Investigacion de Operaciones

Modelo de asignacion  google Colab:  https://colab.research.google.com/drive/12pKG0H5Fju8ZG2hhD_G1cQP4p7Fc2G4V?usp=sharing El modelo de asignación es una técnica de programación lineal que se utiliza para asignar recursos a tareas de manera óptima. Este modelo es particularmente útil en situaciones donde se deben asignar trabajos a empleados, máquinas a tareas, o cualquier tipo de recursos a actividades. El objetivo principal es minimizar el costo total o maximizar la eficiencia, cumpliendo con ciertas restricciones. Conceptos ClaveRecursos (Trabajadores, Máquinas, etc.): Los elementos que deben ser asignados a tareas específicas. Tareas: Las actividades que deben ser realizadas por los recursos. Costos de Asignación: El costo asociado con asignar un recurso específico a una tarea específica. Restricciones: Cada recurso puede ser asignado a una sola tarea y viceversa. Formulación del Problema Para formular un problema de asignación, se deben seguir estos pasos: Definir las var...

Modelo de Transporte en Investigación de Operaciones Link Google Colab: https://colab.research.google.com/drive/1BGgqByR9-Zmmi69pBz0tSKYPgCn6Nctn?usp=sharing El modelo de transporte es una técnica de programación lineal utilizada en la investigación de operaciones para optimizar el costo de transporte de bienes desde varios orígenes hasta varios destinos. Su objetivo principal es minimizar los costos de transporte mientras se cumplen con las restricciones de capacidad de los orígenes y la demanda de los destinos. Este modelo es ampliamente utilizado en la gestión de la cadena de suministro, logística y planificación de recursos. Conceptos ClaveOrígenes: Puntos de partida donde se encuentran los suministros o recursos (e.g., fábricas, almacenes). Destinos: Puntos finales donde se necesita el suministro (e.g., tiendas, clientes). Costos de Transporte: Costo asociado al transporte de una unidad de producto desde un origen específico a un destino específico. Capacidad: Cantidad máxima de ...

a. Identificar los elementos clave en el planteamiento. b. Componer soluciones a partir de la ruta crítica y los tiempos disponiblesç Link Colab :  https://colab.research.google.com/drive/199XRRpbTgbUoXv9YZ2nZu7BGEZJQ9uLa?usp=sharing

Resolución de Problemas de Transporte y Asignación Google Colab:  https://colab.research.google.com/drive/1x2J2VTcmSpXwClgZbG-Krd7UBoxsCsLp?usp=sharing El propósito de esta actividad es que el estudiante demuestre su capacidad para plantear y resolver problemas de asignación y transporte utilizando modelos matemáticos de programación entera. A continuación, se detallan los criterios de desempeño a aprender, orientaciones y recursos necesarios para cumplir con estos objetivos, junto con ejemplos prácticos para una mejor comprensión. Plantear modelos de problemas de transporte y asignación Modelos de Transporte Objetivo: Minimizar los costos de transporte entre orígenes y destinos, respetando las restricciones de capacidad y demanda. Ejemplo: Una empresa debe transportar productos desde tres fábricas a cuatro almacenes. Se conocen los costos de transporte, la capacidad de cada fábrica y la demanda de cada almacén. Pasos para Plantear el Modelo:Definir las variables de decisión: 𝑥𝑖...

Aplicaciones y Conceptos La programación entera es una subrama de la programación lineal que se utiliza cuando las variables de decisión deben tomar valores enteros. Esta técnica es fundamental en la investigación de operaciones y tiene aplicaciones específicas en diversos campos. A continuación, se presenta un resumen de los criterios de desempeño a aprender y desarrollar, acompañado de ejercicios prácticos para consolidar el conocimiento. Distinguir los casos en que aplican los modelos de programación entera La programación entera es aplicable en situaciones donde las variables de decisión no pueden ser fraccionarias. Ejemplos típicos incluyen:Modelos de Transporte: Optimización de rutas y cargas de transporte donde la cantidad de bienes transportados debe ser un número entero. Modelos de Asignación: Asignación de tareas a recursos, como asignar empleados a trabajos o máquinas a tareas, donde cada asignación es discreta. Ejercicio 1: Modelo de Transporte Supongamos que una empresa ne...

Análisis de Sensibilidad y Precios Sombra en la Programación Lineal En la programación lineal, el análisis de sensibilidad y los precios sombra son herramientas valiosas para evaluar el impacto de cambios en los parámetros del modelo sobre la solución óptima. a. Análisis de Sensibilidad: El análisis de sensibilidad permite determinar la sensibilidad de la solución óptima a variaciones en los coeficientes de la función objetivo, los valores RHS de las restricciones y los coeficientes tecnológicos. b. Precios Sombra: Los precios sombra representan el valor marginal de una unidad adicional de un recurso restringido. En otras palabras, indican cuánto aumentaría la función objetivo si se pudiera aumentar la disponibilidad de ese recurso en una unidad. Ejemplo: Consideremos el siguiente problema de programación lineal: Maximizar: Z = 3x + 4y Sujeto a: 5x + 6y ≤ 100 2x + 3y ≤ 80 x ≥ 0 y ≥ 0 Solución: La solución óptima es x = 10, y = 20, y Z = 120. Análisis de Sensibilidad: Utilizando Solver,...