BLFs. FLB Nomenclatura Redes de BLFs Relaciones fundamentales B(t +Δt) = B(t) + D(t) - E(t) P(t + Δt) = P(t) + D(t) - O(t) IO(t + Δt)= IO(t) + O(t)

Presentación del tema: "BLFs. FLB Nomenclatura Redes de BLFs Relaciones fundamentales B(t +Δt) = B(t) + D(t) - E(t) P(t + Δt) = P(t) + D(t) - O(t) IO(t + Δt)= IO(t) + O(t)"— Transcripción de la presentación:

1 BLFs

2 FLB

3 Nomenclatura

4 Redes de BLFs

5 Relaciones fundamentales B(t +Δt) = B(t) + D(t) - E(t) P(t + Δt) = P(t) + D(t) - O(t) IO(t + Δt)= IO(t) + O(t) - R(t) I(t + Δt) = I(t) + R(t) - E(t)

6 Relaciones fundamentales (forma acumulada) B(t) = B(0) + SD(t) - SE(t) P(t) = P(0) + SD(t) - SO(t) IO(t)= IO(0) + SO(t) - SR(t) I(t) = I(0) + SR(t) - SE(t)

7 Invariante fundamental I(t) - B(t) + P(t) + IO(t) = I(0) - B(0) + P(0) + IO(0) La suma algebraica de los stocks es invariante en t

8 Definiciones y Formas Alternativas Definición: IN(t) = I(t) - B(t) => IN(t) + IO(t) +P(t) es invariante Definición: IP(t) = IN(t) + IO(t) => IP(t) + P(t) es invariante

9 Dos datos exógenos D(t) generado por los mecanismos aguas abajo del BLF R(t) generado por los mecanismos aguas arriba del BLF

10 Signos B(t), IO(t), I(t) >= 0 P(t) arbitrario < 0 : Trabajo contra stock > 0 : Trabajo contra pedido

11 Secuencia de Acontecimientos (t discreto) 1.- Se experimenta la demanda y las llegadas D(t) y R(t) 2.- Se toman decisiones 3.- Se ejecutan las decisiones, poniendo al día los stocks

12 Dos decisiones O(t) pedidos que se pasan E(t) envios que se hacen

13 Politicas para O(t) One for One: if IP < s then O(t) = s-IP (S,s): if IP < s then O(t) = S - IP

14 Simulación

15 Simulación y Optimización Se simula un cierto numero de intervalos de tiempo Se calculan las cantidades relevantes Se Optimizan estos criterios para la muestra Se esta optimizando sobre una trayectoria del sistema, obtenida al simular, que puede no ser representativa. Pero funciona.

16 Optimizacion Heurística por Recocido Simulado (Simulated Annealing) Se prueban valore generados aleatoriamente a partir del valor anterior Se rechazan los que no dan “mejor resultado” Se permiten aumentos en la función objetivo (no es una busqueda monótona) A medida que se adelanta, la desviación tipo se va reduciendo, de forma que se explora un entorno mas reducido. Se para al cabo de un numero de ensayos o cuando no mejora Caben numerosas variaciones