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Modelación y Optimización: Conceptos Básicos, Diapositivas de Álgebra Lineal

Conceptos clave en modelación y optimización, desde la formulación de problemas hasta la obtención de soluciones óptimas. Se incluyen definiciones de términos básicos como modelos, algoritmos, soluciones por computadora, restricciones y funciones objetivo, entre otros.

Tipo: Diapositivas

2019/2020

Subido el 19/09/2021

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Formulación de modelos.
También descrito como construcción de
modelos, es el proceso de tomar un
problema del mundo real y describirlo
en términos matemáticos.
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¡Descarga Modelación y Optimización: Conceptos Básicos y más Diapositivas en PDF de Álgebra Lineal solo en Docsity!

 Formulación de modelos. “

También descrito como construcción de modelos, es el proceso de tomar un problema del mundo real y describirlo en términos matemáticos.

Algoritmos.

O técnicas de solución son las técnicas matemáticas usadas para encontrar respuestas a partir de los modelos creados en el proceso de formulación o construcción de modelos.

Modelo.

Representación simplificada e idealizada de la realidad, abstracción selectiva de la realidad.

Filosofía.

Dentro de este contexto se refiere a una panorámica de las relaciones entre los problemas del mundo real, los modelos, los administradores y las soluciones.

Modelo de maximización.

Es aquel que se plantea cuando se desea maximizar o incrementa: utilidades, producción, ventas, beneficios, rentabilidad, publicidad, etc.

Modelo de minimización.

Se emplea cuando se desea minimizar o disminuir: costos, pérdidas, desperdicios, distancias, tiempos inoperativos, etc.

Optimizar.

Es un concepto teórico (es decir matemático), en cuanto se opone al concepto del mundo real. Una decisión óptima o mejor producida por un modelo, significa que hay grandes esperanzas de que sea una buena decisión para el problema real puede ser maximizar o minimizar.

Restricciones.

En un modelo formal sirven para definir el ambiente dentro del cual pretendemos maximizar nuestro objetivo. Limitante en el conjunto de decisiones.

Modelos deterministas.

Modelos que suponen conocidos todos los datos importantes es decir los datos que los modelos usarán o evaluarán.

Modelos probabilísticos.

También llamados estocásticos, en estos modelos algunos de los datos importantes se consideran inciertos.

Modelo de optimización.

Produce la respuesta óptima de un problema matemático propuesto por el modelo.

Decisión óptima.

Cuando se produce por un modelo significa que hay grandes esperanzas de que sea una buena decisión para el problema real.

Programación lineal.

Técnica donde todas las funciones, el objetivo y las restricciones son lineales y todas las variables son continuas.

Modelo de Programación

Lineal.

Es una representación simbólica de la realidad que se estudia, o del problema que se va a solucionar. Se forma con expresiones de lógicas matemáticas.