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PERT en un contexto aleatorio y método Monte Carlo Alberto Outeiro Villar David Deibe Seoane.

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Presentación del tema: "PERT en un contexto aleatorio y método Monte Carlo Alberto Outeiro Villar David Deibe Seoane."— Transcripción de la presentación:

1 PERT en un contexto aleatorio y método Monte Carlo Alberto Outeiro Villar David Deibe Seoane

2 Índice 1.Función de densidad 2.PERT aleatorio 3.Problemas del PERT en un contexto aleatorio 4.Método Monte Carlo 5.Consideraciones del método Monte Carlo

3 1. Función de densidad Probabilidad de que una variable tome un valor X menor o igual a un valor dado x i Eje abscisas, valores de la variable Eje ordenadas, probabilidad de que se de un valor Cada variable puede tener una función de distribución diferente

4 Ejemplos de f. de distribución

5 3. PERT aleatorio

6 Consideraciones básicas Estimaciones, holguras, camino crítico Función distribución de la variable aleatoria de la duración total del proyecto, η Utilización del teorema central del límite del cálculo de probabilidades Obtención de información a partir de la distribución normal tipificada

7 4. Problemas del PERT en un contexto aleatorio Basa su teoría en el teorema central del límite: Número elevado de variables aleatorias que conforman el camino crítico. Todas las variables aleatorias del camino crítico tienen la misma función de distribución. Independencia estadística entre las variables aleatorias

8 5. El método Monte Carlo Técnica matemática que permite resolver, mediante procedimientos basados en el azar, problemas que resultan demasiado complicados para ser tratados analíticamente. Cartas, dados y ruletas dan origen a su nombre. Hoy en día se usan programas informáticos como Statgraphics o R.

9 Ejemplo simplificado para la explicación 1.Cada actividad tiene su propia función de distribución. 2.La duración del proyecto ya no sigue una distribución normal. 3.Simularemos el comportamiento del proyecto según las actividades. 4.Los tiempos simulados nos darán la función de distribución del proyecto.

10 Ejemplo simplificado para la explicación Consideraciones importantes: 1.Se suponen todas las distribuciones triangulares. 2.Solo se simula un camino. 3.El número de simulaciones es 25 solo por simplificar.

11 Ejemplo simplificado para la explicación

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