Introducción Tipos de Modelos Un Modelo es Una Representación Simplificada e Idealizada de la Realidad TIPO CARACTERÍSTICAS EJEMPLOS Físicos • Tangible • Modelos a escala • Fácil de comprender de aeroplanos, • Difícil.
Download ReportTranscript Introducción Tipos de Modelos Un Modelo es Una Representación Simplificada e Idealizada de la Realidad TIPO CARACTERÍSTICAS EJEMPLOS Físicos • Tangible • Modelos a escala • Fácil de comprender de aeroplanos, • Difícil.
Introducción Tipos de Modelos Un Modelo es Una Representación Simplificada e Idealizada de la Realidad TIPO CARACTERÍSTICAS EJEMPLOS Físicos • Tangible • Modelos a escala • Fácil de comprender de aeroplanos, • Difícil de duplicar casas, ciudades,... y compartir • Difícil de manipular • Baja amplitud de uso 1 Introducción TIPO CARACTERÍSTICAS EJEMPLOS Analógicos • Intangible • Mapa de • Difícil de comprender carreteras • Fácil de duplicar • Velocimetro y compartir • Gráficas • Fácil de manipular • Alta amplitud de uso 2 Introducción TIPO CARACTERÍSTICAS EJEMPLOS Simbólicos • Intangible • Difícil de comprender • Fácil de duplicar y compartir • Fácil de manipular • Muy Alta amplitud de uso • Modelo de Simulación • Modelo Algebraico • Modelo de la Economía • Modelo de Programación Lineal 3 Introducción Construiremos Modelos Simbólicos (cuantitativos) Modelo Simbólico Utiliza las Matemáticas Para Representar las Relaciones entre los Datos de Interés 4 Introducción Modelo de Decisión Es un Modelo Simbolico • Contiene Variables de Decisión • Busca alcanzar un “Objetivo” La solución del Modelo produce Valores Numericos de estas Variables de Decisión Utiliza una “Medida del Desempeño” que indica el “Logro del Objetivo” 5 Introducción Ejemplos: 1. Modelo de Asignación de la Fuerza de Ventas • Variables de Decisión: Cuantos Vendedores Asignar a cada Territorio. • Medida del Desempeño: Ingreso por Ventas • Objetivo: Maximizar el Ingreso por Ventas 6 Introducción 2. Modelo de Programación del Trabajo en un Taller • Variables de Decisión: Cuantas horas Programar determinadas partes en determinadas máquinas y la secuencia • Medida del Desempeño: Costo de Fabricación ó Tiempo de Fabricación • Objetivo: Minimizar el Costo ó el Tiempo de Fabricación 7 Introducción 3. Modelo de Administración de Efectivo • Variables de Decisión: Cantidad de Fondos mantenidos en c/u de varias categorias (Efectivo, bonos, bolsa de valores etc... ) • Medida del Desempeño: Costo de Oportunidad por mantener Activos Líquidos • Objetivo: Minimizar el Costo de Oportunidad 8 Introducción Construcción de Modelos Se requiere Arte Imaginación Conocimientos Técnicos Se divide en tres etapas 9 Introducción 1. Se estudia el Ambiente • Comprensión del Problema 2. Se hace una Formulación Lógica • Análisis conceptual básico • Se hacen conjeturas y simplificaciones 3. Se hace una Formulación Simbólica • Construcción de las relaciones lógicas en el Lenguaje Simbólico de las Matemáticas 10 Introducción Definir las Variables de Decisión Función Objetivo x1 , x2 , . . . . xn Maximizar ó min f( x1 , x2 , . . . . xn ) Sujeto a: Restricciones g1( x1 , x2 , . . . . xn ) b1 g2( x1 , x2 , . . . . . . . gm( x1 , x2 , . . . . xn ) b 2 . . . xn ) = bm x1 , x2 , . . . . xn 0 11 Introducción Cuando la función objetivo y todas las Restricciones Son “Lineales” tenemos un “Modelo de Programación Lineal. Max Z = c1x1 + c2x2 + . . . + cnxn Sujeto a: a11x1 + a12x2 + . . . + a1nxn b1 a21x1 + a22x2 + . . . + a2nxn b2 . . . . . . . . . . . . am1x1 + am2x2 + . . . + amnxn bm xJ 0 Para J = 1, 2, 3, . . . n 12