ALVAREZ OCHOA DEISY NAYELI

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
Tema 1: Programación dinámica
Advertisements

Son problemas secuenciales: El problema se puede dividir en etapas. Definición: Método que permite determinar de manera eficiente las decisiones que optimizan.
NIVELES DE LA PSICOLOGIA ORGANIZACIONAL
Hernández Camacho Víctor Jesus Islas Sánchez Karla Vanessa
REPASO ESTÁTICA Solución de Armaduras
Ecología General Profesor: Miguel Contreras V.. ¿Qué es la ecología? Es una rama de la biología que estudia las interacciones de los seres vivos en un.
DIPLOMADO NIIF PLENAS Y PYMES NIC 27 ESTADOS FINANCIEROS SEPARADOS NIIF 10 ESTADOS FINANCIEROS CONSOLIDADOS OCTUBRE 2015 CONSOLIDACIÓN DE ESTADOS FINANCIEROS.
Escuela de Ciencias Básicas Tecnologías e Ingeniería INGENIERÍA INDUSTRIAL PRESENTACION DEL CURSO ADMINISTRACION DE INVENTARIOS Ing.Esp. Msc. César.
Programación Dinámica
Instituto tecnológico superior de lerdo Sistemas de información II Diseño orientado a flujo de datos Profesor: Ing. Ricardo de Jesús Bustamante. Alumna:
SIMULACION Con todo el poder de las matemáticas, existen muchos problema que desafían los métodos de solución conocidos. Por ejemplo, cuando se quiere.
Investigación de operaciones
Capitulo 3 Análisis descriptivo inferencial: comparaciones de muestras
DE PRIMERO Y SEGUNDO GRADO Diseño: M. en C. Juan Adolfo Alvarez Mtz.
Planificación y seguimiento de proyectos
Ecuaciones de segundo grado en una variable
LICENCIATURA EN SISTEMAS DE COMPUTACIÓN ADMINISTRATIA TEORÍA DE MODELOS
PRINCIPIOS GENERALES DE PRESCRIPCIÓN
ECUACIONES CUADRÁTICAS
Unidad 5. Capítulo VI. Sistemas lineales no homogéneos.
¿Cuándo usar esta distribución?
Modelos de Simulación.
Administración Básica Luisa Fernanda Castañeda Sarabia
INSTITUTO TECNOLOGICO DE MINATITLAN ISC IV SEMESTRE
La resignificación y uso de los conocimientos para la resolución de problemas y el trabajo de proyectos.
UNIVERSIDAD NACIONAL DE INGENIERIA - UNI NORTE
Unidad 4 Anexo 3. Capítulo XI. Ejercicios.
CONTROL.
PROGRAMACION DINAMICA
REGRESÍON LINEAL SIMPLE
Método de eliminación Gauss- Jordán y Gaussiano
Diseñar y elaborar algoritmos
PROGRAMACION LINEAL UNIVERSIDAD LIBRE 2016
METODOS CUANTITATIVOS
Unidad 2 Capítulo II Ecuaciones no lineales
Etapa 1. Fundamentación de la carrera profesional
INSTITUTO TECNOLÓGICO DE LA CHONTALPA MATERIA FORMULACIÓN Y EVALUACIÓN DE PROYECTOS ALUMNOS CRISTELL GUADALUPE CERINO LANDERO JAVIER RAUL NISHIMURA GARCIA.
Ecuaciones de segundo grado en una variable
ECUACIONES. 1. ECUACIÓN 2.ECUACIONES DE PRIMER GRADO.
LOS MÉTODOS MIXTOS Presenta: Iván J. Téllez L. DCTS.
Investigación de mercados
Selección de la muestra
RUTAS DE TRABAJO PERT Y CPM. LAS DOS TÉCNICAS DE RUTAS DE TRABAJO AMPLIAMENTE USADAS SON: TÉCNICA DE EVALUACIÓN Y REVISIÓN DE PROGRAMAS (PERT, POR SUS.
Problema de Inversión integrantes: -Juan Victor Herencia Vicente -Jesus Angel Ccalli Ccalli.
Procedimiento Administrativo
Métodos de investigación
LA TECNOLOGIA EDUCATIVA: CONCEPTUALIZACION, LINEAS DE INVESTIGACION.
La Investigación Científica
Unidad 5. Capítulo VIII. Ejercicios.
CONSOLIDACIÓN DE ESTADOS FINANCIEROS
Conclusiones del Curso-Taller
Técnicas de conteo: Permutaciones y variaciones
MODELOS POISSON Existen una gran variedad de modelos para los sistemas de colas, las dos características más importantes serán : Los tiempos de llegada.
Objetivos:  Explicar el concepto de la Investigación de Operaciones mediante análisis del tema.  Describir los pasos del método científico en Investigación.
Equipo 4 ÁRBOL DE DESICIÓN. UN ÁRBOL DE DECISIÓN:  Es una forma grafica y analítica para representar eventos o sucesos que puedan surgir a partir de.
TEORIA DE GRAFOS UNIVERSIDAD PRIVADA DOMINGO SAVIO.
INSTITUTO TECNOLOGICO DE VERACRUZ
AUTÓMATAS ROHERMY OCHOA V AUTÓMATA FINITO Es un modelo computacional que realiza cómputos en forma automática sobre una entrada para producir.
CONTROLES Y ESTRUCTURAS BÁSICAS DE PROGRAMACIÓN  1. Algoritmos: conjunto de instrucciones programadas para resolver una tarea específica.  2. Datos:
PEGAR EN TU CUADERNO ¿Cómo resolver? 1.El M.C.M. de los denominadores es: 2.Multiplicamos cada numerador por el M.C.M: 3.Simplificamos para eliminar denominadores.
PLN hmm1 Modelos ocultos de Markov (HMM) Introducción Cálculo de la probabilidad de una observación Algoritmo Forward Algoritmo Backward Algoritmo de Viterbi.
Deformación en vigas En este capítulo se estudia la rigidez de las vigas. Frecuentemente, el diseño de una viga queda determinado más por su rigidez que.
Tamaño de la muestra. En una muestra probabilística cada individuo de la población a estudiar tiene una probabilidad conocida y no nula de ser seleccionado.
Sistema de Información para la gestión Enfoque de Sistema Alejandro Jiménez Medina Mg. Ingeniería Informática Mención Tics Mg. En Informática educativa.
Unidad 4 Anexo 3. Capítulo VII. Ecuaciones no homogéneas.
INVESTIGACION DE OPERACIONES I UNIDAD I. HISTORIA La primera actividad de Investigación de Operaciones se dio durante la Segunda Guerra Mundial en Gran.
Planificación y Didáctica Formador de formadores Dustin Tahisin Gómez Rodríguez.
Unidad 4 Anexo 3. Capítulo IV. Teoría de las ecuaciones homogéneas.
Estrategia algorítmica
Técnica: Matriz de ideas
Transcripción de la presentación:

ALVAREZ OCHOA DEISY NAYELI ASCEVEDO SIFUENTES ESTELA ASCENCIO GONZALEZ DULCE PAOLA BERISTAIN milpas yessica RODRIGUEZ BERNAL DIANA FERNANDA

LA PROGRAMACIÒN DINAMICA PROBABILISTICA ¿Qué es? Es una técnica de programación matemática que proporciona un procedimiento sistemático para determinar la combinación óptima de una serie de decisiones interrelacionadas. CONCEPTUALIZACIÒN DE PROGRAMACION DINAMICA Se trata de un enfoque de tipo general para la solución de problemas y las ecuaciones específicas que se usan se deben desarrollar para que representen cada situación individual. Se necesita un cierto grado de creatividad y un buen conocimiento de la estructura general de de los problemas de Programación Dinámica para reconocer cuándo y cómo se puede resolver un problema por medio de estos procedimientos.

TIPOS DE PROGRAMACIÒN DINAMICA 1. Programación dinámica determinística. El estado en la siguiente etapa está completamente determinado por el estado y la política de decisión de la etapa actual. 2. Programación dinámica probabilística. El estado en la siguiente etapa no está completamente determinado por el estado y la política de decisión de la etapa actual, existiendo en su lugar una distribución de probabilidad para determinar cuál será el siguiente estado.

ETAPAS 1. Etapas: El problema se puede dividir en etapas que requieren una política de decisión en cada una de ellas. 2. Estados asociados: Cada etapa tiene cierto número de estados asociados con su inicio. 3. Política de decisión: El efecto de la política de decisión en cada etapa es transformar el estado actual en un estado asociado con el inicio de la siguiente etapa. 4. Diseño de solución: El procedimiento de solución está diseñado para encontrar una política óptima para el problema completo, es decir, una receta para la política de decisión óptima en cada etapa para cada uno de los estados posibles.

5. Principio de optimalidad: Dado el estado actual, una política óptima para las etapas restantes es independiente de la política adoptada en etapas anteriores. b. La decisión inmediata óptima depende sólo del estado actual y no de cómo se llegó ahí. 6. Inicio de solución: El procedimiento de solución se inicia al encontrar una política óptima para la última etapa. 7. Relación recursiva: Se dispone de una relación recursiva que identifica la política óptima para la etapa n, dada la política óptima para la etapa n + 1. 8. Retroceso: Cuando se use esta relación recursiva, el procedimiento de solución comienza al final y se mueve hacia atrás etapa por etapa – encontrando cada vez la política óptima para esa etapa – hasta que se encuentra la política óptima desde la etapa inicial.