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REPORTE DE INVESTIGACION

by JUNIOR JESUS ESPINOZA

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JUNIOR JESUS ESPINOZA

INGENIERIA INDUSTRIAL

MODLIDAD A DISTANCIA

QUINTO SEMESTRE

TABLA COMPARATIVA

CONTROL ESTADISTICO DE LA CALIDAD
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INDICE

Introduccion
1 Programacion por metas
4 1 1 Definición y conceptos generales
4 1 2 Modelo general de metas
4 1 3 Diferencias entre modelo lineal y modelo metas
4 1 4 Modelos de una sola meta
4 1 5 Modelos de metas múltiples
4 1 6 Modelos de submetas dentro de una meta
4 1 7 Métodos de solución
4 1 8 Uso de software
20 Conclusión
22 Bibliografía

INTRODUCCION

La investigación de operaciones utiliza técnicas de modelamiento matemático, análisis estadístico y optimización matemática, con el objetivo de alcanzar soluciones óptimas o cercanas a ellas cuando se enfrentan problemas de decisión complejos. Se espera que las decisiones alcanzadas mediante el uso de un modelo de investigación operativa sean significativamente mejores en comparación a aquellas decisiones que se podrían tomar haciendo uso de la simple intuición o experiencia del tomador de decisiones
1. PROGRAMACION POR METAS 1.1 DEFINICIÓN Y CONCEPTOS GENERALES Programación por metas es un modelo matemático lineal en el cuál la consecución óptima de las metas es realizada dentro del medio ambiente de decisión dado. El medio ambiente de decisión determina las componentes básicas del modelo llamadas; variables de decisión, restricciones y función objetivo. Variables de decisión son aquellas variables reales en el modelo cuyos valores son arbitrariamente asignados y cambiados en la búsqueda para un conjunto óptimo de valores. Las variables de decisión están relacionadas entre ellas mismas y entre otras variables, cuyos valores son especificados de acuerdo con el medio ambiente o la situación tecnológica.
1.2 Modelo general de metas Objetivos:
Representan direcciones de mejora de los atributos. La mejora puede interpretarse en el sentido (más del atributo mejor) o bien (menos del atributo mejor). El primer caso corresponde a un proceso de maximización y el segundo a uno de minimización de las funciones que corresponden a los atributos que reflejan los valores del centro decisor. Como paso previo a la definición de meta se introducirá el concepto de nivel de aspiración. Un nivel de aspiración representa un nivel aceptable de logro para el correspondiente atributo. La combinación de un nivel de aspiración con un atributo genera una meta.
1.3. Diferencias entre modelo lineal y modelo metas. Modelo de programación meta lineal:
Las suposiciones básicas que caracterizan el modelo de programación lineal se aplican igualmente al modelo de programación meta. La diferencia principal en la estructura es que la programación meta no intenta minimizar o maximizar la función objetivo como lo hace el modelo de programación lineal, en vez busca minimizar las desviaciones entre las metas deseadas y los resultados reales de acuerdo a las prioridades asignadas. El objetivo o función de preferencia de un modelo de programación meta es expresado en términos de las desviaciones de las metas a que se apunta. Esto es, las variables de holgura o sobrantes de las restricciones se colocan en la función objetivo y deben minimizarse.
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