Mapa conceptual de sensibilidad
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Este documento presenta un mapa conceptual sobre el modelo de sensibilidad en investigación de operaciones. El modelo de sensibilidad analiza qué tan sensible es la solución óptima de un modelo de programación lineal a cambios en los datos como costos, ganancias o recursos disponibles. Las principales características son establecer un intervalo de valores para cada dato donde la solución sigue siendo óptima, e investigar cómo cambia la solución óptima cuando varían los parámetros del modelo. El documento fue preparado por las estudiantes Glenda Griffin y Yare
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Dualidad
El documento trata sobre el análisis de sensibilidad y la dualidad en programación lineal. Explica que el análisis de sensibilidad investiga cómo cambios en los parámetros afectan la solución óptima, y que la dualidad ofrece un método alternativo para resolver el problema utilizando la relación entre el problema original y su problema dual. También ilustra estos conceptos con un ejemplo de producción de fertilizantes.
Teoria de la dualidad y Analisis de la Sensibilidad
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Analisis de sensibilidad 2222222 (1)
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Analisis de sensibilidad ejercicios resueltos
Analisis de sensibilidad ejercicios resueltos - Untels
a) Maximizar z=5x1 + 4x2
Sujeto a:
6X1 + 4X2 ≤ 24 (r1)
X1 + 2X2 ≤ 6 (r2)
-X1 + X2 ≤ 1 (r3)
X2 ≤ 2 (r4)
X1, X2 ≥ 0
Solución Óptima: vértice C
C= (3,1.5) en z=5x1 + 4x2
Z=21 x1=3 x2=1.5
1. Hallando intervalo de optimalidad (coeficientes)
Sea: z= C1 X1 + C2 X2
Tenemos:
z=5x1 + 4x2
6X1 + 4X2 ≤ 24 (r1)
X1 + 2X2 ≤ 6 (r2)
Hallamos la relación C2/ C1 y C1/ C2
4/6 ≤ C2/ C1 ≤ 2/1 C1≠0 … (I)
1/2 ≤ C1/ C2 ≤ 6/4 C2 ≠0 … (II)
Hallando C1:
De z: C2=4
En (II): 1/2 ≤ C1/ 4 ≤ 6/4
2 ≤ C1 ≤ 6
Hallando C2:
De z: C1=5
En (I): 4/6 ≤ C2/ 5 ≤ 2/1
10/3 ≤ C2 ≤ 10
2.- Hallando intervalo de factibilidad (restricciones)
Intervalo de factibilidad de r1:
Tenemos:
6X1 + 4X2 ≤ 24 (r1)
Puntos D= (2,2) G= (6,0)
Sea: 6X1 + 4X2 ≤ M1 … (iii)
Reemplazando D y G en (iii)
6*2+4*2=20
6*6+4*0=36
Entonces el intervalo de factibilidad para M1 es:
20 ≤ M1 ≤ 36
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AVANCE DE TRABAJO N°2-OPERATIVAS.docx
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conocer la distribución de la población mayor a 18 años; todos requieren de mapas en diferentes escalas
y grados de complejidad. En un mapa es posible asociar una localidad con múltiples fenómenos
naturales y humanos. EL mapear el objeto de estudio (Ej. distribución de tipos de vegetación o suelos,
isoyetas, etc) es esencial para entender tanto su distribución espacial como lasinterrelaciones entre dicha
variable y su ambiente. Es difícil imaginar a un especialista en recursos naturales del siglo XXI sin un
conocimiento apropiado de la cartografía digital y sus áreas de aplicación.
Aun cuando los mapas son esenciales para representar la realidad y sus relaciones espaciotemporales, no debemos olvidar que son solamente una aproximación de la realidad y como tales no
están exentos de distorsiones o errores geométricos (Aranoff, 1989; Burrough,1986). La palabra error
se utiliza en el contexto estadístico y por lo tanto un mapa exacto es aquel que representa fielmente la
realidad. La distorsión geométrica en los mapas es el resultado de representar una superficie curvilínea
como la Tierra en una lámina de papel plana.
Los cartografía general y temática es una de las fuentes más importantes de datos para los Sistemas
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“PROGRAMACIÓN LINEAL: COMO HERRAMIENTA PARA LA TOMA DE DECISIONES”
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.
Metodología De la investigación de operaciones
El documento describe los 7 pasos metodológicos de la Investigación de Operaciones: 1) definir el problema, 2) formular un modelo matemático, 3) obtener una solución al modelo, 4) probar el modelo, 5) validar el modelo, 6) establecer controles sobre la solución, y 7) implantar la solución.
Metodo simplex metodo grafico .raiza
El documento describe los métodos de programación lineal, incluyendo el método gráfico y el método simplex. El método gráfico se limita a problemas de 2-3 variables, mientras que el método simplex puede resolver problemas con cualquier número de variables de manera mecánica e iterativa moviéndose de vértice a vértice hasta alcanzar la solución óptima. El método simplex se ha convertido en una herramienta estándar importante para asignar recursos limitados de manera óptima.
1. investigacion de operaciones
Este documento trata sobre la investigación de operaciones. Explica que la investigación de operaciones aplica el método científico para resolver problemas complejos, desarrollando modelos matemáticos y buscando soluciones óptimas. También describe los tipos de modelos, las etapas para formular un problema, y algunas técnicas como la programación lineal.
Investigacion operaciones-modelos-y-aplicaciones-programacion-lineal
Este documento presenta una introducción a la investigación de operaciones y la programación lineal. Explica conceptos clave como modelos matemáticos, variables de decisión, restricciones y función objetivo. Luego describe el método simplex y presenta ejemplos de problemas de minimización y maximización resueltos gráficamente usando programación lineal. Finalmente incluye una bibliografía sobre el tema.
Investigacion de operaciones
El documento presenta una introducción a la investigación de operaciones. Explica que la investigación de operaciones aplica el método científico a problemas relacionados con el control y coordinación de operaciones dentro de una organización, buscando encontrar la mejor solución posible. También describe que la investigación de operaciones implica un enfoque interdisciplinario, dado que los problemas empresariales tienen múltiples aspectos.
Clase3
Este documento describe la relación entre un problema de programación lineal primal y su correspondiente problema dual. Explica que para cada problema primal existe un problema dual asociado, y describe los pasos para convertir un problema primal en su forma dual. También incluye ejemplos numéricos que ilustran la conversión de un problema primal a su forma dual.
AVANCE DE TRABAJO N°2-OPERATIVAS.docx
Los mapas son posiblemente una de las bases de datos más utilizadas en nuestros días. El turista que
recorre un nuevo país o localidad, el edafólogo que realiza un estudio de suelos, el político que desea
conocer la distribución de la población mayor a 18 años; todos requieren de mapas en diferentes escalas
y grados de complejidad. En un mapa es posible asociar una localidad con múltiples fenómenos
naturales y humanos. EL mapear el objeto de estudio (Ej. distribución de tipos de vegetación o suelos,
isoyetas, etc) es esencial para entender tanto su distribución espacial como lasinterrelaciones entre dicha
variable y su ambiente. Es difícil imaginar a un especialista en recursos naturales del siglo XXI sin un
conocimiento apropiado de la cartografía digital y sus áreas de aplicación.
Aun cuando los mapas son esenciales para representar la realidad y sus relaciones espaciotemporales, no debemos olvidar que son solamente una aproximación de la realidad y como tales no
están exentos de distorsiones o errores geométricos (Aranoff, 1989; Burrough,1986). La palabra error
se utiliza en el contexto estadístico y por lo tanto un mapa exacto es aquel que representa fielmente la
realidad. La distorsión geométrica en los mapas es el resultado de representar una superficie curvilínea
como la Tierra en una lámina de papel plana.
Los cartografía general y temática es una de las fuentes más importantes de datos para los Sistemas
de InformaciónGeográfica; por esta razón dedicamos el presente fascículo a explorar algunos conceptos
básicos de cartografía.
Metodología De Investigación de Operaciones
El documento describe los 7 pasos metodológicos de la investigación de operaciones: 1) definir el problema, 2) formular un modelo matemático, 3) obtener una solución al modelo, 4) probar el modelo, 5) validar el modelo, 6) establecer controles sobre la solución, y 7) implementar la solución.
Optimizacion Angel Peña
Optimización de sistemas. Conceptos básicos. Formulación de un problema. Función objetivo. Modelos de Optimización. Métodos de optimización. Resolución de problema.
Investigción de Operaciones: Programación Lineal
Investigción de Operaciones: Programación LinealUniversidad Nacional Experimental Francisco de Miranda
Este documento presenta los antecedentes e historia de la investigación de operaciones, surgiendo formalmente durante la Segunda Guerra Mundial para administrar recursos escasos. Después de la guerra, las técnicas se aplicaron a problemas industriales y de negocios. Se define la investigación de operaciones y sus áreas de aplicación, incluyendo manufactura y servicios. También explica conceptos como modelos matemáticos, tipos de modelos, y los elementos de un modelo de programación lineal particular.ANALISIS DE SENSIBILIDAD TEORIA.pdf
El documento describe el análisis de sensibilidad en la programación lineal. El análisis de sensibilidad permite determinar cómo cambia la solución óptima cuando varían los parámetros del modelo, como los coeficientes de la función objetivo o los recursos disponibles. El objetivo es identificar el rango en que las variables pueden fluctuar sin que cambie la solución óptima. Se analiza individualmente la sensibilidad al modificar cada dato, manteniendo los demás constantes.
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Metodología de la investigación de operaciones
El documento describe los 7 pasos de la metodología de investigación de operaciones: 1) definir el problema, 2) formular un modelo matemático, 3) obtener una solución al modelo, 4) probar el modelo, 5) validar el modelo, 6) establecer controles sobre la solución, y 7) implementar la solución. El objetivo general es optimizar o mejorar la eficiencia de un sistema mediante la construcción y resolución de un modelo matemático del problema.
Programacion lineal
Este documento presenta una introducción a la programación lineal, entera y no lineal. Explica conceptos como el método gráfico, método simplex, dualidad, análisis de sensibilidad y métodos para resolver problemas de programación entera y no lineal como branch and bound y gradiente descendente. También incluye ejemplos y referencias bibliográficas sobre estos temas.
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