MODELOS DE DECISION DETERMINADOS
JORGE ALEXANDER GRISALES CÓD. 79690917
PRESENTADO A:
TUTOR – JENNIFER TOVAR
UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA
INGENIERIA INDUSTRIAL
SANTIAGO DE CALI
21 de Marzo 2.019
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Modelos de Decisión Determinísticos: Aplicación en la Industria Farmacéutica, Guías, Proyectos, Investigaciones de Métodos Matemáticos
son para modelos de determinacion
Tipo: Guías, Proyectos, Investigaciones
2019/2020
1 / 10
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MODELOS DE DECISION DETERMINADOS
JORGE ALEXANDER GRISALES CÓD. 79690917
PRESENTADO A:
TUTOR – JENNIFER TOVAR
UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA
INGENIERIA INDUSTRIAL
SANTIAGO DE CALI
21 de Marzo 2.
Tabla de contenido
- Introducción..............................................................................................
- Objetivos...................................................................................................
- General..................................................................................................
- Específicos.............................................................................................
- Justificación...............................................................................................
- Actividad 1.............................................................................................
- Actividad 2.............................................................................................
- Conclusiones...........................................................................................
- Bibliografía..............................................................................................
Objetivos General. Identificar y reconocer los diferentes tipos de modelos de decisión determinísticos. Específicos. Manejar el modelo lineal. Identicar el modelo de transporte. Identificar los modelos de asignación. 5
Justificación Se precisa conocer todas las modelos determinísticos por medio de ejercicios cotidianos donde podamos aplicar los diferentes modelos de aplicación con el fin de hallar una respuesta acorde a las necesidades del problema.
332 del componente C Utilidad de los jarabes es: Jarabe1= 17 Jarabe2= 17 Jarabe3= 23 Función Objetivo: Umax = 17(jarabe1)+17(jarabe2)+23(jarabe3) Ahora formaremos la matriz identidad: 2Jarabe1+2Jarabe2+1.5Jarabe3+1s1+0s2+0s3= 321 2Jarabe1+Jarabe2+2Jarabe3+0s1+1s2+0s3= 310 jarabe1+jarabe2+mjarabe3+0s1+0s2+1s3= 332 Ahora formamos nuestra tabla inicial Simplex: J1 J2 J3 S1 S2 S Base | Cj | 17 | 17 | 23 | 0| 0| 0| Bj S1 | 0 | 2 | 2 | 1.5| 1 | 0 | 0 | S2 | 0 | 2| 1 | 2 | 0 |1 |0 | S3 | 0 | 1 | 1 | 3 | 0 | 0 | 1 | 332 Zj | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 Cj-Zj | 17 | 17| 23| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 En este caso nuestra columna pivote va a ser J3: Entonces dividimos Bj/ J3iJ : 331/1.5 = 220. 310/2 = 155 332/3 =110. Ahora tomamos el valor menor, y buscamos con que valor corresponde: El menor valor es 110.6 el cual corresponde a J3 (jarabe3)
De modo que nuestra Fila pivote es S J1 J2 J3 S1 S2 S Base | Cj | 17 | 17 | 23 | 0| 0| 0| Bj J3 |23 | 1 1 0.75 1/2 0 0 165. Zj | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 Cj-Zj | 17 | 17| 23| 0 | 0 | 0 | 0 | 0 Escribimos los renglones: 2 | 2 | 1.5| 1 | 0 | 0 | 2| 1 | 2 | 0 |1 |0 | 1 | 1 | 3 | 0 | 0 | 1 | 332 Vamos a llevar esto a la matriz identidad: R1: R1 *1/ 1 1 0.75 0 0 165. R2 : R2-R 2| 1 | 2 | 0 |1 |0 | 1 0 1.25 0 1 0 144. Continuamos reduciendo las matrices, de tal forma que: 1 0 0 | 16 0 1 0 | 21 0 0 1 | Entonces al llenar la columna tenemos que: Jarabe 1 = 16 Jarabe 2 = 21 Jarabe 3 = 1 Situación 2: En el entorno de aprendizaje práctico usted encontrará el archivo para la generación de los datos aleatorios de los problemas. Siga la siguiente ruta dentro del curso para descargar el archivo: Entorno de aprendizaje práctico, Guía para el uso de recursos educativos - Complemento Solver
Bibliografía Chediak, F. (2012). Investigación de operaciones. (3a. ed.) (pp. 234- 239), Ibagué, Colombia: Editorial Universidad de Ibagué. Disponible en el entorno de conocimiento del curso. jh