb
Inversiones 5bb
 
Productos notables
Productos notablesProductos notables
Productos notables
 
1inversiones 7
1inversiones 71inversiones 7
1inversiones 7
 
Teoria y taller aplicaciones
Teoria y taller aplicacionesTeoria y taller aplicaciones
Teoria y taller aplicaciones
 
Inversiones 6bb
Inversiones 6bbInversiones 6bb
Inversiones 6bb
 
Programacion lineal
Programacion linealProgramacion lineal
Programacion lineal
 
Selectividad EXTREMADURA Matemáticas CCSS Septiembre 2012-2013
Selectividad EXTREMADURA Matemáticas CCSS Septiembre 2012-2013Selectividad EXTREMADURA Matemáticas CCSS Septiembre 2012-2013
Selectividad EXTREMADURA Matemáticas CCSS Septiembre 2012-2013
 
Crecimiento; maximos y minimos
Crecimiento; maximos y minimosCrecimiento; maximos y minimos
Crecimiento; maximos y minimos
 
Trabajo práctico excel 1
Trabajo práctico excel   1Trabajo práctico excel   1
Trabajo práctico excel 1
 
Informe nro1 ivestigacion_operativa ii
Informe nro1 ivestigacion_operativa iiInforme nro1 ivestigacion_operativa ii
Informe nro1 ivestigacion_operativa ii
 
Ecuación de la circunferencia
Ecuación de la circunferenciaEcuación de la circunferencia
Ecuación de la circunferencia
 

Más de ADRIANA NIETO

Hoja de verificación ok
Hoja de verificación okHoja de verificación ok
Hoja de verificación okADRIANA NIETO
 
5.1 TERMINOLOGÍA DE OPTIMIZACIÓN DE REDES
5.1  TERMINOLOGÍA DE OPTIMIZACIÓN DE REDES5.1  TERMINOLOGÍA DE OPTIMIZACIÓN DE REDES
5.1 TERMINOLOGÍA DE OPTIMIZACIÓN DE REDESADRIANA NIETO
 
5.5 flujo a costo minimo
5.5 flujo a costo minimo5.5 flujo a costo minimo
5.5 flujo a costo minimoADRIANA NIETO
 
5.3 árbol de expansión mínima
5.3 árbol de expansión mínima5.3 árbol de expansión mínima
5.3 árbol de expansión mínimaADRIANA NIETO
 
5.2 la ruta mas corta
5.2 la ruta mas corta5.2 la ruta mas corta
5.2 la ruta mas cortaADRIANA NIETO
 
Programación Lineal de un diagrama de red para un problema de Flujo Máximo a ...
Programación Lineal de un diagrama de red para un problema de Flujo Máximo a ...Programación Lineal de un diagrama de red para un problema de Flujo Máximo a ...
Programación Lineal de un diagrama de red para un problema de Flujo Máximo a ...ADRIANA NIETO
 
1.3.ruta mas corta con programación dinámica
1.3.ruta mas corta con programación dinámica1.3.ruta mas corta con programación dinámica
1.3.ruta mas corta con programación dinámicaADRIANA NIETO
 
5.3 arbol expansión minima algoritmo de kruskal
5.3 arbol expansión minima algoritmo de kruskal5.3 arbol expansión minima algoritmo de kruskal
5.3 arbol expansión minima algoritmo de kruskalADRIANA NIETO
 
5.3 arbol de expansión minima algoritmo de prim
5.3 arbol de expansión minima algoritmo de prim5.3 arbol de expansión minima algoritmo de prim
5.3 arbol de expansión minima algoritmo de primADRIANA NIETO
 
5.2 la ruta mas corta
5.2  la ruta mas corta5.2  la ruta mas corta
5.2 la ruta mas cortaADRIANA NIETO
 
5.7 modelo de redes usando winqsb
5.7 modelo de redes usando winqsb5.7 modelo de redes usando winqsb
5.7 modelo de redes usando winqsbADRIANA NIETO
 
Terminologia de teoria de redes
Terminologia de teoria de redesTerminologia de teoria de redes
Terminologia de teoria de redesADRIANA NIETO
 
Flujo máximo teoria de redes
Flujo máximo teoria de redesFlujo máximo teoria de redes
Flujo máximo teoria de redesADRIANA NIETO
 

Más de ADRIANA NIETO (14)

Hoja de verificación ok
Hoja de verificación okHoja de verificación ok
Hoja de verificación ok
 
5.1 TERMINOLOGÍA DE OPTIMIZACIÓN DE REDES
5.1  TERMINOLOGÍA DE OPTIMIZACIÓN DE REDES5.1  TERMINOLOGÍA DE OPTIMIZACIÓN DE REDES
5.1 TERMINOLOGÍA DE OPTIMIZACIÓN DE REDES
 
5.5 flujo a costo minimo
5.5 flujo a costo minimo5.5 flujo a costo minimo
5.5 flujo a costo minimo
 
5.4 flujo maximo
5.4 flujo maximo5.4 flujo maximo
5.4 flujo maximo
 
5.3 árbol de expansión mínima
5.3 árbol de expansión mínima5.3 árbol de expansión mínima
5.3 árbol de expansión mínima
 
5.2 la ruta mas corta
5.2 la ruta mas corta5.2 la ruta mas corta
5.2 la ruta mas corta
 
Programación Lineal de un diagrama de red para un problema de Flujo Máximo a ...
Programación Lineal de un diagrama de red para un problema de Flujo Máximo a ...Programación Lineal de un diagrama de red para un problema de Flujo Máximo a ...
Programación Lineal de un diagrama de red para un problema de Flujo Máximo a ...
 
1.3.ruta mas corta con programación dinámica
1.3.ruta mas corta con programación dinámica1.3.ruta mas corta con programación dinámica
1.3.ruta mas corta con programación dinámica
 
5.3 arbol expansión minima algoritmo de kruskal
5.3 arbol expansión minima algoritmo de kruskal5.3 arbol expansión minima algoritmo de kruskal
5.3 arbol expansión minima algoritmo de kruskal
 
5.3 arbol de expansión minima algoritmo de prim
5.3 arbol de expansión minima algoritmo de prim5.3 arbol de expansión minima algoritmo de prim
5.3 arbol de expansión minima algoritmo de prim
 
5.2 la ruta mas corta
5.2  la ruta mas corta5.2  la ruta mas corta
5.2 la ruta mas corta
 
5.7 modelo de redes usando winqsb
5.7 modelo de redes usando winqsb5.7 modelo de redes usando winqsb
5.7 modelo de redes usando winqsb
 
Terminologia de teoria de redes
Terminologia de teoria de redesTerminologia de teoria de redes
Terminologia de teoria de redes
 
Flujo máximo teoria de redes
Flujo máximo teoria de redesFlujo máximo teoria de redes
Flujo máximo teoria de redes
 

Último

Uses of simple past and time expressions
Uses of simple past and time expressionsUses of simple past and time expressions
Uses of simple past and time expressionsConsueloSantana3
 
VOLUMEN 1 COLECCION PRODUCCION BOVINA . SERIE SANIDAD ANIMAL
VOLUMEN 1 COLECCION PRODUCCION BOVINA . SERIE SANIDAD ANIMALVOLUMEN 1 COLECCION PRODUCCION BOVINA . SERIE SANIDAD ANIMAL
VOLUMEN 1 COLECCION PRODUCCION BOVINA . SERIE SANIDAD ANIMALEDUCCUniversidadCatl
 
c3.hu3.p1.p2.El ser humano y el sentido de su existencia.pptx
c3.hu3.p1.p2.El ser humano y el sentido de su existencia.pptxc3.hu3.p1.p2.El ser humano y el sentido de su existencia.pptx
c3.hu3.p1.p2.El ser humano y el sentido de su existencia.pptxMartín Ramírez
 
PPT GESTIÓN ESCOLAR 2024 Comités y Compromisos.pptx
PPT GESTIÓN ESCOLAR 2024 Comités y Compromisos.pptxPPT GESTIÓN ESCOLAR 2024 Comités y Compromisos.pptx
PPT GESTIÓN ESCOLAR 2024 Comités y Compromisos.pptxOscarEduardoSanchezC
 
5° SEM29 CRONOGRAMA PLANEACIÓN DOCENTE DARUKEL 23-24.pdf
5° SEM29 CRONOGRAMA PLANEACIÓN DOCENTE DARUKEL 23-24.pdf5° SEM29 CRONOGRAMA PLANEACIÓN DOCENTE DARUKEL 23-24.pdf
5° SEM29 CRONOGRAMA PLANEACIÓN DOCENTE DARUKEL 23-24.pdfOswaldoGonzalezCruz
 
Clasificaciones, modalidades y tendencias de investigación educativa.
Clasificaciones, modalidades y tendencias de investigación educativa.Clasificaciones, modalidades y tendencias de investigación educativa.
Clasificaciones, modalidades y tendencias de investigación educativa.José Luis Palma
 
OLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptx
OLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptxOLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptx
OLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptxjosetrinidadchavez
 
FICHA DE MONITOREO Y ACOMPAÑAMIENTO 2024 MINEDU
FICHA DE MONITOREO Y ACOMPAÑAMIENTO  2024 MINEDUFICHA DE MONITOREO Y ACOMPAÑAMIENTO  2024 MINEDU
FICHA DE MONITOREO Y ACOMPAÑAMIENTO 2024 MINEDUgustavorojas179704
 
TUTORIA II - CIRCULO DORADO UNIVERSIDAD CESAR VALLEJO
TUTORIA II - CIRCULO DORADO UNIVERSIDAD CESAR VALLEJOTUTORIA II - CIRCULO DORADO UNIVERSIDAD CESAR VALLEJO
TUTORIA II - CIRCULO DORADO UNIVERSIDAD CESAR VALLEJOweislaco
 
LINEAMIENTOS INICIO DEL AÑO LECTIVO 2024-2025.pptx
LINEAMIENTOS INICIO DEL AÑO LECTIVO 2024-2025.pptxLINEAMIENTOS INICIO DEL AÑO LECTIVO 2024-2025.pptx
LINEAMIENTOS INICIO DEL AÑO LECTIVO 2024-2025.pptxdanalikcruz2000
 
TRIPTICO-SISTEMA-MUSCULAR. PARA NIÑOS DE PRIMARIA
TRIPTICO-SISTEMA-MUSCULAR. PARA NIÑOS DE PRIMARIATRIPTICO-SISTEMA-MUSCULAR. PARA NIÑOS DE PRIMARIA
TRIPTICO-SISTEMA-MUSCULAR. PARA NIÑOS DE PRIMARIAAbelardoVelaAlbrecht1
 
Presentación de Estrategias de Enseñanza-Aprendizaje Virtual.pptx
Presentación de Estrategias de Enseñanza-Aprendizaje Virtual.pptxPresentación de Estrategias de Enseñanza-Aprendizaje Virtual.pptx
Presentación de Estrategias de Enseñanza-Aprendizaje Virtual.pptxYeseniaRivera50
 
Metabolismo 3: Anabolismo y Fotosíntesis 2024
Metabolismo 3: Anabolismo y Fotosíntesis 2024Metabolismo 3: Anabolismo y Fotosíntesis 2024
Metabolismo 3: Anabolismo y Fotosíntesis 2024IES Vicent Andres Estelles
 
RAIZ CUADRADA Y CUBICA PARA NIÑOS DE PRIMARIA
RAIZ CUADRADA Y CUBICA PARA NIÑOS DE PRIMARIARAIZ CUADRADA Y CUBICA PARA NIÑOS DE PRIMARIA
RAIZ CUADRADA Y CUBICA PARA NIÑOS DE PRIMARIACarlos Campaña Montenegro
 

Último (20)

Uses of simple past and time expressions
Uses of simple past and time expressionsUses of simple past and time expressions
Uses of simple past and time expressions
 
VOLUMEN 1 COLECCION PRODUCCION BOVINA . SERIE SANIDAD ANIMAL
VOLUMEN 1 COLECCION PRODUCCION BOVINA . SERIE SANIDAD ANIMALVOLUMEN 1 COLECCION PRODUCCION BOVINA . SERIE SANIDAD ANIMAL
VOLUMEN 1 COLECCION PRODUCCION BOVINA . SERIE SANIDAD ANIMAL
 
c3.hu3.p1.p2.El ser humano y el sentido de su existencia.pptx
c3.hu3.p1.p2.El ser humano y el sentido de su existencia.pptxc3.hu3.p1.p2.El ser humano y el sentido de su existencia.pptx
c3.hu3.p1.p2.El ser humano y el sentido de su existencia.pptx
 
PPT GESTIÓN ESCOLAR 2024 Comités y Compromisos.pptx
PPT GESTIÓN ESCOLAR 2024 Comités y Compromisos.pptxPPT GESTIÓN ESCOLAR 2024 Comités y Compromisos.pptx
PPT GESTIÓN ESCOLAR 2024 Comités y Compromisos.pptx
 
5° SEM29 CRONOGRAMA PLANEACIÓN DOCENTE DARUKEL 23-24.pdf
5° SEM29 CRONOGRAMA PLANEACIÓN DOCENTE DARUKEL 23-24.pdf5° SEM29 CRONOGRAMA PLANEACIÓN DOCENTE DARUKEL 23-24.pdf
5° SEM29 CRONOGRAMA PLANEACIÓN DOCENTE DARUKEL 23-24.pdf
 
Clasificaciones, modalidades y tendencias de investigación educativa.
Clasificaciones, modalidades y tendencias de investigación educativa.Clasificaciones, modalidades y tendencias de investigación educativa.
Clasificaciones, modalidades y tendencias de investigación educativa.
 
OLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptx
OLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptxOLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptx
OLIMPIADA DEL CONOCIMIENTO INFANTIL 2024.pptx
 
FICHA DE MONITOREO Y ACOMPAÑAMIENTO 2024 MINEDU
FICHA DE MONITOREO Y ACOMPAÑAMIENTO  2024 MINEDUFICHA DE MONITOREO Y ACOMPAÑAMIENTO  2024 MINEDU
FICHA DE MONITOREO Y ACOMPAÑAMIENTO 2024 MINEDU
 
TUTORIA II - CIRCULO DORADO UNIVERSIDAD CESAR VALLEJO
TUTORIA II - CIRCULO DORADO UNIVERSIDAD CESAR VALLEJOTUTORIA II - CIRCULO DORADO UNIVERSIDAD CESAR VALLEJO
TUTORIA II - CIRCULO DORADO UNIVERSIDAD CESAR VALLEJO
 
LINEAMIENTOS INICIO DEL AÑO LECTIVO 2024-2025.pptx
LINEAMIENTOS INICIO DEL AÑO LECTIVO 2024-2025.pptxLINEAMIENTOS INICIO DEL AÑO LECTIVO 2024-2025.pptx
LINEAMIENTOS INICIO DEL AÑO LECTIVO 2024-2025.pptx
 
TRIPTICO-SISTEMA-MUSCULAR. PARA NIÑOS DE PRIMARIA
TRIPTICO-SISTEMA-MUSCULAR. PARA NIÑOS DE PRIMARIATRIPTICO-SISTEMA-MUSCULAR. PARA NIÑOS DE PRIMARIA
TRIPTICO-SISTEMA-MUSCULAR. PARA NIÑOS DE PRIMARIA
 
Presentación de Estrategias de Enseñanza-Aprendizaje Virtual.pptx
Presentación de Estrategias de Enseñanza-Aprendizaje Virtual.pptxPresentación de Estrategias de Enseñanza-Aprendizaje Virtual.pptx
Presentación de Estrategias de Enseñanza-Aprendizaje Virtual.pptx
 
Metabolismo 3: Anabolismo y Fotosíntesis 2024
Metabolismo 3: Anabolismo y Fotosíntesis 2024Metabolismo 3: Anabolismo y Fotosíntesis 2024
Metabolismo 3: Anabolismo y Fotosíntesis 2024
 
Power Point: "Defendamos la verdad".pptx
Power Point: "Defendamos la verdad".pptxPower Point: "Defendamos la verdad".pptx
Power Point: "Defendamos la verdad".pptx
 
Tema 7.- E-COMMERCE SISTEMAS DE INFORMACION.pdf
Tema 7.- E-COMMERCE SISTEMAS DE INFORMACION.pdfTema 7.- E-COMMERCE SISTEMAS DE INFORMACION.pdf
Tema 7.- E-COMMERCE SISTEMAS DE INFORMACION.pdf
 
DIA INTERNACIONAL DAS FLORESTAS .
DIA INTERNACIONAL DAS FLORESTAS         .DIA INTERNACIONAL DAS FLORESTAS         .
DIA INTERNACIONAL DAS FLORESTAS .
 
TL/CNL – 2.ª FASE .
TL/CNL – 2.ª FASE                       .TL/CNL – 2.ª FASE                       .
TL/CNL – 2.ª FASE .
 
Unidad 3 | Teorías de la Comunicación | MCDI
Unidad 3 | Teorías de la Comunicación | MCDIUnidad 3 | Teorías de la Comunicación | MCDI
Unidad 3 | Teorías de la Comunicación | MCDI
 
RAIZ CUADRADA Y CUBICA PARA NIÑOS DE PRIMARIA
RAIZ CUADRADA Y CUBICA PARA NIÑOS DE PRIMARIARAIZ CUADRADA Y CUBICA PARA NIÑOS DE PRIMARIA
RAIZ CUADRADA Y CUBICA PARA NIÑOS DE PRIMARIA
 
Sesión de clase: Defendamos la verdad.pdf
Sesión de clase: Defendamos la verdad.pdfSesión de clase: Defendamos la verdad.pdf
Sesión de clase: Defendamos la verdad.pdf
 

ASIGNACIÓN DE RECURSOS CON PROGRAMACIÓN DINAMICA

  • 1. ASIGNACIÓN DE RECURSOS CON PROGRAMACIÓN DINÁMICA EMPLEANDO EL MÉTODO DE MATRICES COMPUTACIONALES M.C ADRIANA NIETO CASTELLANOS INSTITUTO TECNOLOGICO DE TEHUACAN OCTUBRE 2011
  • 2. ASIGNACIÓN DE RECURSOS Una financiera tiene 6,000 euros para invertir entre tres posibles alternativas de inversión. Esta puede invertir el dinero en partes, todo o nada de los 6,000 euros en cada proyecto de inversión. Se tiene como limitante el invertir solo en unidades de mil euros, la ganancia esperada de una inversión depende de la cantidad de dinero asignada a esta. Esta información está dada en la Tabla 1. Al inversionista le gustaría asignar su dinero de tal forma que maximice su ingreso total. Tabla 1 PROYECTOS Cantidad invertida € A B C 0 0 0 0 1,000€ 9 10 9 2,000€ 16 13 13 3,000€ 23 16 17 4,000€ 30 19 21 5,000€ 37 22 25 6,000€ 44 25 29 *Retornos en miles de euros = r(Xn) Cada uno de los valores representa el ingreso sobre la cantidad invertida. Tabla 1 Retornos* esperados por invertir diversas cantidades compitiendo en proyectos de capital
  • 3. 1) ETAPAS DE LA EVOLUCIÓN DEL SISTEMA Tenemos un problema de tipo determinístico, no homogéneo, con horizonte finito es decir el número de etapas está limitado a las tres alternativas de inversión así podemos definir las etapas: ETAPA PROYECTOS n=3 A n=2 B n=1 C
  • 4. 2) ESTADOS DEL SISTEMA El elemento determinante para saber qué cantidad podemos invertir en un proyecto, es la cantidad de dinero disponible. Esta variable será, entonces, una buena candidata a variable de estado del sistema. De manera que tenemos los estados siguientes: Estado Cantidad disponible a invertir e=0 No se invierte 0€ e=1 Se invierten: 1000€ e=2 Se invierten: 2000€ e=3 Se invierten: 3000€ e=4 Se invierten: 4000€ e=5 Se invierten: 5000€ e=6 Se invierten: 6000€
  • 5. 3) Variables de decisión y políticas La decisión a tomar en cada etapa es claramente qué cantidad de dinero podemos invertir a cada proyecto. Así la variable de decisión se definirá para cada etapa n como: Xn= cantidad de dinero a invertir en el proyecto propio de la etapa n Valor variable de estado e Valores posibles de la variable de decisión Xn e=0 x0= 0 e=1 x1= 0, 1000 e=2 x2= 0, 1000, 2000 e=3 x3= 0, 1000, 2000, 3000 e=4 x4= 0, 1000, 2000, 3000, 4000 e=5 x5= 0, 1000, 2000, 3000, 4000, 5000 e=6 x6= 0, 1000, 2000, 3000, 4000, 5000, 6000 PASAR LOS DATOS A UNA TABLA DE DOS ENTRADAS
  • 6. Etapa 3 proyecto A Elaborar una TABLA que contenga los estados del sistema e3 y se colocan como entrada e3 0 NF NF NF NF NF NF 1000 NF NF NF NF NF 2000 NF NF NF NF 3000 NF NF NF 4000 NF NF 5000 NF 6000 ETAPA n=3: CANTIDAD INVERTIDA EN EL PROYECTO C
  • 7. Los posibles valores de las variables de decisión X3 y se colocan como otra entrada de la tabla X3 e3 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 0 NF NF NF NF NF NF 1000 NF NF NF NF NF 2000 NF NF NF NF 3000 NF NF NF 4000 NF NF 5000 NF 6000 ETAPA n=3: CANTIDAD INVERTIDA EN EL PROYECTO C
  • 8. 4) FUNCIÓN DE RECURRENCIA Si tenemos disponible en cantidad de dinero y decidimos invertirlo al proyecto Xn, en-xn cantidad de dinero disponible para la etapa siguiente quedará. La función de recurrencia será: fn(en, xn) = rn(xn) + f*n+1(en - xn) fn Representa el rendimiento obtenido por la inversión de dinero al un proyecto desde la etapa n hasta la última etapa. La función óptima será el máximo para cada estado
  • 9. Etapa 3 proyecto A f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3)= r3(x3) Retorno actual en miles de euros para el proyecto C PROYECTO Cantidad A invertida € 0 0 1) Registrar r3(x3) en la 1,000€ 9 tabla de dos entradas 2,000€ 16 3,000€ 23 por columna 4,000€ 30 5,000€ 37 6,000€ 44 Cada uno de los valores representa el ingreso sobre la cantidad invertida.
  • 10. Etapa 3 proyecto A f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3), r3(x3) Registrar el retorno de la etapa C Cantidad invertida € C r3(x3) 0 0 X3 f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3)= e3 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 0 (0+ ) NF NF NF NF NF NF 1000 (0+ ) NF NF NF NF NF 2000 (0+ ) NF NF NF NF 3000 (0+ ) NF NF NF 4000 (0+ ) NF NF 5000 (0+ ) NF 6000 (0+ )
  • 11. Etapa 3 proyecto A f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3), r3(x3) Registrar el retorno de la etapa C Cantidad invertida € C r3(x3) 1000 9 X3 f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3)= e3 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 0 (0+ ) NF NF NF NF NF NF 1000 (0+ ) (9 + ) NF NF NF NF NF 2000 (0+ ) (9 + ) NF NF NF NF 3000 (0+ ) (9 + ) NF NF NF 4000 (0+ ) (9 + ) NF NF 5000 (0+ ) (9 + ) NF 6000 (0+ ) (9 + )
  • 12. Etapa 3 proyecto A f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3), r3(x3) Registrar el retorno de la etapa C Cantidad invertida € C r3(x3) 2000 16 X3 f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3)= e3 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 0 (0+ ) NF NF NF NF NF NF 1000 (0+ ) (9 + ) NF NF NF NF NF 2000 (0+ ) (9 + ) (16+ ) NF NF NF NF 3000 (0+ ) (9 + ) (16+ ) NF NF NF 4000 (0+ ) (9 + ) (16+ ) NF NF 5000 (0+ ) (9 + ) (16+ ) NF 6000 (0+ ) (9 + ) (16+ )
  • 13. Etapa 3 proyecto A f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3), r3(x3) Registrar el retorno de la etapa C Cantidad invertida € C r3(x3) 3000 23 X3 f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3)= e3 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 0 (0+ ) NF NF NF NF NF NF 1000 (0+ ) (9 + ) NF NF NF NF NF 2000 (0+ ) (9 + ) (16+ ) NF NF NF NF 3000 (0+ ) (9 + ) (16 + ) (23 + ) NF NF NF 4000 (0+ ) (9 + ) (16 + ) (23 + ) NF NF 5000 (0+ ) (9 + ) (16 + ) (23 + ) NF 6000 (0+ ) (9 + ) (16 + ) (23 + )
  • 14. Etapa 3 proyecto A f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3), r3(x3) Registrar el retorno de la etapa C Cantidad invertida € C r3(x3) 4000 30 X3 f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3)= e3 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 0 (0+ ) NF NF NF NF NF NF 1000 (0+ ) (9 + ) NF NF NF NF NF 2000 (0+ ) (9 + ) (16+ ) NF NF NF NF 3000 (0+ ) (9 + ) (16 + ) (23 + ) NF NF NF 4000 (0+ ) (9 + ) (16 + ) (23 + ) (30 + ) NF NF 5000 (0+ ) (9 + ) (16 + ) (23 + ) (30 + ) NF 6000 (0+ ) (9 + ) (16 + ) (23 + ) (30 + )
  • 15. Etapa 3 proyecto A f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3), r3(x3) Registrar el retorno de la etapa C Cantidad invertida € C r3(x3) 5000 37 X3 f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3)= e3 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 0 (0+ ) NF NF NF NF NF NF 1000 (0+ ) (9 + ) NF NF NF NF NF 2000 (0+ ) (9 + ) (16+ ) NF NF NF NF 3000 (0+ ) (9 + ) (16 + ) (23 + ) NF NF NF 4000 (0+ ) (9 + ) (16 + ) (23 + ) (30 + ) NF NF 5000 (0+ ) (9 + ) (16 + ) (23 + ) (30 + ) (37 + ) NF 6000 (0+ ) (9 + ) (16 + ) (23 + ) (30 + ) (37 + )
  • 16. Etapa 3 proyecto A f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3), r3(x3) Registrar el retorno de la etapa C Cantidad invertida € C r3(x3) 6000 44 X3 f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3)= e3 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 0 (0+ ) NF NF NF NF NF NF 1000 (0+ ) (9 + ) NF NF NF NF NF 2000 (0+ ) (9 + ) (16+ ) NF NF NF NF 3000 (0+ ) (9 + ) (16 + ) (23 + ) NF NF NF 4000 (0+ ) (9 + ) (16 + ) (23 + ) (30 + ) NF NF 5000 (0+ ) (9 + ) (16 + ) (23 + ) (30 + ) (37 + ) NF 6000 (0+ ) (9 + ) (16 + ) (23 + ) (30 + ) (37 + ) (44 + )
  • 17. Al termino de la etapa 3, f3(e3, x3) = r3(x3) + f(3+1)*(e3 – x3) f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3) alcanza el estado final, f4*(X3)= 0 (cero cantidad de dinero a invertir). 2) SUMAR EL ESTADO FUTURO ÓPTIMO f4*= 0 Y EVALUAR LA FUNCIÓN f3(e3) X3 f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3)= e3 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 0 (0+ 0) NF NF NF NF NF NF 1000 (0+ 0) (9 + 0) NF NF NF NF NF 2000 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) NF NF NF NF 3000 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) (23 + 0) NF NF NF 4000 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) (23 + 0) (30 +0) NF NF 5000 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) (23 + 0) (30 +0) (37 +0 ) NF 6000 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) (23 + 0) (30 +0) (37 +0 ) (44 +0 )
  • 18. Etapa 3 proyecto A 3) EVALUAR POR CADA ESTADO (FILA) LA CANTIDAD MAXIMA La función óptima será el máximo para cada estado X3 f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3)= Óptima e3 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 f3*(e3) x3* (0+ 0) 0 NF NF NF NF NF NF 0 0 0 (0+ 0) (9 + 0) 1000 NF NF NF NF NF 0 9 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) 2000 NF NF NF NF 0 9 16 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) (23 + 0) 3000 NF NF NF 0 9 16 23 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) (23 + 0) (30 +0) 4000 NF NF 0 9 16 23 30 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) (23 + 0) 30 +0) (37 +0 ) 5000 NF 0 9 16 23 30 37 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) (23 + 0) 30 +0) (37 +0 ) (44 +0 ) 6000 0 9 16 23 30 37 44
  • 19. Etapa 3 proyecto A 3) EVALUAR POR CADA ESTADO (FILA) LA CANTIDAD MAXIMA La función óptima será el máximo para cada estado X3 f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3)= Óptima e3 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 f3*(e3) x3* (0+ 0) 0 NF NF NF NF NF NF 0 0 0 (0+ 0) (9 + 0) 1000 NF NF NF NF NF 9 1000 0 9 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) 2000 NF NF NF NF 0 9 16 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) (23 + 0) 3000 NF NF NF 0 9 16 23 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) (23 + 0) (30 +0) 4000 NF NF 0 9 16 23 30 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) (23 + 0) 30 +0) (37 +0 ) 5000 NF 0 9 16 23 30 37 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) (23 + 0) 30 +0) (37 +0 ) (44 +0 ) 6000 0 9 16 23 30 37 44
  • 20. Etapa 3 proyecto A 3) EVALUAR POR CADA ESTADO (FILA) LA CANTIDAD MAXIMA La función óptima será el máximo para cada estado X3 f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3)= Óptima e3 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 f3*(e3) x3* (0+ 0) 0 NF NF NF NF NF NF 0 0 0 (0+ 0) (9 + 0) 1000 NF NF NF NF NF 9 1000 0 9 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) 2000 NF NF NF NF 16 2000 0 9 16 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) (23 + 0) 3000 NF NF NF 0 9 16 23 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) (23 + 0) (30 +0) 4000 NF NF 0 9 16 23 30 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) (23 + 0) 30 +0) (37 +0 ) 5000 NF 0 9 16 23 30 37 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) (23 + 0) 30 +0) (37 +0 ) (44 +0 ) 6000 0 9 16 23 30 37 44
  • 21. Etapa 3 proyecto A 3) EVALUAR POR CADA ESTADO (FILA) LA CANTIDAD MAXIMA La función óptima será el máximo para cada estado X3 f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3)= Óptima e3 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 f3*(e3) x3* (0+ 0) 0 NF NF NF NF NF NF 0 0 0 (0+ 0) (9 + 0) 1000 NF NF NF NF NF 9 1000 0 9 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) 2000 NF NF NF NF 16 2000 0 9 16 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) (23 + 0) 3000 NF NF NF 23 3000 0 9 16 23 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) (23 + 0) (30 +0) 4000 NF NF 0 9 16 23 30 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) (23 + 0) 30 +0) (37 +0 ) 5000 NF 0 9 16 23 30 37 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) (23 + 0) 30 +0) (37 +0 ) (44 +0 ) 6000 0 9 16 23 30 37 44
  • 22. Etapa 3 proyecto A 3) EVALUAR POR CADA ESTADO (FILA) LA CANTIDAD MAXIMA La función óptima será el máximo para cada estado X3 f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3)= Óptima e3 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 f3*(e3) x3* (0+ 0) 0 NF NF NF NF NF NF 0 0 0 (0+ 0) (9 + 0) 1000 NF NF NF NF NF 9 1000 0 9 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) 2000 NF NF NF NF 16 2000 0 9 16 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) (23 + 0) 3000 NF NF NF 23 3000 0 9 16 23 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) (23 + 0) (30 +0) 4000 NF NF 30 4000 0 9 16 23 30 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) (23 + 0) 30 +0) (37 +0 ) 5000 NF 0 9 16 23 30 37 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) (23 + 0) 30 +0) (37 +0 ) (44 +0 ) 6000 0 9 16 23 30 37 44
  • 23. Etapa 3 proyecto A 3) EVALUAR POR CADA ESTADO (FILA) LA CANTIDAD MAXIMA La función óptima será el máximo para cada estado X3 f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3)= Óptima e3 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 f3*(e3) x3* (0+ 0) 0 NF NF NF NF NF NF 0 0 0 (0+ 0) (9 + 0) 1000 NF NF NF NF NF 9 1000 0 9 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) 2000 NF NF NF NF 16 2000 0 9 16 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) (23 + 0) 3000 NF NF NF 23 3000 0 9 16 23 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) (23 + 0) (30 +0) 4000 NF NF 30 4000 0 9 16 23 30 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) (23 + 0) 30 +0) (37 +0 ) 5000 NF 37 5000 0 9 16 23 30 37 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) (23 + 0) 30 +0) (37 +0 ) (44 +0 ) 6000 0 9 16 23 30 37 44
  • 24. Etapa 3 proyecto A 3) EVALUAR POR CADA ESTADO (FILA) LA CANTIDAD MAXIMA La función óptima será el máximo para cada estado X3 f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3)= Óptima e3 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 f3*(e3) x3* (0+ 0) 0 NF NF NF NF NF NF 0 0 0 (0+ 0) (9 + 0) 1000 NF NF NF NF NF 9 1000 0 9 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) 2000 NF NF NF NF 16 2000 0 9 16 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) (23 + 0) 3000 NF NF NF 23 3000 0 9 16 23 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) (23 + 0) (30 +0) 4000 NF NF 30 4000 0 9 16 23 30 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) (23 + 0) 30 +0) (37 +0 ) 5000 NF 37 5000 0 9 16 23 30 37 (0+ 0) (9 + 0) (16+ 0) (23 + 0) 30 +0) (37 +0 ) (44 +0 ) 6000 44 6000 0 9 16 23 30 37 44
  • 25. Etapa 3 proyecto A Ya hemos asignamos todos los proyectos que estén disponibles en este momento de tal manera que f3(e3, x3) = r3(x3) X3 f3(e3) = r3(x3) + f4*(e3 –x3)= Óptima e3 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 f3*(e3) x3* (0+ 0) 0 NF NF NF NF NF NF 0 0 0 (9 + 0) 1000 NF NF NF NF NF 9 1000 9 (16+ 0) 2000 NF NF NF NF 16 2000 16 (23 + 0) 3000 NF NF NF 23 3000 23 (30 +0) 4000 NF NF 30 4000 30 (37 +0 ) 5000 NF 37 5000 37 (44 +0 ) 6000 44 6000 44
  • 26. Etapa 3 proyecto A Ya hemos asignamos todos los proyectos que estén disponibles en este momento de tal manera que f3(e3, x3) = r3(x3) X3 Óptima f3(e3) = r3(x3) + 0 e3 f3*(e3) x3* 0 (0+0)= 0 0 0 1000 (9 + 0)= 9 9 1000 2000 (16+ 0)= 16 16 2000 3000 (23 + 0)= 23 23 3000 4000 (30 + 0)=30 30 4000 5000 (37 + 0)=37 37 5000 6000 (44 + 0)=44 44 6000
  • 27. En la etapa 3, El proyecto A, es el último proyecto en el que será invertido el dinero. Podemos entrar a esta etapa con una cantidad de dinero desde 0€ a 6000€. Esto se observa por los siete renglones representando los siete posibles estados de entrada. En teoría, podemos invertir cualquier cantidad de dinero menor o igual que la cantidad que tenemos disponible en esta etapa. En realidad, se desea invertir todo el dinero disponible en esta etapa, porque ésta es nuestra última oportunidad de inversión. Puesto que NO es posible invertir más dinero que el disponible, habrá un número de celdas no factibles en la matriz que se marcan con NF.(NO FACTIBLE)
  • 28. Etapa 2 proyecto B f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)= r2(x2) Retorno actual en miles de euros para el proyecto B PROYECTO Cantidad B invertida € 0 0 1) Registrar r2(x2) en la 1,000€ 10 tabla de dos entradas 2,000€ 13 por columna 3,000€ 16 4,000€ 19 5,000€ 22 6,000€ 25 Cada uno de los valores representa el ingreso sobre la cantidad invertida.
  • 29. Etapa 2 proyecto B f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2), r2(x2) Registrar el retorno de la etapa B Cantidad invertida € B r2(x2) 0 0 X2 f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)= e2 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 0 (0+ ) NF NF NF NF NF NF 1000 (0+ ) NF NF NF NF NF 2000 (0+ ) NF NF NF NF 3000 (0+ ) NF NF NF 4000 (0+ ) NF NF 5000 (0+ ) NF 6000 (0+ )
  • 30. Etapa 2 proyecto B f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2), r2(x2) Registrar el retorno de la etapa B Cantidad invertida € B r2(x2) 1000 10 X2 f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)= e2 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 0 (0+ ) NF NF NF NF NF NF 1000 (0+ ) (10 + ) NF NF NF NF NF 2000 (0+ ) (10 + ) NF NF NF NF 3000 (0+ ) (10 + ) NF NF NF 4000 (0+ ) (10 + ) NF NF 5000 (0+ ) (10 + ) NF 6000 (0+ ) (10 + )
  • 31. Etapa 2 proyecto B f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2), r2(x2) Registrar el retorno de la etapa B Cantidad invertida € B r2(x2) 2000 13 X2 f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)= e2 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 0 (0+ ) NF NF NF NF NF NF 1000 (0+ ) (10 + ) NF NF NF NF NF 2000 (0+ ) (10 + ) (13+ ) NF NF NF NF 3000 (0+ ) (10 + ) (13+ ) NF NF NF 4000 (0+ ) (10 + ) (13+ ) NF NF 5000 (0+ ) (10 + ) (13+ ) NF 6000 (0+ ) (10 + ) (13+ )
  • 32. Etapa 2 proyecto B f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2), r2(x2) Registrar el retorno de la etapa B Cantidad invertida € B r2(x2) 3000 16 X2 f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)= e2 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 0 (0+ ) NF NF NF NF NF NF 1000 (0+ ) (10 + ) NF NF NF NF NF 2000 (0+ ) (10 + ) (13+ ) NF NF NF NF 3000 (0+ ) (10 + ) (13+ ) (16+ ) NF NF NF 4000 (0+ ) (10 + ) (13+ ) (16+ ) NF NF 5000 (0+ ) (10 + ) (13+ ) (16+ ) NF 6000 (0+ ) (10 + ) (13+ ) (16+ )
  • 33. Etapa 2 proyecto B f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2), r2(x2) Registrar el retorno de la etapa B Cantidad invertida € B r2(x2) 4000 19 X2 f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)= e2 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 0 (0+ ) NF NF NF NF NF NF 1000 (0+ ) (10 + ) NF NF NF NF NF 2000 (0+ ) (10 + ) (13+ ) NF NF NF NF 3000 (0+ ) (10 + ) (13+ ) (16+ ) NF NF NF 4000 (0+ ) (10 + ) (13+ ) (16+ ) (19 + ) NF NF 5000 (0+ ) (10 + ) (13+ ) (16+ ) (19 + ) NF 6000 (0+ ) (10 + ) (13+ ) (16+ ) (19 + )
  • 34. Etapa 2 proyecto B f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2), r2(x2) Registrar el retorno de la etapa B Cantidad invertida € B r2(x2) 5000 22 X2 f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)= e2 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 0 (0+ ) NF NF NF NF NF NF 1000 (0+ ) (10 + ) NF NF NF NF NF 2000 (0+ ) (10 + ) (13+ ) NF NF NF NF 3000 (0+ ) (10 + ) (13+ ) (16+ ) NF NF NF 4000 (0+ ) (10 + ) (13+ ) (16+ ) (19 + ) NF NF 5000 (0+ ) (10 + ) (13+ ) (16+ ) (19 + ) (22 + ) NF 6000 (0+ ) (10 + ) (13+ ) (16+ ) (19 + ) (22 + )
  • 35. Etapa 2 proyecto B f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2), r2(x2) Registrar el retorno de la etapa B Cantidad invertida € B r2(x2) 6000 25 X2 f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)= e2 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 0 (0+ ) NF NF NF NF NF NF 1000 (0+ ) (10 + ) NF NF NF NF NF 2000 (0+ ) (10 + ) (13+ ) NF NF NF NF 3000 (0+ ) (10 + ) (13+ ) (16 + ) NF NF NF 4000 (0+ ) (10 + ) (13+ ) (16 + ) (19 + ) NF NF 5000 (0+ ) (10 + ) (13+ ) (16 + ) (19 + ) (22 + ) NF 6000 (0+ ) (10 + ) (13+ ) (16 + ) (19 + ) (22 + ) (25 + )
  • 36. Al termino de la etapa 2, f2(e2, x2) = r2(x2) + f(2+1)*(e2 – x2) f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2) alcanza el estado final, f3*(X3)= cantidad de dinero a invertir de la etapa anterior 2) SUMAR EL ESTADO FUTURO ÓPTIMO f3*= (0,0) (9,1000) (16,2000) (23, 3000) (30,4000) (37, 5000) (44,6000) y evaluar f2(e2) X2 f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)= e2 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 0 (0+ 0) NF NF NF NF NF NF 1000 (0+ ) (10 +0) NF NF NF NF NF 2000 (0+ ) (10 + ) (13+0) NF NF NF NF 3000 (0+ ) (10 + ) (13+ ) (16 + 0) NF NF NF 4000 (0+ ) (10 + ) (13+ ) (16 + ) (19 + 0) NF NF 5000 (0+ ) (10 + ) (13+ ) (16 + ) (19 + ) (22 +0) NF 6000 (0+ ) (10 + ) (13+ ) (16 + ) (19 + ) (22 + ) (25 +0)
  • 37. Al termino de la etapa 2, f2(e2, x2) = r2(x2) + f(2+1)*(e2 – x2) f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2) alcanza el estado final, f3*(X3)= cantidad de dinero a invertir de la etapa anterior 2) SUMAR EL ESTADO FUTURO ÓPTIMO f3*= (0,0) (9,1000) (16,2000) (23, 3000) (30,4000) (37, 5000) (44,6000) y evaluar f2(e2) X2 f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)= e2 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 0 (0+ 0) NF NF NF NF NF NF 1000 (0+9) (10 +0) NF NF NF NF NF 2000 (0+ ) (10 +9) (13+0) NF NF NF NF 3000 (0+ ) (10 + ) (13+9) (16 +0) NF NF NF 4000 (0+ ) (10 + ) (13+ ) (16 +9) (19 +0) NF NF 5000 (0+ ) (10 + ) (13+ ) (16 + ) (19 +9) (22 +0) NF 6000 (0+ ) (10 + ) (13+ ) (16 + ) (19 + ) (22 +9) (25 +0)
  • 38. Al termino de la etapa 2, f2(e2, x2) = r2(x2) + f(2+1)*(e2 – x2) f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2) alcanza el estado final, f3*(X3)= cantidad de dinero a invertir de la etapa anterior 2) SUMAR EL ESTADO FUTURO ÓPTIMO f3*= (0,0) (9,1000) (16,2000) (23, 3000) (30,4000) (37, 5000) (44,6000) y evaluar f2(e2) X2 f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)= e2 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 0 (0+ 0) NF NF NF NF NF NF 1000 (0+9) (10 +0) NF NF NF NF NF 2000 (0+16) (10 +9) (13+0) NF NF NF NF 3000 (0+ ) (10 +16) (13+9) (16 +0) NF NF NF 4000 (0+ ) (10 + ) (13+16) (16 +9) (19+0) NF NF 5000 (0+ ) (10 + ) (13+ ) (16 +16) (19 +9) (22 +0) NF 6000 (0+ ) (10 + ) (13+ ) (16 + ) (19 +16) (22 +9) (25 +0)
  • 39. Al termino de la etapa 2, f2(e2, x2) = r2(x2) + f(2+1)*(e2 – x2) f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2) alcanza el estado final, f3*(X3)= cantidad de dinero a invertir de la etapa anterior 2) SUMAR EL ESTADO FUTURO ÓPTIMO f3*= (0,0) (9,1000) (16,2000) (23, 3000) (30,4000) (37, 5000) (44,6000) y evaluar f2(e2) X2 f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)= e2 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 0 (0+ 0) NF NF NF NF NF NF 1000 (0+9) (10 +0) NF NF NF NF NF 2000 (0+16) (10 +9) (13+0) NF NF NF NF 3000 (0+ 23) (10 +16) (13+9) (16 +0) NF NF NF 4000 (0+ ) (10 +23) (13+16) (16 +9) (19+0) NF NF 5000 (0+ ) (10 + ) (13+23) (16 +16) (19 +9) (22 +0) NF 6000 (0+ ) (10 + ) (13+ ) (16 +23) (19 +16) (22 +9) (25 +0)
  • 40. Al termino de la etapa 2, f2(e2, x2) = r2(x2) + f(2+1)*(e2 – x2) f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2) alcanza el estado final, f3*(X3)= cantidad de dinero a invertir de la etapa anterior 2) SUMAR EL ESTADO FUTURO ÓPTIMO f3*= (0,0) (9,1000) (16,2000) (23, 3000) (30,4000) (37, 5000) (44,6000) y evaluar f2(e2) f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)= 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 0 (0+ 0) NF NF NF NF NF NF 1000 (0+9) (10 +0) NF NF NF NF NF 2000 (0+16) (10 +9) (13+0) NF NF NF NF 3000 (0+ 23) (10 +16) (13+9) (16 +0) NF NF NF 4000 (0+30) (10 +23) (13+16) (16 +9) (19+0) NF NF 5000 (0+ ) (10 +30) (13+23) (16 +16) (19 +9) (22 +0) NF 6000 (0+ ) (10 + ) (13+30) (16 +23) (19 +16) (22 +9) (25 +0)
  • 41. Al termino de la etapa 2, f2(e2, x2) = r2(x2) + f(2+1)*(e2 – x2) f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2) alcanza el estado final, f3*(X3)= cantidad de dinero a invertir de la etapa anterior 2) SUMAR EL ESTADO FUTURO ÓPTIMO f3*= (0,0) (9,1000) (16,2000) (23, 3000) (30,4000) (37, 5000) (44,6000) y evaluar f2(e2) X2 f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)= e2 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 0 (0+ 0) NF NF NF NF NF NF 1000 (0+9) (10 +0) NF NF NF NF NF 2000 (0+16) (10 +9) (13+0) NF NF NF NF 3000 (0+ 23) (10 +16) (13+9) (16 +0) NF NF NF 4000 (0+30) (10 +23) (13+16) (16 +9) (19+0) NF NF 5000 (0+37) (10 +30) (13+23) (16 +16) (19 +9) (22 +0) NF 6000 (0+ ) (10 +37) (13+30) (16 +23) (19 +16) (22 +9) (25 +0)
  • 42. Al termino de la etapa 2, f2(e2, x2) = r2(x2) + f(2+1)*(e2 – x2) f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2) alcanza el estado final, f3*(X3)= cantidad de dinero a invertir de la etapa anterior 2) SUMAR EL ESTADO FUTURO ÓPTIMO f3*= (0,0) (9,1000) (16,2000) (23, 3000) (30,4000) (37, 5000) (44,6000) y evaluar f2(e2) X2 f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)= e2 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 0 (0+ 0) NF NF NF NF NF NF 1000 (0+9) (10 +0) NF NF NF NF NF 2000 (0+16) (10 +9) (13+0) NF NF NF NF 3000 (0+ 23) (10 +16) (13+9) (16 +0) NF NF NF 4000 (0+30) (10 +23) (13+16) (16 +9) (19+0) NF NF 5000 (0+37) (10 +30) (13+23) (16 +16) (19 +9) (22 +0) NF 6000 (0+44) (10 +37) (13+30) (16 +23) (19 +16) (22 +9) (25 +0)
  • 43. Al termino de la etapa 2, f2(e2, x2) = r2(x2) + f(2+1)*(e2 – x2) f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2) alcanza el estado final, f3*(X3)= cantidad de dinero a invertir de la etapa anterior 2) SUMAR EL ESTADO FUTURO ÓPTIMO f3*= (0,0) (9,1000) (16,2000) (23, 3000) (30,4000) (37, 5000) (44,6000) y evaluar f2(e2) X2 f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)= e2 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 (0+ 0) 0 0 NF NF NF NF NF NF (0+9) (10 +0) 1000 9 10 NF NF NF NF NF (0+16) (10 +9) (13+0) 2000 16 19 13 NF NF NF NF (0+ 23) (10 +16) (13+9) (16 +0) 3000 23 26 22 16 NF NF NF (0+30) (10 +23) (13+16) (16 +9) (19+0) 4000 30 33 29 25 19 NF NF (0+37) (10 +30) (13+23) (16 +16) (19 +9) (22 +0) 5000 37 40 26 32 28 22 NF (0+44) (10 +37) (13+30) (16 +23) (19 +16) (22 +9) (25 +0) 6000 44 47 39 39 35 31 25
  • 44. Etapa 2 proyecto B 3) EVALUAR POR CADA ESTADO (FILA) LA CANTIDAD MAXIMA La función óptima será el máximo para cada estado X2 f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)= Óptima e2 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 f2*(e2) x2* (0+ 0) 0 0 NF NF NF NF NF NF 0 0 (0+9) (10 +0) 1000 9 10 NF NF NF NF NF (0+16) (10 +9) (13+0) 2000 16 19 13 NF NF NF NF (0+ 23) (10 +16) (13+9) (16 +0) 3000 23 26 22 16 NF NF NF (0+30) (10 +23) (13+16) (16 +9) (19+0) 4000 30 33 29 25 19 NF NF (0+37) (10 +30) (13+23) (16 +16) (19 +9) (22 +0) 5000 37 40 26 32 28 22 NF (0+44) (10 +37) (13+30) (16 +23) (19 +16) (22 +9) (25 +0) 6000 44 47 39 39 35 31 25
  • 45. Etapa 2 proyecto B 3) EVALUAR POR CADA ESTADO (FILA) LA CANTIDAD MAXIMA La función óptima será el máximo para cada estado X2 f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)= Óptima e2 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 f2*(e2) x2* (0+ 0) 0 0 NF NF NF NF NF NF 0 0 (0+9) (10 +0) 1000 9 10 NF NF NF NF NF 10 1000 (0+16) (10 +9) (13+0) 2000 16 19 13 NF NF NF NF (0+ 23) (10 +16) (13+9) (16 +0) 3000 23 26 22 16 NF NF NF (0+30) (10 +23) (13+16) (16 +9) (19+0) 4000 30 33 29 25 19 NF NF (0+37) (10 +30) (13+23) (16 +16) (19 +9) (22 +0) 5000 37 40 26 32 28 22 NF (0+44) (10 +37) (13+30) (16 +23) (19 +16) (22 +9) (25 +0) 6000 44 47 39 39 35 31 25
  • 46. Etapa 2 proyecto B 3) EVALUAR POR CADA ESTADO (FILA) LA CANTIDAD MAXIMA La función óptima será el máximo para cada estado X2 f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)= Óptima e2 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 f2*(e2) x2* (0+ 0) 0 0 NF NF NF NF NF NF 0 0 (0+9) (10 +0) 1000 9 10 NF NF NF NF NF 10 1000 (0+16) (10 +9) (13+0) 2000 16 19 13 NF NF NF NF 19 1000 (0+ 23) (10 +16) (13+9) (16 +0) 3000 23 26 22 16 NF NF NF (0+30) (10 +23) (13+16) (16 +9) (19+0) 4000 30 33 29 25 19 NF NF (0+37) (10 +30) (13+23) (16 +16) (19 +9) (22 +0) 5000 37 30 26 32 28 22 NF (0+44) (10 +37) (13+30) (16 +23) (19 +16) (22 +9) (25 +0) 6000 44 47 39 39 35 31 25
  • 47. Etapa 2 proyecto B 3) EVALUAR POR CADA ESTADO (FILA) LA CANTIDAD MAXIMA La función óptima será el máximo para cada estado X2 f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)= Óptima e2 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 f2*(e2) x2* (0+ 0) 0 0 NF NF NF NF NF NF 0 0 (0+9) (10 +0) 1000 9 10 NF NF NF NF NF 9 1000 (0+16) (10 +9) (13+0) 2000 16 19 13 NF NF NF NF 19 1000 (0+ 23) (10 +16) (13+9) (16 +0) 3000 23 26 22 16 NF NF NF 26 1000 (0+30) (10 +23) (13+16) (16 +9) (19+0) 4000 30 33 29 25 19 NF NF (0+37) (10 +30) (13+23) (16 +16) (19 +9) (22 +0) 5000 37 40 26 32 28 22 NF (0+44) (10 +37) (13+30) (16 +23) (19 +16) (22 +9) (25 +0) 6000 44 47 39 39 35 31 25
  • 48. Etapa 2 proyecto B 3) EVALUAR POR CADA ESTADO (FILA) LA CANTIDAD MAXIMA La función óptima será el máximo para cada estado X2 f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)= Óptima e2 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 f2*(e2) x2* (0+ 0) 0 0 NF NF NF NF NF NF 0 0 (0+9) (10 +0) 1000 9 10 NF NF NF NF NF 9 1000 (0+16) (10 +9) (13+0) 2000 16 19 13 NF NF NF NF 19 1000 (0+ 23) (10 +16) (13+9) (16 +0) 3000 23 26 22 16 NF NF NF 26 1000 (0+30) (10 +23) (13+16) (16 +9) (19+0) 4000 30 33 29 25 19 NF NF 33 1000 (0+37) (10 +30) (13+23) (16 +16) (19 +9) (22 +0) 5000 37 40 26 32 28 22 NF (0+44) (10 +37) (13+30) (16 +23) (19 +16) (22 +9) (25 +0) 6000 44 47 39 39 35 31 25
  • 49. Etapa 2 proyecto B 3) EVALUAR POR CADA ESTADO (FILA) LA CANTIDAD MAXIMA La función óptima será el máximo para cada estado X2 f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)= Óptima e2 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 f2*(e2) x2* (0+ 0) 0 0 NF NF NF NF NF NF 0 0 (0+9) (10 +0) 1000 9 10 NF NF NF NF NF 9 1000 (0+16) (10 +9) (13+0) 2000 16 19 13 NF NF NF NF 19 1000 (0+ 23) (10 +16) (13+9) (16 +0) 3000 23 26 22 16 NF NF NF 26 1000 (0+30) (10 +23) (13+16) (16 +9) (19+0) 4000 30 33 29 25 19 NF NF 33 1000 (0+37) (10 +30) (13+23) (16 +16) (19 +9) (22 +0) 5000 37 40 26 32 28 22 NF 40 1000 (0+44) (10 +37) (13+30) (16 +23) (19 +16) (22 +9) (25 +0) 6000 44 47 39 39 35 31 25
  • 50. Etapa 2 proyecto B 3) EVALUAR POR CADA ESTADO (FILA) LA CANTIDAD MAXIMA La función óptima será el máximo para cada estado X2 f2(e2) = r2(x2) + f3*(e2 –x2)= Óptima e2 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 f2* (e2) x2* (0+ 0) 0 0 NF NF NF NF NF NF 0 0 (0+9) (10 +0) 1000 9 10 NF NF NF NF NF 9 1000 (0+16) (10 +9) (13+0) 2000 16 19 13 NF NF NF NF 19 1000 (0+ 23) (10 +16) (13+9) (16 +0) 3000 23 26 22 16 NF NF NF 26 1000 (0+30) (10 +23) (13+16) (16 +9) (19+0) 4000 30 33 29 25 19 NF NF 33 1000 (0+37) (10 +30) (13+23) (16 +16) (19 +9) (22 +0) 5000 37 40 26 32 28 22 NF 40 1000 (0+44) (10 +37) (13+30) (16 +23) (19 +16) (22 +9) (25 +0) 6000 44 47 39 39 35 31 25 47 1000
  • 51. Etapa 2 proyecto B 3) EVALUAR POR CADA ESTADO (FILA) LA CANTIDAD MAXIMA La función óptima será el máximo para cada estado X2 Óptima e2 f2* (e2) x2* 0 0* 0 1000 9* 1000 2000 19* 1000 3000 26* 1000 4000 33* 1000 5000 40* 1000 6000 47* 1000
  • 52. Etapa 1 proyecto C f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)= r1(x1) Retorno actual en miles de euros para el proyecto B PROYECTO Cantidad C invertida € 0 0 1,000€ 9 1) Registrar r1(x1) en la 2,000€ 13 tabla de dos entradas por columna 3,000€ 17 4,000€ 21 5,000€ 25 6,000€ 29 Cada uno de los valores representa el ingreso sobre la cantidad invertida.
  • 53. Etapa 1 proyecto A f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1), r1(x1) Registrar el retorno de la etapa A Cantidad invertida € A r1(x1) 0 0 X1 f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)= e1 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 6000 (0+ ) 0 0 X2 Óptima e2 f2* (e2) x2* 1,000€ 9 0 0* 0 2,000€ 13 1000 9* 1000 3,000€ 17 2000 19* 1000 4,000€ 21 3000 26* 1000 5,000€ 25 4000 33* 1000 5000 40* 1000 6,000€ 29 6000 47* 1000
  • 54. Etapa 1 proyecto A f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1), r1(x1) Registrar el retorno de la etapa A Cantidad invertida € A r1(x1) 1000 9 X1 f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)= e1 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 6000 (0+ ) (9+ ) 0 0 1,000€ 9 2,000€ 13 3,000€ 17 4,000€ 21 5,000€ 25 6,000€ 29
  • 55. Etapa 1 proyecto A f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1), r1(x1) Registrar el retorno de la etapa A Cantidad invertida € A r1(x1) 2000 13 X1 f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)= e1 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 6000 (0+ ) (9+ ) (13+ ) 0 0 1,000€ 9 2,000€ 13 3,000€ 17 4,000€ 21 5,000€ 25 6,000€ 29
  • 56. Etapa 1 proyecto A f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1), r1(x1) Registrar el retorno de la etapa A Cantidad invertida € A r1(x1) 3000 17 X1 f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)= e1 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 6000 (0+ ) (9+ ) (13+ ) (17+ ) 0 0 1,000€ 9 2,000€ 13 3,000€ 17 4,000€ 21 5,000€ 25 6,000€ 29
  • 57. Etapa 1 proyecto A f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1), r1(x1) Registrar el retorno de la etapa A Cantidad invertida € A r1(x1) 4000 21 X1 f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)= e1 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 6000 (0+ ) (9+ ) (13+ ) (17+ ) (21+ ) 0 0 1,000€ 9 2,000€ 13 3,000€ 17 4,000€ 21 5,000€ 25 6,000€ 29
  • 58. Etapa 1 proyecto A f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1), r1(x1) Registrar el retorno de la etapa A Cantidad invertida € A r1(x1) 5000 25 X1 f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)= e1 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 6000 (0+ ) (9+ ) (13+ ) (17+ ) (21+ ) (25+ ) 0 0 1,000€ 9 2,000€ 13 3,000€ 17 4,000€ 21 5,000€ 25 6,000€ 29
  • 59. Etapa 1 proyecto A f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1), r1(x1) Registrar el retorno de la etapa A Cantidad invertida € A r1(x1) 6000 29 X1 f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)= e1 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 6000 (0+ ) (9+ ) (13+ ) (17+ ) (21+ ) (25+ ) (29+ ) 0 0 1,000€ 9 2,000€ 13 3,000€ 17 4,000€ 21 5,000€ 25 6,000€ 29
  • 60. Etapa 1 proyecto A f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1), r1(x1) Registrar el retorno de la etapa A 2) SUMAR EL ESTADO FUTURO ÓPTIMO f2*= (0,0) (9,1000) (19,1000) (26, 1000) (33,4000) (40, 1000) (47, 1000) y evaluar f1(e1) X1 f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)= Óptima e1 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 f1*(e1) x1 * (0+ 47 ) 6000 (9+ ) (13+ ) (17+ ) (21+ ) (25+ ) (29+ ) 47 X2 Óptima Al termino de la etapa 1, e2 f2* (e2) x2* f1(e1, x1) = r1(x1) + f(1+1)*(e1 – x1) 0 0* 0 f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1) 1000 9* 1000 alcanza el estado final, 2000 19* 1000 f2*(X2)= cantidad de dinero a 3000 26* 1000 invertir de la etapa anterior 4000 33* 1000 5000 40* 1000 6000 47* 1000
  • 61. Etapa 1 proyecto A f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1), r1(x1) Registrar el retorno de la etapa A 2) SUMAR EL ESTADO FUTURO ÓPTIMO f2*= (0,0) (9,1000) (19,1000) (26, 1000) (33,4000) (40, 1000) (47, 1000) y evaluar f1(e1) X1 f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)= Óptima e1 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 f1*(e1) x1 * (0+ 47) 6000 (9+ 40) (13+ ) (17+ ) (21+ ) (25+ ) (29+ ) 47 X2 Óptima Al termino de la etapa 1, e2 f2* (e2) x2* f1(e1, x1) = r1(x1) + f(1+1)*(e1 – x1) 0 0* 0 f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1) 1000 9* 1000 alcanza el estado final, 2000 19* 1000 f2*(X2)= cantidad de dinero a 3000 26* 1000 invertir de la etapa anterior 4000 33* 1000 5000 40* 1000 6000 47* 1000
  • 62. Etapa 1 proyecto A f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1), r1(x1) Registrar el retorno de la etapa A 2) SUMAR EL ESTADO FUTURO ÓPTIMO f2*= (0,0) (9,1000) (19,1000) (26, 1000) (33,4000) (40, 1000) (47, 1000) y evaluar f1(e1) X1 f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)= Óptima e1 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 f1*(e1) x1 * (0+ 47) (9+ 40) (13+33) 6000 (17+ ) (21+ ) (25+ ) (29+ ) 47 49 48 X2 Óptima Al termino de la etapa 1, e2 f2* (e2) x2* f1(e1, x1) = r1(x1) + f(1+1)*(e1 – x1) 0 0* 0 f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1) 1000 9* 1000 alcanza el estado final, 2000 19* 1000 f2*(X2)= cantidad de dinero a 3000 26* 1000 invertir de la etapa anterior 4000 33* 1000 5000 40* 1000 6000 47* 1000
  • 63. Etapa 1 proyecto A f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1), r1(x1) Registrar el retorno de la etapa A 2) SUMAR EL ESTADO FUTURO ÓPTIMO f2*= (0,0) (9,1000) (19,1000) (26, 1000) (33,4000) (40, 1000) (47, 1000) y evaluar f1(e1) X1 f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)= Óptima e1 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 f1*(e1) x1 * (0+ 47) (9+ 40) (13+33) (17+26) 6000 (21+ ) (25+ ) (29+ ) 47 49 48 45 X2 Óptima Al termino de la etapa 1, e2 f2* (e2) x2* f1(e1, x1) = r1(x1) + f(1+1)*(e1 – x1) 0 0* 0 f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1) 1000 9* 1000 alcanza el estado final, 2000 19* 1000 f2*(X2)= cantidad de dinero a 3000 26* 1000 invertir de la etapa anterior 4000 33* 1000 5000 40* 1000 6000 47* 1000
  • 64. Etapa 1 proyecto A f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1), r1(x1) Registrar el retorno de la etapa A 2) SUMAR EL ESTADO FUTURO ÓPTIMO f2*= (0,0) (9,1000) (19,1000) (26, 1000) (33,4000) (40, 1000) (47, 1000) y evaluar f1(e1) X1 f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)= Óptima e1 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 f1*(e1) x1 * (0+ 47) (9+ 40) (13+33) (17+26) (21+19) 6000 (25+ ) (29+ ) 47 49 48 45 40 X2 Óptima Al termino de la etapa 1, e2 f2* (e2) x2* f1(e1, x1) = r1(x1) + f(1+1)*(e1 – x1) 0 0* 0 f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1) 1000 9* 1000 alcanza el estado final, 2000 19* 1000 f2*(X2)= cantidad de dinero a 3000 26* 1000 invertir de la etapa anterior 4000 33* 1000 5000 40* 1000 6000 47* 1000
  • 65. Etapa 1 proyecto A f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1), r1(x1) Registrar el retorno de la etapa A 2) SUMAR EL ESTADO FUTURO ÓPTIMO f2*= (0,0) (9,1000) (19,1000) (26, 1000) (33,4000) (40, 1000) (47, 1000) y evaluar f1(e1) X1 f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)= Óptima e1 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 f1*(e1) x1 * (0+ 47) (9+ 40) (13+33) (17+26) (21+19) (25+ 9) 6000 (29+ ) 47 49 48 45 40 34 X2 Óptima Al termino de la etapa 1, e2 f2* (e2) x2* f1(e1, x1) = r1(x1) + f(1+1)*(e1 – x1) 0 0* 0 f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1) 1000 9* 1000 alcanza el estado final, 2000 19* 1000 f2*(X2)= cantidad de dinero a 3000 26* 1000 invertir de la etapa anterior 4000 33* 1000 5000 40* 1000 6000 47* 1000
  • 66. Etapa 1 proyecto A f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1), r1(x1) Registrar el retorno de la etapa A 2) SUMAR EL ESTADO FUTURO ÓPTIMO f2*= (0,0) (9,1000) (19,1000) (26, 1000) (33,4000) (40, 1000) (47, 1000) y evaluar f1(e1) X1 f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)= Óptima e1 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 f1*(e1) x1 * (0+ 47) (9+ 40) (13+33) (17+26) (21+19) (25+ 9) (29+0) 6000 47 49* 48 45 40 34 29 X2 Óptima Al termino de la etapa 1, e2 f2* (e2) x2* f1(e1, x1) = r1(x1) + f(1+1)*(e1 – x1) 0 0* 0 f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1) 1000 9* 1000 alcanza el estado final, 2000 19* 1000 f2*(X2)= cantidad de dinero a 3000 26* 1000 invertir de la etapa anterior 4000 33* 1000 5000 40* 1000 6000 47* 1000
  • 67. Etapa 2 proyecto B 3) EVALUAR POR CADA ESTADO (FILA) LA CANTIDAD MAXIMA La función óptima será el máximo para cada estado X1 f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1)= Óptima e1 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 f1*(e1) x1* (0+ 47) (9+ 40) (13+33) (17+26) (21+19) (25+ 9) (29+0) 6000 49 1000 47 49* 48 45 40 34 29 f1(e1) = r1(x1) + f2*(e1 –x1); f1(e1) = 9 + f2*(6000 –1000)= 9 + f2*(5000)= _____
  • 68. X1 f1(e1) = r1(x1) + f2*(6000–1000)=5000 Óptima e1 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 f1*(e1) x1* 6000 47 49* 48 45 40 34 29 49* 1000 X2 f2(e2) = r2(x2) + f3*(5000 –1000)=4000 Óptima e2 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 f2*(e2) x2* 0 0 NF NF NF NF NF NF 0 0 1000 9 10 NF NF NF NF NF 9 1000 2000 16 19 13 NF NF NF NF 19 1000 3000 23 26 22 16 NF NF NF 26 1000 4000 30 33 29 25 19 NF NF 33 1000 5000 37 40* 26 32 28 22 NF 40* 1000 6000 44 47 39 39 35 31 25 47 1000 X3 Óptima f3(e3) = r3(x3) + 0 TABLA DE LA SOLUCIÓN RECURSIVA e3 f3*(e3) x3* 0 (0+0)= 0 0 0 1000 (9 + 0)= 9 9 1000 Etapa Inversión retorno 2000 (16+ 0)= 16 16 2000 A 4000 30 3000 (23 + 0)= 23 23 3000 B 1000 10 4000 (30 + 0)=30 30* 4000 C 1000 9 5000 (37 + 0)=37 37 5000 TOTAL 6000 49* 6000 (44 + 0)=44 44 6000