Este documento introduce la programación lineal como una herramienta para asignar de manera óptima recursos limitados entre actividades competitivas. Explica que la programación lineal busca maximizar o minimizar una función objetivo lineal sujeta a restricciones lineales, lo que permite resolver problemas de asignación de recursos de manera eficiente. Finalmente, resume los métodos algebraico, gráfico y simplex para resolver problemas de programación lineal.
1. A un problema de optimización se le busca la solución y análisis; donde se maximizar o minimizar algún objetivo; en estos problemas hay que decidir cómo realizar diversas acciones o productos que compiten por recursos limitados o escasos.En el caso más simple, un problema de optimización consiste en maximizar o minimizar una función real eligiendo sistemáticamente valores de entrada (tomados de un conjunto permitido) y computando el valor de la función.
2. Los problemas de optimización son muy comunes en el modelado matemático de sistemas reales en un amplio rango de aplicaciones: economía, finanzas, química, astronomía, física, medicina, computación. Requiere de varios pasos: Descripción del problema .Elaboración de un modelo. Emisión de una solución. Interpretación Control e implementación de la solución. Actualización si hay cambio de parámetros o de la estructura misma del problema.
3. Problemas de optimización con restricciones:
–Maximizar o minimizar la función objetivo
Sujeto a las limitaciones que definen la región de factibilidad del espacio de solución
•Métodos de solución:
La programación lineal (LP): Función objetivo y las restricciones son lineales
Programación no lineal (PNL): Función objetivo y / o algunas restricciones no son lineales
La programación entera (PE): Espacio factible consiste en variables enteras Programación entera mixta (MIP): Espacio factible se compone de un número entero y algunas variables reales La programación de metas (GP): Trata de encontrar al menos una solución en la región de factibilidad –Programación dinámica (DP): Buscar política óptima en la toma de decisiones secuenciales problema •Programación matemática tradicional ignora la incertidumbre
4. La función objetivo (fo) Está dada por una combinación lineal de las variables de decisión definidas previamente. Tal vez se pueda pensar que tener que decidir por un solo objetivo limita el tipo de problemas; esto no es así, puede haber otros objetivos expresados como una restricción de un logro por cumplir. Los problemas de optimización se pueden dividir en tipos según las propiedades de la función objetivo f(x) como: ◦ Sola variable o multivariable ◦ Lineal o no lineal ◦ Suma de cuadrados ◦ Cuadrático ◦ Lisa o no lisa 31
5. Los problemas de optimización dependen fundamentalmente para su resolución del tipo de variables que forman parte del mismo y del carácter lineal o no lineal de las restricciones. Problemas Lineales (Función Objetivo y Restricciones lineales) No Lineales (Función Objetivo y/o restricciones no lineales) Continuos (Vbles. continuas) Enteros (vbles. enteras) [Entera mixta (vbles. enteras y continuas)] PROGRAMACIÓN LINEAL [CONTINUA] PROGRAMACIÓN ENTERA.
6. Mínimo y Máximo valor de una función Considere la siguiente notación:
Esta denota el valor mínimo de la función objetivo , cuando x se selecciona del
1. A un problema de optimización se le busca la solución y análisis; donde se maximizar o minimizar algún objetivo; en estos problemas hay que decidir cómo realizar diversas acciones o productos que compiten por recursos limitados o escasos.En el caso más simple, un problema de optimización consiste en maximizar o minimizar una función real eligiendo sistemáticamente valores de entrada (tomados de un conjunto permitido) y computando el valor de la función.
2. Los problemas de optimización son muy comunes en el modelado matemático de sistemas reales en un amplio rango de aplicaciones: economía, finanzas, química, astronomía, física, medicina, computación. Requiere de varios pasos: Descripción del problema .Elaboración de un modelo. Emisión de una solución. Interpretación Control e implementación de la solución. Actualización si hay cambio de parámetros o de la estructura misma del problema.
3. Problemas de optimización con restricciones:
–Maximizar o minimizar la función objetivo
Sujeto a las limitaciones que definen la región de factibilidad del espacio de solución
•Métodos de solución:
La programación lineal (LP): Función objetivo y las restricciones son lineales
Programación no lineal (PNL): Función objetivo y / o algunas restricciones no son lineales
La programación entera (PE): Espacio factible consiste en variables enteras Programación entera mixta (MIP): Espacio factible se compone de un número entero y algunas variables reales La programación de metas (GP): Trata de encontrar al menos una solución en la región de factibilidad –Programación dinámica (DP): Buscar política óptima en la toma de decisiones secuenciales problema •Programación matemática tradicional ignora la incertidumbre
4. La función objetivo (fo) Está dada por una combinación lineal de las variables de decisión definidas previamente. Tal vez se pueda pensar que tener que decidir por un solo objetivo limita el tipo de problemas; esto no es así, puede haber otros objetivos expresados como una restricción de un logro por cumplir. Los problemas de optimización se pueden dividir en tipos según las propiedades de la función objetivo f(x) como: ◦ Sola variable o multivariable ◦ Lineal o no lineal ◦ Suma de cuadrados ◦ Cuadrático ◦ Lisa o no lisa 31
5. Los problemas de optimización dependen fundamentalmente para su resolución del tipo de variables que forman parte del mismo y del carácter lineal o no lineal de las restricciones. Problemas Lineales (Función Objetivo y Restricciones lineales) No Lineales (Función Objetivo y/o restricciones no lineales) Continuos (Vbles. continuas) Enteros (vbles. enteras) [Entera mixta (vbles. enteras y continuas)] PROGRAMACIÓN LINEAL [CONTINUA] PROGRAMACIÓN ENTERA.
6. Mínimo y Máximo valor de una función Considere la siguiente notación:
Esta denota el valor mínimo de la función objetivo , cuando x se selecciona del
MODELOS MATEMÀTICOS , SU ESTRUCTURA.
MODELOS DE PROGRAMACIÓN LINEAL.
FORMULACIÓN DE UN MODELO DE PROGRAMACIÓN LINEAL.
LA FORMA CANÓNICA. LA FORMA TÍPICA O ESTÁNDAR.
SOLUCIÓN GRÁFICA DE UN PROBLEMA DE PROGRAMACIÓN LINEAL.
EL MÉTODO SIMPLEX , PASOS . TÉCNICAS DE VARIABLES ARTIFICIALES ( DE PENALIZACIÓN, DE DOS FASES).
VARIANTES DE LA APLICACIONES DE EL MÉTODO SIMPLEX ( DE GENERACIÓN , SOLUCIONES NO ACOTADAS, SOLUCIONES ÓPTIMAS,SOLUCIONES FACTIBLES NO EXISTENTES).
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.
IA, la clave de la genomica (May 2024).pdfPaul Agapow
A.k.a. AI, the key to genomics. Presented at 1er Congreso Español de Medicina Genómica. Spanish language.
On the failure of applied genomics. On the complexity of genomics, biology, medicine. The need for AI. Barriers.
TdR ingeniero Unidad de análisis VIH ColombiaTe Cuidamos
APOYAR AL MINISTERIO DE SALUD Y PROTECCIÓN SOCIAL EN LA GENERACIÓN DE SALIDAS DE INFORMACIÓN Y TABLEROS DE CONTROL REQUERIDOS EN LA UNIDAD DE GESTIÓN DE ANÁLISIS DE INFORMACIÓN, PARA EL SEGUIMIENTO A LAS METAS ESTABLECIDAS EN EL PLAN NACIONAL DE RESPUESTA ANTE LAS ITS, EL VIH, LA COINFECCIÓN TB-VIH, Y LAS HEPATITIS B Y C, EN EL MARCO DEL ACUERDO DE SUBVENCIÓN NO. COL-H- ENTERITORIO 3042 (CONVENIO NO. 222005), SUSCRITO CON EL FONDO MUNDIAL.
TdR Profesional en Estadística VIH ColombiaTe Cuidamos
APOYAR DESDE LA UNIDAD DE GESTIÓN DE ANÁLISIS DE INFORMACIÓN AL MINISTERIO DE SALUD Y PROTECCIÓN SOCIAL Y ENTIDADES TERRITORIALES EN LA DEFINICIÓN Y APLICACIÓN DE METODOLOGÍAS DE ANÁLISIS DE INFORMACIÓN, PARA LA OBTENCIÓN DE INDICADORES Y SEGUIMIENTO A LAS METAS NACIONALES E INTERNACIONALES EN ITS, VIH, COINFECCIÓN TB-VIH, HEPATITIS B Y C, EN EL MARCO DEL ACUERDO DE SUBVENCIÓN NO. COL-H-ENTERITORIO 3042 (CONVENIO NO. 222005), SUSCRITO CON EL FONDO MUNDIAL.
En el marco de la Sexta Cumbre Ministerial Mundial sobre Seguridad del Paciente celebrada en Santiago de Chile en el mes de abril de 2024 se ha dado a conocer la primera Carta de Derechos de Seguridad de Paciente, a nivel mundial, a iniciativa de la Organización Mundial de la Salud (OMS).
Los objetivos del nuevo documento pasan por los siguientes aspectos clave: afirmar la seguridad del paciente como un derecho fundamental del paciente, para todos, en todas partes; identificar los derechos clave de seguridad del paciente que los trabajadores de salud y los líderes sanitarios deben defender para planificar, diseñar y prestar servicios de salud seguros; promover una cultura de seguridad, equidad, transparencia y rendición de cuentas dentro de los sistemas de salud; empoderar a los pacientes para que participen activamente en su propia atención como socios y para hacer valer su derecho a una atención segura; apoyar el desarrollo e implementación de políticas, procedimientos y mejores prácticas que fortalezcan la seguridad del paciente; y reconocer la seguridad del paciente como un componente integral del derecho a la salud; proporcionar orientación sobre la interacción entre el paciente y el sistema de salud en todo el espectro de servicios de salud, incluidos los cuidados de promoción, protección, prevención, curación, rehabilitación y paliativos; reconocer la importancia de involucrar y empoderar a las familias y los cuidadores en los procesos de atención médica y los sistemas de salud a nivel nacional, subnacional y comunitario.
Y ello porque la seguridad del paciente responde al primer principio fundamental de la atención sanitaria: “No hacer daño” (Primum non nocere). Y esto enlaza con la importancia de la prevención cuaternaria, pues cabe no olvidar que uno de los principales agentes de daño somos los propios profesionales sanitarios, por lo que hay que prevenirse del exceso de diagnóstico, tratamiento y prevención sanitaria.
Compartimos el documento abajo, estos son los 10 derechos fundamentales de seguridad del paciente descritos en la Carta:
1. Atención oportuna, eficaz y adecuada
2. Procesos y prácticas seguras de atención de salud
3. Trabajadores de salud calificados y competentes
4. Productos médicos seguros y su uso seguro y racional
5. Instalaciones de atención médica seguras y protegidas
6. Dignidad, respeto, no discriminación, privacidad y confidencialidad
7. Información, educación y toma de decisiones apoyada
8. Acceder a registros médicos
9. Ser escuchado y resolución justa
10. Compromiso del paciente y la familia
Que así sea. Y el compromiso pase del escrito a la realidad.
REALIZAR EL ACOMPAÑAMIENTO TECNICO A LA MODERNIZACIÓN DEL SISCOSSR, ENTREGA DEL SISTEMA AL MINISTERIO DE SALUD Y PROTECCIÓN SOCIAL PARA SU ADOPCIÓN NACIONAL Y ADMINISTRACIÓN DEL APLICATIVO, EN EL MARCO DEL ACUERDO DE SUBVENCIÓN NO. COL-H-ENTERRITORIO 3042 SUSCRITO CON EL FONDO MUNDIAL.
Pòster presentat per la resident psicòloga clínica Blanca Solà al XXIII Congreso Nacional i IV Internacional de la Sociedad Española de Psicología Clínica - ANPIR, celebrat del 23 al 25 de maig a Cadis sota el títol "Calidad, derechos y comunidad: surcando los mares de la especialidad".
La microbiota produce inflamación y el desequilibrio conocido como disbiosis y la inflamación alteran no solo los procesos fisiopatológicos que producen ojo seco sino también otras enfermdades oculares
1. TEORIA DE SISTEMAS Y PROSPECTIVA GERENCIA INFORMATICA CORPORACION UNIVERSITARIA REMINGTON PROGRAMACIÓN LÍNEAL
2. INTRODUCCIÓN Muchas personas clasifican el desarrollo de la Programación Lineal (PL) entre los avances científicos más importantes de mediados del siglo XX. En la actualidad es una herramienta común que ha ahorrado miles o millones de dólares a muchas compañías y negocios, incluyendo industrias medianas en distintos países del mundo.
3. ¿Cuál es la naturaleza de esta notable herramienta y qué tipo de problemas puede manejar? Expresado brevemente, el tipo más común de aplicación abarca el problema general de asignar recursos limitados entre actividades competitivas de la mejor manera posible (es decir, en forma óptima).
4. Este problema de asignación puede surgir cuando deba elegirse el nivel de ciertas actividades que compiten por recursos escasos para realizarlas. La variedad de situaciones a las que se puede aplicar esta descripción es sin duda muy grande, y va desde la asignación de instalaciones productivas a los productos, hasta la asignación de los recursos nacionales a las necesidades de un país; desde la planeación agrícola, hasta el diseño de una terapia de radiación; etc. No obstante, el ingrediente común de todas estas situaciones es la necesidad de asignar recursos a las actividades.
5. DEFINICIÓN El adjetivo lineal significa que todas las funciones matemáticas del modelo deber ser funciones lineales. En este caso, las palabra programación no se refiere a programación en computadoras; en esencia es un sinónimo de planeación. Así, la programación lineal trata la planeación de las actividades para obtener un resultado óptimo.
6. La programación lineal es una técnica de investigación de operaciones para la determinación de la asignación óptima de recursos escasos cuando la función objetivo y las restricciones son lineales. Es una manera eficiente de resolver estos problemas cuando se debe hacer una elección de alternativas muy numerosas que no pueden evaluarse intuitivamente por los métodos convencionales.
7. FORMULACIÓN DEL PROBLEMA Los términos clave son recursos y actividades, en donde m denota el número de distintos tipos de recursos que se pueden usar y n denota el número de actividades bajo consideración. Z = valor de la medida global de efectividad.Xj = nivel de la actividad j (para j = 1,2,...,n).Cj = incremento en Z que resulta al aumentar una unidad en el nivel de la actividad j.bi = cantidad de recurso i disponible para asignar a las actividades (parai = 1,2,...,m).aij = cantidad del recurso i consumido por cada unidad de la actividad j.
8.
9. Método graficoEl análisis gráfico es una alternativa eficiente para enfrentar la resolución de modelos de Programación Lineal en 2 variables, donde el dominio de puntos factibles (en caso de existir) se encontrará en el primer cuadrante, como producto de la intersección de las distintas restricciones del problema lineal.
10. Método simplex Método Simplex hace uso de la propiedad de que la solución óptima de un problema de Programación Lineal se encuentra en un vértice o frontera del dominio de puntos factibles (esto último en casos muy especiales), por lo cual, la búsqueda secuencial del algoritmo se basa en la evaluación progresiva de estos vértices hasta encontrar el óptimo. Cabe destacar que para aplicar el Método Simplex a un modelo lineal, este debe estar en un formato especial conocido como formato estándar