Equipo 1
Toma de decisión: Definición; Naturaleza; Caracteristicas; Fases en el proceso de decisión. Modelos de criterio de decisión. Las funciones administrativas de las tomas de decisiones. La toma de decisiones como una habilidad directiva. Etapas de la toma de decisión. componentes de una decisión: información conocimiento; experiencia; análisis; juicio
Equipo 2
La toma de decisiones individual y en equipo. elementos de un problema de decisión. importancia de las tomas de decisiones. universos de las decisiones. unidades de energia "i". unidades de tiempo. tiempo de decisión. tiempo de ejecución. clasificación de los problemas en las tomas de decisiones. la investigacion en las tomas de decisiones, una fuente importante de conocimiento.
Equipo 3
Los arboles de decisiones para extructurar decisiones. Los arboles de decisiones y el valor de la información. Componentes de los arboles de decisiones. Extructura de los arboles de decisiones. La evaluación de la consecuencia de la decisión: teoria de la preferencia y de la utilidad
Equipo 4
La teoria de la utilidad: definición; nomenclatura a utilizar; axiomas; teoremas; funcion de la utilidad; objección de función de la utilidad; la utilidad subjetiva esperada. su constraste con la práctica de la decisión. prima de riesgo. método cuantitativo de solución: método Newman-Morgesten; Neuman-Morgesten modificado
APLICACIONES DE LA PROGRAMACIÓN LINEAL.
La Programación Lineal en una metodología matemática utilizada en diferentes organizaciones para la solución de principales problemas y casos reales, (en marketing, finanzas, producción, logística y muchos más campos).
La Programación Lineal permite plantear resoluciones de casos prácticos que surjan en la empresa, este también puede ser utilizado en nuestra vida cotidiana utilizando por supuesto las técnicas de la Programación Lineal, esta se revela como una herramienta insustituible en la toma de decisiones, operativas y tácticas en la gestión empresarial, como también en la toma de decisiones estratégicas.
MARKETING: se basa en la publicidad que busca la empresa por varios medios de comunicación, que tenga mayor difusión posible del producto, sus restricciones no serán presupuestarias, sino que vendrán por la disponibilidad de cada medio y por las políticas publicitarias de cada empresa.
El objetivo principal de la organización es el de conseguir la mayor audiencia, mientras tanto el capital sea bien distribuido.
PLANIFICACIÓN DE HORARIO:
busca dar una respuesta efectiva a la necesidad del personal de la empresa, resulta útil cuando los directivos disponen de cierta flexibilidad a la hora de asignar tareas a empleados poli funcionales (realizar varias labores).
Se utiliza mayormente en las entidades bancarias, para la toma de decisiones sobre la planificación de horarios.
PRODUCCIÓN: permite decidir sobre la cantidad más adecuada que una empresa debe producir de cada uno de sus productos a fin de maximizar los beneficios sin dejar de cumplir como unos determinados requisitos “financieros, de demanda, contractuales, de disponibilidad de materias primas, esto debe tomar varios factores, ya que por lo general la mayoría de las plantas producen mas de un bien.
FINANZAS: muchas instituciones como lo son los directivos de bancos, fondos de inversión y compañías de seguros sufren problemas a la hora de seleccionar una serie de inversiones concretas de entre la gran variedad de alternativas existentes en el mercado, su objetivo es maximizar los beneficios esperados de estas inversiones, que se ven sometidas a una serie de restricciones, algunas legales y otras provenientes de la propia empresa.
EL PROBLEMA DE TRANSPORTE: busca minimizar costos de transporte, y las restricciones vienen dadas por las capacidades productivas de cada origen y las necesidades de cada destino.
ASIGNACIÓN DE TRABAJOS: busca asignar de la forma más eficiente posible un trabajo a cada empleado o máquina, objetivo minimizar los tiempos o costes de desplazamiento, o bien maximizar la efectividad de las asignaciones.
EL PROBLEMA DE LA DIETA: determinar la dieta más económica con la que alimentar a los pacientes a partir de unas especificaciones nutritivas mínimas.
INTEGRANTES:
IDANIA HIGUERA
MARIANGEL ARTEAGA
SANDRA CAICEDO
YANIRA BRIZUELA
JOHANNER ORDOÑEZ
EDGAR ZAMBRANO
TALLER DE TEORIA DE DESICIONES
CONCLUSION
TEORIA DE LA DUALIDAD
COMCEPTUALIZACION DE LA DUALIDAD
la dualidad y el analisis de la sencibilidad esto mas que todo estudia el efecto que las variaciones en los efectos de los parametros de un modelo que tiene una solucion optima de este .
los valores optimos de las variables del modelo dual suministra informacion economica muy importante acerca de los valores implicito de los recursos que se utiliza en los problemas que se utilizan en los problemas que se esta resolviendo.
para determinar cual es el programa de produccion que que maximiza la utilidad total en el mes.
en una empresa se otorga
un cargo de direccion a alguien que sabe tomar desiciones correctas se le da por que esta persona tiene la certeza y saber lo que le conviene a la empresa ,no mpor escala o prosecion.
-lo que se requiere para atender un recurso basico de estadistica
para este se requiere conocimiento preparacion habilidad ,destreza, y sentirse triunfador
-curso de estadistica
en los cursos de estadistica sirven para obtener mejor preparacion y saber lo necesario de cada proceso
-importancia de la toma de desiciones
es muy importante atravez de ello siempre nos colocamos en los mejores sitios
programacion lineal
sobre programacion lineal se entiende que en una situacion hipotetica esto mas que todo trata en producir una buena inversion en la empresa que de los mismos resultados que da todo lo productivo por ejemplo se vende o se dividen los tiempos en diferentes departamentos para asi obtener mayor decentralizacion de los precios y obtener las igual o las mismas ganancias que la produccion y como ejemplo los tiempos se dividirian en tres organizaciones revision,ensamblaje,empaque y asi pueden obtener buen resultado
TEORIA DE LAS DESICIONES
INTEGRANTES
IDANIA HIGUERA
SANDRA CAICEDO
MARIANGEL ARTEAGA
YANIRA BRIZUELA
EDGAR ZAMBRANO
JOHANNER ORDOÑEZ
RESUMEN DE PROGRAMACION LINEAL Y TEORIAS DE LA DUALIDAD
La Programación Lineal (PL) es una de las principales ramas de la Investigación Operativa. En esta categoría se consideran todos aquellos modelos de optimización donde las funciones que lo componen, es decir, función objetivo y restricciones, son funciones lineales en las variables de decisión.
Los modelos de Programación Lineal por su sencillez son frecuentemente usados para abordar una gran variedad de problemas de naturaleza real en ingeniería y ciencias sociales, lo que ha permitido a empresas y organizaciones importantes beneficios y ahorros asociados a su utilización.
La Programación Lineal es un procedimiento o algoritmo matemático mediante el cual se resuelve un problema indeterminado, formulado a través de ecuaciones lineales, optimizando la función objetivo, también lineal.
Consiste en optimizar (minimizar o maximizar) una función lineal, que denominaremos función objetivo, de tal forma que las variables de dicha función estén sujetas a una serie de restricciones que expresamos mediante un sistema de inecuaciones lineales.
TEORIA DE LA DUALIDAD
El concepto de dualidad desempeña importantes papeles dentro de la programación lineal (también en la no lineal), tanto desde un punto de vista teórico como práctico. Todo programa lineal lleva asociado otro programa lineal conocido como su programa dual; el programa inicial se conoce también como programa primal. Para comprender el concepto de dualidad y sus posibles interpretaciones, pueden analizarse los siguientes ejemplos.
Hemos visto como la programación lineal puede ser usada para resolver una extensa variedad de problemas propios de los negocios, ya sea para maximizar utilidades o minimizar costos. Las variables de decisión en tales problemas fueron, por ejemplo, el número de productos a producir, la cantidad de pesos a emplear, etc. En cada caso la solución óptima no explicó cómo podrían ser asignados los recursos (ejemplo: materia prima, capacidad de las máquinas, el dinero, etc.) para obtener un objetivo establecido.
En este capítulo veremos que a cada problema de programación lineal se le asocia otro problema de programación lineal, llamado el problema de programación dual. La solución óptima del problema de programación dual, proporciona la siguiente información respecto del problema de programación original:
1. La solución óptima del problema dual proporciona los precios en el mercado o los beneficios de los recursos escasos asignados en el problema original.
2. La solución óptima del problema dual aporta la solución óptima del problema original y viceversa.
Universidad Nacional experimental de la fuerza armada
IV Semestre en Lic. Administración de desastre
Sección 003
Integrante: * Jessi Gonzales *Omar Rodríguez *Melayda Jiménez
*Franklin Mendoza *Javier Salazar *Milange López
*Hidalgo wuilmaris
Taller
Aplicación de algunos modelos
Existen muchos modelos tales como :
*Programa en lineal:
son todos las variables continuas que generalmente proporcionan soluciones no entera cuando las variable de decisión son: personas, automóviles, unidades de producción y otra variable que no pueden usarse en forma directa.
*Programación No lineal:
es una función que desea maximizarse respetando las restricciones de desigualdad y las restricciones de igualdad.
Cuando se añade la integración de integridad por alguna de las variable estamos hablando de una programación no lineal y esta puede ser: (mayor o igual).
*Programación por Objetivo:
este modelo se basa en establecer una meta numérica para cada uno de los objetivo y asi busca una solución que minimice la diferencia entre el valor de cada función
Ejemplo:
Variable _______ meta que se desea alcanzar
A x < 1
*Programación dinámica:
en este modelo es necesario descomponer el problema para asi tomar una sola decisión
Probabilidad:
este ocupa un lugar importante en el proceso de toma de desiciones ya sea que el problema es enfrentando en una compañía en el gobierno o simplemente en nuestra vida.
Toma de decisiones bajo incertidumbre:
*La persona debe tener una decisión entre dos o más opiniones para llegar a una decisión favorable teniendo en cuanta que puede ir por diferente vía
*Debe estudiar los caso la calidad de la estrategia optima depende de la calidad con que se juegue.
*Las alternativas se pueden sacar tanto en forma cuantitativa o cualitativa hasta llegar al resultado más visible.
*Las decisiones bajo riesgo cuando no conocemos el caso no podemos saber la acción de los demás.
En conclusión lo que se busca es la mejora de resultado en situaciones planteadas reduciendo las corte y disminuyendo las demandas respetando la capacidad de producción y manteniendo un nivel de inventario.
REALIZADO POR: ADMON. DE DESASTRE
ROBLES ELIOMAR 4º SEMESTRE
DIMAS ESCOBAR SECCION: I-001-D
DE LA HOZ YUSNEYDI
FLORES LILIA
JIMENES IMARA
GUERRERO LUIS
TORRES GAVINA
VALERIO JEY
ANALISIS DE APLICACIÓN DE ALGUNOS MODELOS MATEMATICOS A LA TOMA DE DECISIONES.
Nosotros los seres humanos nos enfrentamos continuamente a tomar decisiones y a decidir sobre asuntos importantes que nos llevan a realizar un análisis de las posibles alternativas tomando en cuenta la importancia de la alternativa correcta que escojamos la cual va a determinar la consecuencia de la decisión. Una decisión incorrecta puede causar miedo al enfrentarse a la alternativa que determinara una secuencia. Las decisiones pueden ser tomadas de la mejor manera alcanzando el mejor punto de equilibrio y llevándonos al éxito.
Con respecto a la matemática podemos decir que nos proporciona una gran ayuda en esta tarea con el uso de sus numerosos modelos que permiten un mejor análisis de las situaciones, entre ellos se pueden mencionar los modelos de programación matemático los cuales nos ayudan a elegir la mejor combinación de valores de las variables que intervienen en el programa. Podemos decir que en cada etapa existe un número finito de estados asociados, dado el estado actual una política óptima para las etapas restantes es independiente de la política adoptada en etapas anteriores. El conocimiento del estado actual del sistema expresa toda la información sobre su comportamiento anterior, y esta información es necesaria para determinar la política óptima de allí en adelante.
También podemos decir que existen paquetes para la solución de programas dinámicos, uno de ellos es el MODSIM que consiste en un programa que utiliza programaciones dinámica y simulación.
Las restricciones de recursos que se manejan en la programación de un objetivo, se consideran inviolables, de manera que si aparecen dos restricciones contradictorias el problema no es factible. Sin embargo, en el programa por objetivos no es necesario que las restricciones se satisfagan, solo es deseable que se cumplan. Esto es más que restricción pueden ser manejadas como propósito, cada uno con diferente prioridad, por lo que se permiten descripciones en cualquiera de los dos sentidos para su cumplimiento.
TEORIAS DE LAS DECISIONES:
RESUMEN (Todas las guias)
CONCLUSIÓN:
PROGRAMACIÓN LINEAL
Es un conjunto de herramientas para la toma de decisiones donde las variables que definen al mismo son conocidas pero se necesita encontrar la combinación de las mismas que permitan optimizar un rendimiento (maximizar un beneficio, minimizar costos o ambos).
Existen muchos problemas administrativos que se ajustan a este molde de tratar de minimizar o maximizar un objetivo que está sujeto a una lista de restricciones. Un corredor de inversiones, por ejemplo, trata de maximizar el rendimiento sobre los fondos invertidos pero las posibles inversiones están restringidas por las leyes y las políticas bancarias. Un hospital debe planear que las comidas para los pacientes satisfagan ciertas restricciones sobre sabor, propiedades nutritivas, tipo y variedad, al mismo tiempo que se trata de minimizar el costo. Un fabricante, al planear la producción futura, busca un costo mínimo al mismo tiempo cómo cumplir restricciones sobre la demanda del producto, la capacidad de producción, los inventarios, el nivel de empleados y la tecnología. La PL se ha aplicado con éxito a estos y otros problemas.
La Programación Lineal es una técnica determinista, no incluye probabilidades y utiliza un modelo matemático para describir el problema. El adjetivo lineal significa que todas las funciones matemáticas del modelo deben ser funciones lineales. En este caso, la palabra programación no se refiere a programación en computadoras; en esencia es un sinónimo de planeación. Así, la PL trata la planeación de las actividades para obtener un resultado óptimo, esto es, el resultado que mejor alcance la meta especificada (según el modelo) entre todas las opciones de solución.
Aunque la asignación de recursos a las actividades es la aplicación más frecuente, la Programación Lineal tiene muchas otras posibilidades. De hecho, cualquier problema cuyo modelo matemático se ajuste al formato general del modelo de Programación Lineal es un problema de Programación Lineal.
APLICACIÓN PL:
La programación lineal constituye un importante campo de la optimización por varias razones, muchos problemas prácticos de la investigación de operaciones pueden plantearse como problemas de programación lineal. Algunos casos especiales de programación lineal, tales como los problemas de flujo de redes y problemas de flujo de mercancías se consideraron en el desarrollo de las matemáticas lo suficientemente importantes como para generar por si mismos mucha investigación sobre algoritmos especializados en su solución. Una serie de algoritmos diseñados para resolver otros tipos de problemas de optimización constituyen casos particulares de la más amplia técnica de la programación lineal. Históricamente, las ideas de programación lineal han inspirado muchos de los conceptos centrales de la teoría de optimización tales como la dualidad, la descomposición y la importancia de la convexidad y sus generalizaciones. Del mismo modo, la programación lineal es muy usada en la microeconomía y la administración de empresas, ya sea para aumentar al máximo los ingresos o reducir al mínimo los costos de un sistema de producción. Algunos ejemplos son la mezcla de alimentos, la gestión de inventarios, la cartera y la gestión de las finanzas, la asignación de recursos humanos y recursos de máquinas, la planificación de campañas de publicidad, etc.
TEORIA DE LA DUALIDAD:
Cada problema de programación lineal tiene un segundo problema asociado con el. Uno se denomina primal y el otro dual. Los 2 poseen propiedades muy relacionadas, de tal manera que la solución óptima a un problema proporciona información completa sobre la solución óptima para el otro.
Las relaciones entre el primal y el dual se utilizan para reducir el esfuerzo de cómputo en ciertos problemas y para obtener información adicional sobre las variaciones en la solución óptima debidas a ciertos cambios en los coeficientes y en la formulación del problema. Esto se conoce como análisis de sensibilidad o post-optimidad.
ANALÍSIS DE SENSIBILIDAD:
Es una de las partes más importantes en la programación lineal, sobretodo para la toma de decisiones; pues permite determinar cuando una solución sigue siendo óptima, dados algunos cambios ya sea en el entorno del problema, en la empresa o en los datos del problema mismo. Este análisis consiste en determinar que tan sensible es la respuesta óptima del Método Simplex, al cambio de algunos datos como las ganancias o costos unitarios (coeficientes de la función objetivo) o la disponibilidad de los recursos (términos independientes de las restricciones). La variación en estos datos del problema se analizará individualmente, es decir, se analiza la sensibilidad de la solución debido a la modificación de un dato a la vez, asumiendo que todos los demás permanecen sin alteración alguna. Esto es importante porque estamos hablando de que la sensibilidad es estática y no dinámica, pues solo contempla el cambio de un dato a la vez y no el de varios.
ALGUNOS MODELOS Y APLICACIÓN:
Se desarrolla un modelo de programación lineal para cada uno de los cuatro tipos de problemas gerenciales.
• El primero es el modelo de formula individual usado para determinar la formulación a mínimo costo de un producto, por ejemplo, frankfurters.
• El segundo es el modelo compuesto que puede usarse par determinar las formulas a mínimo costo de varios productos, uno a la vez. Los modelos uno y dos son similares en su estructura. Por razones de eficiencia computacional se usa con mayor frecuencia el modelo dos.
• El tercer problema involucra el desarrollo de un modelo multiformula a mínimo costo en donde la disponibilidad de las materias primas es limitada. Este modelo también puede usarse para analizar las operaciones de fabricación con otras restricciones, tales como las limitaciones en producción y capacidad de almacenamiento.
• El cuarto problema también involucra un modelo multiformula con varias restricciones de producción y de compras. Adicionalmente, el modelo es diseñado para analizar decisiones relativas a la mezcla de productos y a estrategias de precios.
Republica Bolivariana de Venezuela
Ministerio del Poder Popular para la Defensa
Universidad Nacional Experimental Politécnica de la Fuerza Armada
UNEFA
Excelencia Educativa
Lic. En Admón. De Desastres
Sección: I-003-D
IV Semestre
Resumen: MODELOS MATEMÁTICOS
INTEGRANTES:
HÉCTOR SÁNCHEZ C.I V-20.514.883
ERICK ZAPATA C.I V-18.068.247
HERNÁN ACEVEDO C.I V-17.516.178
DAVIELIS VÁSQUEZ C.I V-19.668.302
TOMAS LÓPEZ C.I V-20.029.671
En situaciones comunes de la vida se nos presenta la necesidad de tomar decisiones en situaciones de cierto grado de complejidad, esta realidad es cada vez mas evidente y frecuente en el mundo actual en vista de eso se han implementado ciertas funciones o metodologías para enfrentar las dificultades que se presentan al tomar una decisión los llamados “modelos matemáticos” nos ayudan a resolver situaciones multicomplejas de una manera muy sistemática, la forma de actuar sobre un problema es teniendo en cuenta sus componentes descubriéndolos y seleccionando entre ellos los elementos mas destacados para así determinar la relación existente entre ellos mismos evidenciando en ellos símbolos que permitan representar la situación de una manera simplificada.
Un modelo puede representarse en forma de grafico, dibujo, mapa, red o en expresiones matemáticas, entre las ventajas de la utilización de modelos cabe destacar que permiten:
a- la utilización de instrumentos matemáticos
b- permite evaluar distintas soluciones factibles
c- nos permite predecir y comparar el comportamiento de de la situación
Entre sus tipos se conocen los de programación lineal, programación no-lineal, programación entera, programación dinámica y los de programación multiobjetivos,
En el caso de la programación lineal, es el mas usado ya que ofrece una amplia variedad de paquetes de computacionales que permiten encontrar las soluciones de un programa lineal, los de programación entera son un conjunto de técnicas disponibles para encontrar la solución a un problema de programación lineal, la diferencia entre ambos es la restricción de que algunas o todas las variables deben de ser enteras y cuando las variables exigen integridad reciben el nombre de modelo mixto, la programación no-lineal presentan mayores dificultades que la lineal, para la programación dinámica requiere que el problema se pueda descomponer en problemas mas simples para buscar su solución en cada uno de ellos.