PHPSimplex es una herramienta en línea gratuita para resolver problemas de programación lineal utilizando el método Simplex, el método de las Dos Fases y el método Gráfico, sin límites en el número de variables o restricciones.
“PROGRAMACIÓN LINEAL: COMO HERRAMIENTA PARA LA TOMA DE DECISIONES”vanessa sobvio
Este documento presenta un análisis para determinar cuál de dos complejos vitamínicos (Complejo B1 y Complejo B2) es mejor para comercializar. Utiliza un modelo de programación lineal para maximizar los beneficios tomando en cuenta la disponibilidad y composición de cada complejo. El modelo concluye que el Complejo B1 es el óptimo para comercializar al poder proporcionar mayores beneficios.
El documento describe la programación de metas y objetivos, un enfoque para resolver problemas de decisión con múltiples metas. Explica que las metas pueden ser complementarias o conflictivas. Luego describe cómo la programación de metas permite trabajar con metas medidas en diferentes unidades e incluso contrapuestas, minimizando las desviaciones entre las metas y los límites alcanzables. Finalmente, explica cómo se formulan los modelos de programación de metas, incluyendo las variables, restricciones, función objetivo y cómo se satisfacen las metas de acuer
La simulación continua se refiere a que el estado de un sistema puede cambiar continuamente en el tiempo, como el nivel de una presa. En la simulación discreta, los cambios solo ocurren en puntos separados en el tiempo, como en un sistema de fabricación. Los modelos de evento discreto pueden simular sistemas como centros de reparación. Algunos modelos son continuo-discretos, con elementos tanto discretos como continuos, como una refinería.
Conclusion y recomendacion de ejercio de investigacion de operacionesagonzalez88
El documento discute la importancia de la toma de decisiones rápidas y fundamentadas en las organizaciones. Señala que los gerentes deben basar sus decisiones en información completa y conocimientos para lograr ventajas competitivas y cumplir objetivos. También destaca que la investigación de operaciones y la innovación son cruciales para determinar cursos de acción que permitan administrar recursos de manera efectiva y enfrentar amenazas como el fracaso empresarial.
Este documento presenta los conceptos y métodos básicos de la programación lineal. Explica que la programación lineal es una técnica cuantitativa para utilizar los recursos escasos de la mejor manera posible mediante el uso de un modelo matemático con variables, restricciones y una función objetivo. Además, describe los pasos para formular un modelo de programación lineal y proporciona un ejemplo detallado de cómo construir y resolver un problema de programación lineal para maximizar las utilidades de una empresa.
5.3 arbol de expansión minima algoritmo de primADRIANA NIETO
El documento describe el algoritmo de Prim para encontrar el árbol de expansión mínima en una red. El algoritmo comienza conectando un nodo a su vecino más cercano, luego iterativamente conecta el nodo no conectado más cercano al árbol existente, hasta que todos los nodos estén conectados en un árbol sin ciclos y de costo mínimo total.
Este documento presenta los conceptos básicos de la teoría de colas, incluyendo las definiciones de sistemas de colas, llegadas de clientes, tiempos de servicio, y distribuciones de probabilidad comúnmente usadas como la exponencial y de Poisson. Explica los componentes clave de un sistema de colas como la cola, servicio e instalaciones, así como los costos asociados.
“PROGRAMACIÓN LINEAL: COMO HERRAMIENTA PARA LA TOMA DE DECISIONES”vanessa sobvio
Este documento presenta un análisis para determinar cuál de dos complejos vitamínicos (Complejo B1 y Complejo B2) es mejor para comercializar. Utiliza un modelo de programación lineal para maximizar los beneficios tomando en cuenta la disponibilidad y composición de cada complejo. El modelo concluye que el Complejo B1 es el óptimo para comercializar al poder proporcionar mayores beneficios.
El documento describe la programación de metas y objetivos, un enfoque para resolver problemas de decisión con múltiples metas. Explica que las metas pueden ser complementarias o conflictivas. Luego describe cómo la programación de metas permite trabajar con metas medidas en diferentes unidades e incluso contrapuestas, minimizando las desviaciones entre las metas y los límites alcanzables. Finalmente, explica cómo se formulan los modelos de programación de metas, incluyendo las variables, restricciones, función objetivo y cómo se satisfacen las metas de acuer
La simulación continua se refiere a que el estado de un sistema puede cambiar continuamente en el tiempo, como el nivel de una presa. En la simulación discreta, los cambios solo ocurren en puntos separados en el tiempo, como en un sistema de fabricación. Los modelos de evento discreto pueden simular sistemas como centros de reparación. Algunos modelos son continuo-discretos, con elementos tanto discretos como continuos, como una refinería.
Conclusion y recomendacion de ejercio de investigacion de operacionesagonzalez88
El documento discute la importancia de la toma de decisiones rápidas y fundamentadas en las organizaciones. Señala que los gerentes deben basar sus decisiones en información completa y conocimientos para lograr ventajas competitivas y cumplir objetivos. También destaca que la investigación de operaciones y la innovación son cruciales para determinar cursos de acción que permitan administrar recursos de manera efectiva y enfrentar amenazas como el fracaso empresarial.
Este documento presenta los conceptos y métodos básicos de la programación lineal. Explica que la programación lineal es una técnica cuantitativa para utilizar los recursos escasos de la mejor manera posible mediante el uso de un modelo matemático con variables, restricciones y una función objetivo. Además, describe los pasos para formular un modelo de programación lineal y proporciona un ejemplo detallado de cómo construir y resolver un problema de programación lineal para maximizar las utilidades de una empresa.
5.3 arbol de expansión minima algoritmo de primADRIANA NIETO
El documento describe el algoritmo de Prim para encontrar el árbol de expansión mínima en una red. El algoritmo comienza conectando un nodo a su vecino más cercano, luego iterativamente conecta el nodo no conectado más cercano al árbol existente, hasta que todos los nodos estén conectados en un árbol sin ciclos y de costo mínimo total.
Este documento presenta los conceptos básicos de la teoría de colas, incluyendo las definiciones de sistemas de colas, llegadas de clientes, tiempos de servicio, y distribuciones de probabilidad comúnmente usadas como la exponencial y de Poisson. Explica los componentes clave de un sistema de colas como la cola, servicio e instalaciones, así como los costos asociados.
El documento resume los orígenes y desarrollo de la investigación de operaciones. Explica que surgió a inicios del siglo XX aplicando métodos científicos a problemas de producción y logística. Describe algunas técnicas clave como el método simplex, transporte y gráfico, y explica que la investigación de operaciones usa modelos matemáticos para optimizar procesos y apoyar la toma de decisiones gerenciales.
El documento presenta el método gráfico para resolver problemas de programación lineal con dos variables. Explica cómo graficar las restricciones y función objetivo, y encontrar la solución óptima evaluando la función objetivo en las esquinas del área factible o usando la función objetivo para determinar la esquina que la optimiza. Presenta ejemplos de problemas con una solución única, múltiples soluciones, soluciones indeterminadas y sin solución.
Este documento presenta un resumen de los conceptos clave relacionados con la simulación de sistemas de inventario. Explica que la simulación permite explorar aspectos operativos como los cambios diarios u horarios en los inventarios a lo largo de la cadena de suministro. También describe algunos modelos comunes de inventario como el modelo de cantidad económica de pedido y el modelo de período de pedido fijo que ayudan a determinar cuándo realizar pedidos y qué cantidad pedir.
Mapa Conceptual Investigación de operaciones I Wuilkins Piñabethrovero
El documento define la Investigación de Operaciones (IO) como la aplicación del método científico a problemas relacionados con el control y gestión de sistemas organizados mediante equipos interdisciplinarios. La IO busca encontrar soluciones óptimas para el sistema u organización como un todo a través de procesos de toma de decisiones. Se clasifican los modelos matemáticos utilizados en la IO como abstractos o concretos, estáticos o dinámicos, determinísticos o estocásticos. Algunas aplicaciones de la IO incluyen la produ
El documento presenta 13 problemas de programación lineal. El primer problema involucra maximizar las ganancias de una bicicletería al fabricar bicicletas de paseo y montaña con recursos limitados de acero y aluminio. El segundo problema maximiza las ganancias de un autobús al asignar asientos para fumadores y no fumadores con restricciones de asientos y equipaje. El tercer problema maximiza las ganancias de la venta de naranjas compradas por un comerciante con recursos limitados.
Este documento describe la programación no lineal (PNL), que proporciona técnicas para determinar puntos óptimos para una función objetivo no lineal dentro de un conjunto de restricciones, también no lineales. Explica que los problemas de PNL pueden tener diferentes estructuras dependiendo de las funciones involucradas. Además, describe varios métodos para resolver problemas de PNL, incluyendo el uso de programación lineal, optimización convexa, ramificación y poda, y las condiciones de Karush-Kuhn-Tucker. Finalmente, resume diferentes tipos de
Este documento trata sobre el análisis de sensibilidad financiera. Explica conceptos como certidumbre, riesgo e incertidumbre. Describe el valor esperado y cómo se calcula. Identifica variables independientes y dependientes. Finalmente, analiza tipos de riesgos financieros como riesgo de crédito, mercado, liquidez y operacional.
Es un curso autoinstructivo dirigido a estudiantes y profesionales que necesitan ayuda para lograr competencias en un determinado curso o asignatura.
Mas información sobre el curso en: www.anival.net
Este documento presenta un problema de transporte que involucra el suministro de electricidad de 3 plantas a 3 ciudades. Se formula un modelo matemático para minimizar los costos de transporte sujeto a restricciones de oferta y demanda. Se determina una solución factible inicial usando el método noreste y se concluye que la planta 1 abastecerá a la ciudad 1, la planta 2 abastecerá a las ciudades 1 y 2, y la planta 3 abastecerá a las ciudades 3 y 4, a un costo total de $
1) El documento describe un modelo de transporte matemático para optimizar el transporte de mercancías desde orígenes a destinos. 2) Incluye ejemplos de cómo aplicar el modelo de transporte no solo al transporte físico sino también a problemas de planificación de producción e inventarios y mantenimiento. 3) El modelo busca minimizar los costos totales de transporte sujeto a restricciones de oferta y demanda en los orígenes y destinos.
El documento describe el problema del flujo de costo mínimo en una red. 1) El objetivo es enviar la oferta disponible a través de la red de la manera que minimice el costo total, satisfaciendo las restricciones de flujo en los arcos y la demanda y oferta en los nodos. 2) Se presentan ejemplos de aplicaciones como redes de distribución, administración de flujo de efectivo, desechos sólidos y coordinación de producción. 3) Se describe cómo formular el problema como uno de programación lineal para encontrar la solución óptima.
Este documento presenta varios modelos de redes y programación lineal, incluyendo modelos de transporte, asignación, vendedor viajero, ruta más corta y rama más corta. Describe los objetivos, variables, restricciones y funciones de estos modelos y cómo se pueden representar y resolver usando programación lineal. También discute variantes como oferta y demanda desiguales, maximización de objetivos y capacidades limitadas.
Este documento presenta 6 problemas de métodos de transporte resueltos. El primer problema involucra elegir una ubicación para un proyecto basado en costos y factores como energía eléctrica, agua y disponibilidad de mano de obra. El segundo problema involucra localizar un proyecto en las ubicaciones A o B considerando el rendimiento de capital. El tercer problema involucra elegir una ubicación para una planta procesadora de queso considerando el costo del transporte de la leche.
Este documento describe los objetivos y factores que afectan la distribución en planta. Los objetivos incluyen integrar todos los factores, minimizar distancias de movimiento, facilitar la circulación del trabajo, utilizar todo el espacio de manera efectiva y flexibilidad para cambios. Los factores que afectan son los materiales, maquinaria, mano de obra, movimiento, esperas, servicios auxiliares, el edificio y posibles cambios. El objetivo final es encontrar una distribución que sea económica y segura para los trabajadores.
Este documento presenta tres ejercicios de programación lineal. El primer ejercicio involucra maximizar las utilidades de una empresa que fabrica dos tipos de bombas. El segundo ejercicio busca maximizar las utilidades por hora de una empresa que fabrica tres tipos de aisladores. El tercer ejercicio trata de maximizar las utilidades de una empresa que fabrica dos tipos de escritorios en dos plantas.
1. El documento describe el problema de encontrar la ruta más corta en una red entre dos nodos, donde cada arco tiene asociado un costo. 2. Presenta un ejemplo de encontrar la ruta más corta en una red entre los nodos O y T usando el algoritmo de Dijkstra. 3. Explica que este algoritmo iterativamente etiqueta los nodos para encontrar la solución óptima de menor costo total.
El documento habla sobre el diseño y selección de herramientas. Explica que el diseño ergonómico es importante para prevenir lesiones en el operario. Describe factores como la forma, tamaño y material de los mangos de las herramientas, y la importancia de seleccionar la herramienta adecuada para cada tarea. También cubre temas como posturas de trabajo, almacenamiento seguro y mantenimiento preventivo de herramientas.
Este documento presenta la formulación de siete problemas de optimización mediante programación lineal. Cada problema incluye la función objetivo a maximizar o minimizar, las variables de decisión y las restricciones. Los problemas involucran temas como la producción y mezcla óptima de productos, asignación de recursos limitados y toma de decisiones de producción para maximizar utilidades.
Los 10 problemas presentados tratan sobre la distribución óptima de recursos entre varias entidades para minimizar costos, utilizando el método SIMPLEX analítico. Los problemas involucran la distribución de carne, fruta, jamones, piedra molida, computadoras, electricidad, agua, productos, vacunas y otros recursos entre mataderos, almacenes, tiendas, plantas, ciudades y clientes considerando las capacidades, demandas y costos de transporte entre cada origen y destino.
La programación lineal proporciona un método para determinar la decisión óptima escogida de entre muchas posibles decisiones, buscando maximizar o minimizar alguna cantidad. Existen diferentes métodos como el simplex, dos fases y cambios de variables. Herramientas como PHPSimplex y Geogebra pueden usarse para resolver problemas de programación lineal de manera gratuita y en línea. Excel también incluye la herramienta Solver para calcular soluciones de programación lineal.
Este documento describe el uso de los programas Graph y Tora para resolver problemas de programación lineal mediante el método gráfico. Explica cómo usar estos programas para graficar funciones como lineales, polinómicas y cuadráticas, y resolver problemas de maximización y minimización. El objetivo es que los estudiantes aprendan a aplicar estas herramientas informáticas para la resolución de ejercicios relacionados con el comercio exterior.
El documento resume los orígenes y desarrollo de la investigación de operaciones. Explica que surgió a inicios del siglo XX aplicando métodos científicos a problemas de producción y logística. Describe algunas técnicas clave como el método simplex, transporte y gráfico, y explica que la investigación de operaciones usa modelos matemáticos para optimizar procesos y apoyar la toma de decisiones gerenciales.
El documento presenta el método gráfico para resolver problemas de programación lineal con dos variables. Explica cómo graficar las restricciones y función objetivo, y encontrar la solución óptima evaluando la función objetivo en las esquinas del área factible o usando la función objetivo para determinar la esquina que la optimiza. Presenta ejemplos de problemas con una solución única, múltiples soluciones, soluciones indeterminadas y sin solución.
Este documento presenta un resumen de los conceptos clave relacionados con la simulación de sistemas de inventario. Explica que la simulación permite explorar aspectos operativos como los cambios diarios u horarios en los inventarios a lo largo de la cadena de suministro. También describe algunos modelos comunes de inventario como el modelo de cantidad económica de pedido y el modelo de período de pedido fijo que ayudan a determinar cuándo realizar pedidos y qué cantidad pedir.
Mapa Conceptual Investigación de operaciones I Wuilkins Piñabethrovero
El documento define la Investigación de Operaciones (IO) como la aplicación del método científico a problemas relacionados con el control y gestión de sistemas organizados mediante equipos interdisciplinarios. La IO busca encontrar soluciones óptimas para el sistema u organización como un todo a través de procesos de toma de decisiones. Se clasifican los modelos matemáticos utilizados en la IO como abstractos o concretos, estáticos o dinámicos, determinísticos o estocásticos. Algunas aplicaciones de la IO incluyen la produ
El documento presenta 13 problemas de programación lineal. El primer problema involucra maximizar las ganancias de una bicicletería al fabricar bicicletas de paseo y montaña con recursos limitados de acero y aluminio. El segundo problema maximiza las ganancias de un autobús al asignar asientos para fumadores y no fumadores con restricciones de asientos y equipaje. El tercer problema maximiza las ganancias de la venta de naranjas compradas por un comerciante con recursos limitados.
Este documento describe la programación no lineal (PNL), que proporciona técnicas para determinar puntos óptimos para una función objetivo no lineal dentro de un conjunto de restricciones, también no lineales. Explica que los problemas de PNL pueden tener diferentes estructuras dependiendo de las funciones involucradas. Además, describe varios métodos para resolver problemas de PNL, incluyendo el uso de programación lineal, optimización convexa, ramificación y poda, y las condiciones de Karush-Kuhn-Tucker. Finalmente, resume diferentes tipos de
Este documento trata sobre el análisis de sensibilidad financiera. Explica conceptos como certidumbre, riesgo e incertidumbre. Describe el valor esperado y cómo se calcula. Identifica variables independientes y dependientes. Finalmente, analiza tipos de riesgos financieros como riesgo de crédito, mercado, liquidez y operacional.
Es un curso autoinstructivo dirigido a estudiantes y profesionales que necesitan ayuda para lograr competencias en un determinado curso o asignatura.
Mas información sobre el curso en: www.anival.net
Este documento presenta un problema de transporte que involucra el suministro de electricidad de 3 plantas a 3 ciudades. Se formula un modelo matemático para minimizar los costos de transporte sujeto a restricciones de oferta y demanda. Se determina una solución factible inicial usando el método noreste y se concluye que la planta 1 abastecerá a la ciudad 1, la planta 2 abastecerá a las ciudades 1 y 2, y la planta 3 abastecerá a las ciudades 3 y 4, a un costo total de $
1) El documento describe un modelo de transporte matemático para optimizar el transporte de mercancías desde orígenes a destinos. 2) Incluye ejemplos de cómo aplicar el modelo de transporte no solo al transporte físico sino también a problemas de planificación de producción e inventarios y mantenimiento. 3) El modelo busca minimizar los costos totales de transporte sujeto a restricciones de oferta y demanda en los orígenes y destinos.
El documento describe el problema del flujo de costo mínimo en una red. 1) El objetivo es enviar la oferta disponible a través de la red de la manera que minimice el costo total, satisfaciendo las restricciones de flujo en los arcos y la demanda y oferta en los nodos. 2) Se presentan ejemplos de aplicaciones como redes de distribución, administración de flujo de efectivo, desechos sólidos y coordinación de producción. 3) Se describe cómo formular el problema como uno de programación lineal para encontrar la solución óptima.
Este documento presenta varios modelos de redes y programación lineal, incluyendo modelos de transporte, asignación, vendedor viajero, ruta más corta y rama más corta. Describe los objetivos, variables, restricciones y funciones de estos modelos y cómo se pueden representar y resolver usando programación lineal. También discute variantes como oferta y demanda desiguales, maximización de objetivos y capacidades limitadas.
Este documento presenta 6 problemas de métodos de transporte resueltos. El primer problema involucra elegir una ubicación para un proyecto basado en costos y factores como energía eléctrica, agua y disponibilidad de mano de obra. El segundo problema involucra localizar un proyecto en las ubicaciones A o B considerando el rendimiento de capital. El tercer problema involucra elegir una ubicación para una planta procesadora de queso considerando el costo del transporte de la leche.
Este documento describe los objetivos y factores que afectan la distribución en planta. Los objetivos incluyen integrar todos los factores, minimizar distancias de movimiento, facilitar la circulación del trabajo, utilizar todo el espacio de manera efectiva y flexibilidad para cambios. Los factores que afectan son los materiales, maquinaria, mano de obra, movimiento, esperas, servicios auxiliares, el edificio y posibles cambios. El objetivo final es encontrar una distribución que sea económica y segura para los trabajadores.
Este documento presenta tres ejercicios de programación lineal. El primer ejercicio involucra maximizar las utilidades de una empresa que fabrica dos tipos de bombas. El segundo ejercicio busca maximizar las utilidades por hora de una empresa que fabrica tres tipos de aisladores. El tercer ejercicio trata de maximizar las utilidades de una empresa que fabrica dos tipos de escritorios en dos plantas.
1. El documento describe el problema de encontrar la ruta más corta en una red entre dos nodos, donde cada arco tiene asociado un costo. 2. Presenta un ejemplo de encontrar la ruta más corta en una red entre los nodos O y T usando el algoritmo de Dijkstra. 3. Explica que este algoritmo iterativamente etiqueta los nodos para encontrar la solución óptima de menor costo total.
El documento habla sobre el diseño y selección de herramientas. Explica que el diseño ergonómico es importante para prevenir lesiones en el operario. Describe factores como la forma, tamaño y material de los mangos de las herramientas, y la importancia de seleccionar la herramienta adecuada para cada tarea. También cubre temas como posturas de trabajo, almacenamiento seguro y mantenimiento preventivo de herramientas.
Este documento presenta la formulación de siete problemas de optimización mediante programación lineal. Cada problema incluye la función objetivo a maximizar o minimizar, las variables de decisión y las restricciones. Los problemas involucran temas como la producción y mezcla óptima de productos, asignación de recursos limitados y toma de decisiones de producción para maximizar utilidades.
Los 10 problemas presentados tratan sobre la distribución óptima de recursos entre varias entidades para minimizar costos, utilizando el método SIMPLEX analítico. Los problemas involucran la distribución de carne, fruta, jamones, piedra molida, computadoras, electricidad, agua, productos, vacunas y otros recursos entre mataderos, almacenes, tiendas, plantas, ciudades y clientes considerando las capacidades, demandas y costos de transporte entre cada origen y destino.
La programación lineal proporciona un método para determinar la decisión óptima escogida de entre muchas posibles decisiones, buscando maximizar o minimizar alguna cantidad. Existen diferentes métodos como el simplex, dos fases y cambios de variables. Herramientas como PHPSimplex y Geogebra pueden usarse para resolver problemas de programación lineal de manera gratuita y en línea. Excel también incluye la herramienta Solver para calcular soluciones de programación lineal.
Este documento describe el uso de los programas Graph y Tora para resolver problemas de programación lineal mediante el método gráfico. Explica cómo usar estos programas para graficar funciones como lineales, polinómicas y cuadráticas, y resolver problemas de maximización y minimización. El objetivo es que los estudiantes aprendan a aplicar estas herramientas informáticas para la resolución de ejercicios relacionados con el comercio exterior.
El documento describe varias herramientas para la programación lineal como GeoGebra, LINDO, PHPSimplex, método simplex y Excel. También menciona que la programación lineal es un procedimiento matemático para optimizar una función objetivo lineal sujeto a restricciones lineales y que estas herramientas pueden usarse para resolver problemas de programación lineal.
El documento trata sobre el análisis numérico y los métodos numéricos. Explica que el análisis numérico involucra procedimientos aritméticos para resolver problemas tomando en cuenta las limitaciones de los instrumentos de cálculo como calculadoras y computadoras. También describe algunas aplicaciones comunes de los métodos numéricos como la resolución de ecuaciones, interpolación de funciones y obtención de integrales. Finalmente, explica que los métodos numéricos siempre producen aproximaciones debido a errores inevitables en los cálculos.
Este documento describe los programas estadísticos más utilizados, incluyendo R, SAS, SPSS, STATA y MATLAB. Explica que los programas estadísticos están diseñados para resolver problemas de estadística descriptiva e inferencial mediante el análisis de datos. También discute las ventajas y desventajas de los programas estadísticos, como su capacidad de cálculo pero también la necesidad de conocimientos de programación para algunos.
Este documento proporciona una introducción a MATLAB. Explica que MATLAB es un software para realizar cálculos matemáticos con vectores y matrices. Detalla algunas de sus funcionalidades clave como la capacidad de realizar cálculos numéricos, desarrollo de algoritmos, modelado y simulación, análisis de datos y visualización de gráficos. También describe cómo se usa MATLAB en diferentes campos como ingeniería eléctrica, biomédica y dinámica de fluidos.
El documento proporciona una introducción a MATLAB. MATLAB es un software ampliamente utilizado para realizar cálculos matemáticos y de procesamiento de datos. Se utiliza comúnmente en ingeniería, ciencias e industrias. MATLAB es particularmente útil para tareas que involucran matrices y gráficos. Incluye un lenguaje de programación sencillo y herramientas para visualización de datos.
El documento describe el programa MATLAB. MATLAB es un entorno de cómputo técnico para cálculo numérico y visualización. Permite realizar operaciones con vectores, matrices, gráficos, cálculo numérico, simulación de sistemas dinámicos y más. MATLAB fue creado en 1984 y ha evolucionado para ser utilizado por más de un millón de personas en academia e industria.
Aplicacion de estandare de calidad en la construccion de un algoritmoJonmar Rodiguez
Este documento discute varios métodos para diseñar y documentar algoritmos de manera estructurada y de alta calidad. Explica que el diseño de algoritmos requiere creatividad pero también puede beneficiarse de técnicas establecidas como diagramas de flujo, pseudocódigo y esquemas generales de resolución de problemas. También enfatiza la importancia de documentar algoritmos y programas de manera clara y legible para facilitar su comprensión y mantenimiento.
Aplicacion de estandare de calidad en la construccion de un algoritmoJonmar Rodiguez
Este documento discute varios métodos para diseñar y documentar algoritmos de manera estructurada y de alta calidad. Explica que el diseño de algoritmos requiere creatividad pero también puede beneficiarse de técnicas establecidas como diagramas de flujo, pseudocódigo y esquemas generales como "divide y vencerás". También enfatiza la importancia de documentar algoritmos de manera precisa usando lenguaje natural, matemático o diagramas para facilitar la comprensión, modificación y prueba.
Este documento describe un nuevo software propuesto para la enseñanza de algoritmos estructurados. El software se basa en la heurística de resolución de problemas de Polya y apoya las fases de análisis del problema, planteamiento de la solución y diseño y prueba del algoritmo. El documento analiza tres herramientas existentes (DFD, RAPTOR y PSeInt) y señala sus limitaciones para abordar completamente el proceso de resolución de problemas.
Este documento describe un nuevo software propuesto para la enseñanza de algoritmos estructurados. El software se basa en la heurística de resolución de problemas de Polya y apoya las fases de análisis del problema, planteamiento de la solución y diseño y prueba del algoritmo. El documento también analiza tres herramientas existentes (DFD, RAPTOR y PSeInt) y señala sus limitaciones para apoyar completamente el proceso de resolución de problemas.
Este documento describe un nuevo software propuesto para la enseñanza de algoritmos estructurados. El software se basa en la heurística de resolución de problemas de Polya y apoya las fases de análisis del problema, planteamiento de la solución y diseño y prueba del algoritmo. El documento analiza tres herramientas existentes (DFD, RAPTOR y PSeInt) y señala sus limitaciones para abordar completamente el proceso de resolución de problemas.
Este documento describe un nuevo software propuesto para la enseñanza de algoritmos estructurados. El software se basa en la heurística de resolución de problemas de Polya y apoya las fases de análisis del problema, planteamiento de la solución y diseño y prueba del algoritmo. El documento analiza tres herramientas existentes (DFD, RAPTOR y PSeInt) y señala sus limitaciones para abordar completamente el proceso de resolución de problemas.
Este documento describe un nuevo software propuesto para la enseñanza de algoritmos estructurados. El software se basa en la heurística de resolución de problemas de Polya y apoya las fases de análisis del problema, planteamiento de la solución y diseño y prueba del algoritmo. El documento analiza tres herramientas existentes (DFD, RAPTOR y PSeInt) y señala sus limitaciones para apoyar completamente el proceso de resolución de problemas.
Este documento presenta los objetivos de un proyecto sobre álgebra lineal utilizando software como Matlab, Scilab y Excel. Los objetivos generales son desarrollar habilidades analíticas y de resolución de problemas utilizando sistemas de ecuaciones lineales y matrices. Los objetivos específicos incluyen aprender a usar las herramientas de cada software y aplicarlas para resolver problemas de la vida profesional. Luego describe brevemente las funciones de cada software para álgebra lineal.
Este documento describe varios softwares aplicados a la investigación operativa, incluyendo TORA, EXCEL (SOLVER), STATA, MATLAB, WinQSB, PHP Simplex y QM for Windows. También menciona algunos softwares para móviles como OR Simplex, Linear Program Solver y Operational Research que pueden usarse para resolver problemas de investigación operativa.
Unidad 2 tegnologia aplicada a la educacionMateord
Este documento presenta un resumen de 3 oraciones de un trabajo realizado para la asignatura de Tecnología Aplicada a la Educación. El trabajo incluye un mapa conceptual sobre los componentes de una computadora, una descripción de 3 software educativos para matemáticas, y detalles sobre plataformas virtuales educativas como su definición, funcionamiento e inserción en el medio educativo.
Unidad 2 tegnologia aplicada a la educacionMateord
Este documento presenta información sobre el uso de la tecnología en la enseñanza. Explica qué es una plataforma virtual educativa, cómo funciona y su inserción en el medio educativo. También analiza las ventajas y desventajas de las plataformas virtuales educativas.
Este documento presenta información sobre software educativo. Describe diferentes tipos de programas educativos como Zinjal, Auladic.es, Formularios de Google y PowerPoint. También incluye ejemplos de software que se pueden usar en asignaturas como matemáticas, química, inglés y ética. Finalmente, proporciona actividades para investigar y clasificar diferentes tipos de programas educativos.
Similar a Herramientas de software para investigacion operativa (20)
Herramientas de software para investigacion operativa
1.
2. PHPSimplex es una herramienta online para resolver
problemas de programación lineal. Su uso es libre y
gratuito. Para acceder a ella basta con pulsar sobre el
icono que aparece a la izquierda, o sobre «PHPSimplex»
en el menú superior.
PHPSimplex es capaz de resolver problemas mediante el
método Simplex, el método de las Dos Fases, y el método
Gráfico, y no cuenta con limitaciones en el número de
variables de decisión ni en las restricciones de los
problemas.
3. La hoja de cálculo Excel, que tiene grandes ventajas para cubrir
diferentes puntos del currículo de matemáticas en distintos niveles
de la enseñanza, resulta algo alambicada cuando se quiere aplicar
a la programación lineal de segundo de Bachillerato de Ciencias
Sociales. Aparte, por supuesto, de la desventaja que supone el
hecho de que Excel no es un software gratuito (y que, por
consiguiente, no se puede esperar que los alumnos puedan usarlo
fuera del ámbito escolar, si es que la escuela posee licencia de
uso), su uso requiere un aprendizaje previo del manejo de la hoja
de cálculo y, si ya se tiene, del complemento que sirve para
resolver este tipo de problemas
4. Al contrario que Excel, Geogebra es gratuito y está disponible en red, de modo
que no es necesario instalarlo en los equipos antes de que se vaya a utilizar
(esta última puede parecer una ventaja menor, pero hay que tener en cuenta lo
comentado en el primer apartado de este trabajo sobre las razones que llevan a
los profesores de secundaria a mostrarse reticentes al empleo en sus clases de
las herramientas tecnológicas). En relación al tema de la programación lineal,
puede emplearse para calcular las soluciones de un problema en dimensión n =
2, pero es necesaria cierta inversión de tiempo en aprender a manejar el
programa. Permite cierto grado de andamiaje para calcular la solución de
problemas concretos (en el sentido de que Geogebra realiza parte de los
cálculos algebraicos necesarios para llegar a ella), pero no dispone de objetos
específicos para programación lineal, de manera que el estudiante que utilice
directamente el programa como apoyo en sus cálculos debe dominar ya la
técnica de resolución gráfica (y no puede, por tanto, ser utilizado como
“andamio” para actividades más conceptuales para aquellos alumnos que no
dominan dicha técnica suficientemente).
5.
6. es un programa informático para el análisis y minería de datos. Permite el
desarrollo de procesos de análisis de datos mediante el encadenamiento de
operadores a través de un entorno gráfico. Se usa en investigación educación,
capacitación, creación rápida de prototipos y en aplicaciones empresariales. En una
encuesta realizada por KDnuggets, un periódico de minería de datos, RapidMiner
ocupó el segundo lugar en herramientas de analítica y de minería de datos
utilizadas para proyectos reales en 2009 y fue el primero en 2010.
La versión inicial fue desarrollada por el departamento de inteligencia artificial de
la Universidad de Dortmund en 2001. Se distribuye bajo licencia AGPL y está
hospedado en SourceForge desde el 2004.
RapidMiner proporciona más de 500 operadores orientados al análisis de datos,
incluyendo los necesarios para realizar operaciones de entrada y salida,
reprocesamiento de datos y visualización. También permite utilizar los algoritmos
incluidos enWeka.
7. Permite trabajar de modo exacto y aproximado con números
naturales, enteros, racionales, reales y complejos.
Opera polinomios y expresiones algebraicas.
Resuelve sistemas de ecuaciones lineales y no lineales.
Opera con matrices y calcula determinantes.
Resuelve problemas de Programación Lineal
Calcula límites, derivadas e integrales.
Dibuja curvas en el plano.
Dibuja curvas y superficies en el espacio.
8. Básicamente, lp_solve es una biblioteca, un conjunto de
rutinas, llamada la API que se puede llamar desde casi
cualquier lenguaje de programación para resolver problemas
MILP. Hay varias formas de pasar los datos a la biblioteca:
A través de la API
A través de los archivos de entrada
A través de una IDE
9. Al igual que muchos paquetes de software, el SPSS es guiado por
menús. Esto significa que los usuarios pueden ejecutar análisis
estadísticos, simples o complejos, haciendo clic en una serie de menús
desplegables y seleccionando los comandos deseados pre-programados.
Sin embargo, muchos investigadores y analistas pueden utilizar ciertos
procedimientos estadísticos que no son pre-programados en el programa
SPSS. Como resultado, permite a los usuarios crear programas
personalizados, o para unir múltiples operaciones de pre-programados
para ser aplicados en secuencia.
10. Análisis de varianza
Modelos mixtos
Regresión
Análisis de datos categóricos
Análisis bayesiano
Análisis multivariante
Análisis de supervivencia
Análisis piscométrico
Análisis de clusters
Análisis no paramétrico
Análisis de datos de encuestas
Imputación múltiple para encontrar valores perdidos
Planeación de estudios
11. El principal objetivo de la aplicación consiste en facilitar al usuario
la tarea de resolver todo tipo de problemas matemáticos lineales y
no lineales, ya que presenta la suficiente potencia como para
ejecutar dicha acción.
También puede ser utilizado en multitud de investigaciones que
incorporen experimentos con números.
12. este programa también podrá ser usado como sistema de aprendizaje
para todos aquellos alumnos que se encuentren con estas ecuaciones y
no sepan como solucionarlas. Este programa nos mostrará, a través de
cualquier ecuación que le indiquemos, cómo se resuelve por cada uno de
los tres métodos que existen: igualación, sustitución y reducción.