GIO 3. Introducción y ejemplos de modelamiento.

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
Gestión de Investigación de Operaciones
Advertisements

el 1, el 4 y el 9 tres cuadrados perfectos autosuficientes
PROBLEMA DEL TRANSPORTE
Métodos Cuantitativos
Paso 1 Portada YO SOY EUROPEO Comisión Europea.
Inventarios: Modelo de Lote Económico
Conceptos Básicos Sobre Préstamos Conceptos Básicos Sobre Préstamos
Préstamos Personales Préstamos Personales 1.
Universitat de València Macroeconomía I Curso Tema 4 – Los mercados de bienes y financieros: el modelo IS - LM ESTADO. CAPACIDAD/NECESIDAD.
Programación entera En muchos problemas reales las variables sólo pueden tomar valores enteros Ejemplos: decisiones sobre inversiones, compras, arranques,
Programación entera En muchos problemas reales las variables sólo pueden tomar valores enteros Ejemplos: decisiones sobre inversiones, compras, arranques,
Introducción Programación Matemática Objetivos:
4. ANÁLISIS FACTORIAL Introducción Modelo factorial ortogonal
ENTORNO MACROECONOMICO: MACROAJUSTES
Modelo de transporte Ing. León A. Colina B..
Profesor : Rodrigo Sanchez H.
Problemas de práctica.
Unidad I: Administración de los Inventarios.
Gestion Financiera Modelo de inventarios
INVESTIGACION OPERATIVA Algoritmo Transporte (Programación Entera)
INVESTIGACION OPERATIVA Programación Lineal Formulación de problemas
INTRODUCCION Análisis de decisiones: Es una herramienta cuyo objetivo es ayudar en el estudio de la toma de decisiones en escenarios bajo incertidumbre.
UPC Tema: ESPACIO VECTORIAL Rn
Análisis de los Estados Financieros
UNIVERSIDAD VERACRUZANA EXAMEN GENERAL PARA EL EGRESO
Planteo de Problemas de Programación Lineal
Programación 10-Marzo-11.
Facultad de Ciencias Sociales Universidad de la República Curso: Análisis Económico Edición
Macroeconomía.
logística “AYUDANTIA N 5”
TEORÍA DE CONJUNTOS.
Proyecto ProMéxico Plasmas abril SECCIONES NOTICIAS PROYECTOS UNIDAD ACTÚA EVENTUALES secciones ProMéxico.
Cuentas y Documentos por cobrar
CENTRO EDUCATIVO ANAHUAC, A.C. PRÁCTICA DE CONTABILIDAD # 6 PRÁCTICA DE CONTABILIDAD # 6 EMPRESA: LA IMPERIAL EMPRESA: LA IMPERIAL.
Capítulo: 9 Inventarios.
PROGRAMACION LINEAL.
Complementos en Investigación de Operaciones
Expresión de un problema de programación lineal Aplicaciones de la programación lineal Soluciones de un problema lineal Resolución gráfica de un problema.
Tema 6 La demanda del mercado.
La minimización de los costes
Facultad de Ciencias Sociales Universidad de la República Curso: Análisis Económico Edición 2010.
Introducción a la Macroeconomía Curso de capacitación para funcionarios del BCU Octubre-noviembre 2009 Docentes: Alvaro Forteza Ianina Rossi.
Introducción a la Macroeconomía
Comité Nacional de Información Bogotá, Mayo 30 de 2011 Consejo Nacional de Operación de Gas Natural 1 ESTADISTICAS NACIONALES DE OFERTA Y DEMANDA DE GAS.
Comité Nacional de Información Bogotá, Julio 21 de 2011 Consejo Nacional de Operación de Gas Natural 1 ESTADISTICAS NACIONALES DE OFERTA Y DEMANDA DE GAS.
Comité Nacional de Información Bogotá, Julio 27 de 2011 Consejo Nacional de Operación de Gas Natural 1 ESTADISTICAS NACIONALES DE OFERTA Y DEMANDA DE GAS.
Finanzas corporativas (Introducción)
CULENDARIO 2007 Para los Patanes.
Plan de calidad.
MACROECONOMIA.
Objetivo. Dado que ya tenemos la planificación temporal del proyecto, que responde a: ¿Qué se hará?, ¿Quién lo hará?, y ¿Cuándo lo hará? ¿Qué recursos.
ESTADOS FINANCIEROS A DICIEMBRE DE 2013.
POLÍTICA DE PRECIOS.
POLÍTICA DE PRECIOS.
1 ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA DEL LITORAL PRESENTACIÓN DE LA TESIS Presentada por: Guayaquil, Noviembre 2007 ESCUELA SUPERIOR POLITÉCNICA DEL LITORAL.
1. 2 Figura 2, Registro de Nacionales Figura 3, Registro de Extranjeros Si tiene cédula de identidad personal pasa a la figura 2, registrarse con la cédula.
Lic. Gregorio Bautista Oblitas
Cálculo diferencial (arq)
CURSO DE PROGRAMACIÓN LINEAL
1 B A N C O C E N T R A L D E C H I L E20 DE JULIO 2007 PROGRAMA ESTADISTICO BANCO CENTRAL DE CHILE GERENCIA DE INFORMACIÓN E INVESTIGACIÓN ESTADÍSTICA.
LA RECTA Y SUS ECUACIONES
Capital Asset Pricing Model (CAPM)
Universidad de los Andes-CODENSA
Planificación agregada
Sistemas de planificación y control de la producción (MPCS1)
TEMAS 9 y 10: Planificación de la producción
PROBLEMA TEXTIL AMERICA, una destacada empresa fabricante de camisas debe decidir su plan de producción para el próximo mes, para lo cual debe determinar.
EII-405 Investigación de operaciones
Mclobely System Solver Ing. Marko Castillo Peña. INTRODUCCIÓN  Actualmente la administración está funcionando en un ambiente de negocios que está sometido.
Transcripción de la presentación:

GIO 3. Introducción y ejemplos de modelamiento. i) Problema de Transporte. El problema consiste en decidir cuántas unidades trasladar desde ciertos puntos de origen (plantas , ciudades, etc.) a ciertos puntos de destino (centros de distribución, ciudades, etc..) de modo de minimizar los costos de transporte, dada la oferta y demanda en dichos puntos. Se suponen conocidos los costos unitarios de transporte, los requerimientos de demanda y la oferta disponible. GIO

Por ejemplo, suponga que una empresa posee dos plantas que elaboran un determinado producto en cantidades de 250 y 450 unidades diarias, respectivamente. Dichas unidades deben ser trasladadas a tres centros de distribución con demandas diarias de 200, 200 y 250 unidades, respectivamente. Los costos de transporte (en $/unidad) son: C.Dist. 1 C.Dist.2 C.Dist.3 Planta 1 21 25 15 Planta 2 28 13 19 GIO

GIO Diagrama Planta 1 Planta 2 C.D.2 C.D.1 C.D.3 X11 X12 X21 X22 X13 Orígenes Destinos GIO

GIO Variables de decisión: Xij= Unidades transportadas desde la planta i ( i=1,2), hasta el centro de distribución j (j=1,2,3) Función Objetivo. Minimizar el costo total de transporte dado por la función: 21X11+25X12+15X13+28X21+13X22+19X23 GIO

GIO ³ £ £ Restricciones del problema: 1.- No Negatividad: Xij 0 2.- Demanda: CD1 : X11 +X21 =200 CD2 : X12 +X22 =200 CD3 : X13 + X23 =250 3.-Oferta : P1 : X11+X12+X13 250 P2 : X21+X22+X23 450 Las variables de decisión deben aceptar soluciones como números reales para tener un modelo de P.L. ³ £ £ GIO

GIO ii) Problema de la dieta: El problema consiste en determinar una dieta a partir de un conjunto dado de alimentos, de manera eficiente de modo de satisfacer ciertos requerimientos nutricionales. Supongamos que se tiene la siguiente información: GIO

GIO Variables de decisión: x1 : galones de leche utilizados en la dieta. x2 : porciones de legumbre utilizados en la dieta. x3 : unidades de naranja utilizados en la dieta. Función Objetivo:Minimizar el costo total de la dieta, dado por: 2 x1 + 0.2 x2 + 0.25 x3 GIO

Restricciones del problema, requerimientos mínimos de los nutrientes considerados: 3.2 x1 + 4.9 x2 + 0.8 x3  13 1.12 x1+ 1.3 x2 + 0.19 x3  15 32 x1+ + 9 x3  45 x1  0 ; x2  0 ; x3  0 GIO

GIO iii) Problema de dimensionamiento de lotes: El problema consiste en hallar una política óptima de producción para satisfacer demandas fluctuantes en el tiempo, de modo de minimizar costos de producción e inventario, considerando la disponibilidad de diversos recursos escasos. Supongamos que una fabrica puede elaborar hasta 150 unidades en cada uno de los 4 periodos en que se ha subdividido el horizonte de planificación y se tiene adicionalmente la siguiente información: GIO

GIO Supuestos adicionales: 1.- Existe inventario inicial de 15 unidades 2.- No se acepta demanda pendiente o faltante ( es decir se debe satisfacer toda la demanda del periodo). GIO

GIO Variables de decisión: xt : número de unidades elaboradas en el periodo t. It : número de unidades de inventario al final del periodo t. Función objetivo : Consiste en minimizar los costos de producción y el costo de mantención de inventario. 6 x1+ 4 x2 + 8 x3 + 9 x4 + 2 I1 + I2 + 2.5 I3 + 3 I4 Notar que en el óptimo I4 va a ser 0, así que incluso podríamos no incluirla, pero de todos modos la consideramos. GIO

GIO Restricciones del problema: Restricciones de cotas, que reflejan la capacidad de producción. xt 150 Restricciones de no negatividad xt  0 Restricciones de demanda x1 + I0 – I1 =130 Periodo 1 I0=15 x2 + I1 – I2 = 80 Periodo 2 x3 + I2 – I3 = 125 Periodo 3 x4 + I3 – I4 = 195 Periodo 4 GIO

GIO iv) Problema de planificación financiera: Supongamos que un banco dispone de 250 millones para destinar a 4 tipo de créditos ofrecidos, los cuales tienen las siguientes, tasas de crédito : - Primer crédito corriente : 12% - Segundo crédito corriente : 16% - Crédito para el hogar : 16% - Crédito personal : 10% La asignación de estos créditos, debe satisfacer la siguiente política utilizada por la institución: GIO

El monto asignado a los PCC debe ser al menos el 55% del monto asignado a los créditos corrientes y al menos un 25% del total del dinero prestado. El SCC no puede exceder el 30% del total del dinero prestado por políticas tributarias, el interés recibido por el banco no debe exceder un retorno del 14% sobre el capital prestado. ¿Cuánto asignar a cada tipo de crédito, de la manera más eficiente, respetando la política del banco? GIO

GIO Variables de decisión: x1 :Monto asignado al PCC. x2 : Monto asignado SCC. x3 : Monto asignado al crédito para el hogar. x4 : Monto asignado al crédito personal. Función Objetivo: Mayor retorno posible Se propone maximizar los retornos recibidos en la asignación, dados por: 0.12 x1 + 0.16 x2 + 0.16 x3 + 0.10 x4 GIO

GIO Restricciones del problema: x1  0.55 ( x1 + x2 ) x1  0.25 ( x1 + x2 +x3 + x4 ) x2  0.30 ( x1 + x2 +x3 + x4 ) (0.12 x1 +0.16 x2 +0.16x3 +0.10 x4 )  0.14 ( x1 + x2 +x3 + x4 ) Adicionalmente: x1 + x2 +x3 + x4  250 GIO