Como el proceso de modelado depende del espíritu creativo del hombre, tal vez no podemos definir claramente los límites de los modelos de Programación Matemática y sus aplicaciones. Generalmente podemos decir que su empleo clásico seria:
“Utilizar de forma eficiente recursos limitados y que pueden ser disputados por actividades alternativas”
En los modelos matemáticos, la representación de determinado sistema es generalmente realizada por tres conjuntos principales de elementos:
1. Variables de decisión y parámetros: las variables de decisión son las incógnitas a ser determinadas por la solución del modelo. Los parámetros son los valores fijos en el problema. Simbólicamente, las variables de decisión son representadas por letras
minúsculas con subíndices como: xi , i =1,2,3,...,n
minúsculas con subíndices como: xi , i =1,2,3,...,n
2. Restricciones: de modo a llevar en cuenta las limitaciones físicas del sistema, el
modelo debe incluir restricciones que limitan las variables de decisión a sus valores
posibles (o viables). Estas restricciones pueden ser expresadas matemáticamente por
medio de ecuaciones e inecuaciones.
modelo debe incluir restricciones que limitan las variables de decisión a sus valores
posibles (o viables). Estas restricciones pueden ser expresadas matemáticamente por
medio de ecuaciones e inecuaciones.
3. Función objetivo: es una función matemática que define la calidad de la solución en
función de las variables de decisión. En forma general es representada como una
función de varias variables z = f (x1, x2,...,xn) .
función de las variables de decisión. En forma general es representada como una
función de varias variables z = f (x1, x2,...,xn) .
Podemos resumir de forma sucinta los pasos del proceso de análisis cuantitativo conforme
se expresa en el siguiente flujo:
se expresa en el siguiente flujo:
Proceso de análisis cuantitativo
La etapa de formulación comprende:
- La definición de las variables controlables (de decisión o control) y las no controlables
(externas o de estado). - La elaboración de la función objetivo y del criterio de optimización.
- La formalización de las restricciones del modelo.
- La elaboración de la estructura de entrada y salida de información.
- Las formulas de interrelación.
- Los horizontes de tiempo.
- Análisis de sensibilidad de la solución.
- Levantamiento de la precisión de los datos.
- Estudio de la estabilidad computacional.
- Levantamiento de las demás especificaciones del modelo.
- Un gran proceso de feedback repasando las etapas anteriores, haciendo uso del modelo en el sistema de producción o prestación de servicios.
Clasificación de los modelos de optimización
Espero haber ayudado en algo. Hasta la próxima oportunidad!
Muchas gracias
ResponderEliminarHola Anónimo, gracias por la visita. Es grato saber que te sirvió la información.
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