final practicas 3cv1

Prácticas#1-9

Métodos CuantitativosPara la Toma de Decisiones

19 de mayo de 2014Grupo: 3CV1

Escuela Superior de CómputoM. en A. José Cruz Martínez Perales

Prácticas de Métodos Cuantitativos para la toma de DecisionesGrupo 3CV1

M. en A. José Crúz Martínez Perales19/05/14

Sobre los métodos cuantitativos:

“Son métodos mediante los cuales se obtiene una cifra, o llámale número o indicador, que al ser comparado con otro, o ser analizado, facilita el proceso de toma de

decisiones.

Para la toma de decisiones generalmente hay que establecer previamente un criterio de decisión. Por ejemplo: "se elige un proyecto como el mejor si es el de más alta rentabilidad". El criterio de decisión es tener una alta rentabilidad y cada proyecto

arroja un número relacionado con su respectiva rentabilidad, luego, se comparan los números entre sí y se selecciona el de mayor valor.

Existen muchos modelos, algunos de los cuales se hacen considerando o no laincertidumbre (modelos probabilísticos).

En ciertos casos, se amerita construir una matriz de decisión a la que se le puedeaplicar un criterio de decisión como lo es: Maximin, Maximax, Hurwicz, Laplace o el

criterio de arrepentimiento o Savage, donde, en todos, el resultado se analizamediante una cantidad. De allí que se les denomine métodos cuantitativos.

En otros casos, se usan árboles de decisión para ilustrar el problema y es en la parte final de cada rama donde aparece un número (de acuerdo a ciertos cálculos), el cual es comparado con el resultado final de cada una de las ramas, para tomar la decisión

según se maximicen los beneficios o se minimicen los costos.”

Teoría de Decisiones en el sector público y en la empresa privada Autor: J. Acosta Flores

Edit.: Representaciones y servicios de ingeniería, S.A. México

Prácticas de Métodos Cuantitativos para la toma de DecisionesGrupo 3CV1

M. en A. José Crúz Martínez Perales19/05/14

Prácticas 1-9

Introducción

Este manual de prácticas ha sido elaborado a partir del Programa de Estudios de la Unidad de Aprendizaje de Métodos Cuantitativos para la Toma de Decisiones de la Escuela Superior de Cómputo (ESCOM). El curso esta dedicado a temas como: la formulación de modelos, el método gráfico, el método simplex, análisis de dualidad, flujo máximo, modelos de redes, los modelos de transporte y modelos de control de inventarios. Los métodos cuantitativos juegan un papel clave en la administración y la optimización de procesos, por lo que es relevante estudiar los diferentes métodos cuantitativos que mejor se ajusten a la solución de problemas del campo de la investigación de operaciones. Este manual de prácticas tiene como propósito abordar los métodos de solución de los diferentes modelos matemáticos que se formulan en la investigación de operaciones, tanto desde el punto de vista analítico, gráfico como auxiliarnos de las herramientas computacionales sobre todo en aquellos cuyo nivel de complejidad de cálculo lo requieran.

MANUAL DE PRÁCTICAS DE LABORATORIO

UNIDAD ACADÉMICA: Escuela Superior de Cómputo PROGRAMA ACADÉMICO: Ingeniería en Sistemas Computacionales ÁREA DE FORMACIÓN: Profesional MODALIDAD: Presencial

UNIDAD DE APRENDIZAJE: Métodos Cuantitativos para la Toma de Decisiones TIPO DE UNIDAD DE APRENDIZAJE: Teórico – Práctica Optativa. NIVEL: III

PROPÓSITO DE LA UNIDAD DE APRENDIZAJE: Planea el uso de recursos limitados, con base en la aplicación de métodos cuantitativos.

EVALUACIÓN Y ACREDITACIÓN DE LAS PRÁCTICAS: Las prácticas se consideran requisito indispensable para acreditar esta unidad de aprendizaje. El porcentaje que las prácticas aportan a la calificación final es el siguiente: Unidad II. 20% Unidad III. 20% Unidad IV. 20% Unidad V. 20% La calificación de las prácticas (20% de la calificación de las Unidad de Aprendizaje II, III, IV y V), se conformará de la siguiente manera:

PORCENTAJE DE LA CALIFICACIÓN

CALIFICACIÓN % X CALIF

REALIZACIÓN DE LA PRÁCTICA

(FUNCIONALIDAD)

60% 10 6

REPORTE ESCRITO 40% 10 4

CALIFICACIÓN FINAL DE LA PRÁCTICA 10

ÍNDICE

Práctica 1. Formulación de Modelos Matemáticos ……………………………………… 1 Práctica 2. Método Gráfico y Método Simplex ………………………………………………. 6 Práctica 3. Análisis de Dualidad ………………………………………………………………. 9 Práctica 4. Método Simplex Dual …………………………………………………….……… 13 Práctica 5. Algoritmo de Flujo Máximo …………………………………………………….. 17 Práctica 6. Método de la Ruta Crítica (CPM) ……………………………………………… 21 Práctica 7. Técnica de Evaluación y Revisión de Programas (PERT) …………………. 24 Práctica 8. Modelo de Transporte ………………………………………………………….. 27 Práctica 9. Modelo del Lote Económico …………………………………………….…….. 30 Bibliografía ……………………………………………………………………………….……. 34

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INSTITUTO POLITÉCNICO NACIONAL ESCUELA SUPERIOR DE CÓMPUTO

DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALES

ACADEMIA DE PROYECTOS ESTRATÉGICOS Y TOMA DE DECISIONES

MANUAL DE PRÁCTICAS UNIDAD DE APRENDIZAJE “Métodos Cuantitativos para la Toma de Decisiones”

UNIDAD TEMÁTICA II. Programación Lineal No. y Título de la práctica: 1. Formulación de Modelos Matemáticos.

Tiempo de realización: 3 horas.

Objetivo de la práctica: Elaborar y resolver un modelo de programación lineal que permita administrar eficientemente los recursos de la empresa. Situación problemática: Una de las funciones básicas de la dirección es la toma de decisiones. Las decisiones se toman de acuerdo con los objetivos de la empresa. Generalmente, la información disponible para el tomador de decisiones es enorme y confusa por lo que se debe detectar la información relevante y procesarla con la mayor rapidez y exactitud posibles. Al enfrentarse a problemas complejos el alumno puede recurrir a laconstrucción de modelos de programación lineal como soporte para determinar el curso óptimo de acción.

Competencia específica : Realiza y resuelve modelos de programación lineal mediante el uso del software. Competencias genéricas: Administra con eficiencia los recursos para el logro de metas preestablecidas.

Competencias particulares: Realiza modelos de programación lineal sobre un problema de asignación de recursos en una empresa.

Criterios de evaluación: - Ejercicios en clase - Aplicación de cuestionarios - Debate en clase - Lista de cotejo:

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Lista de cotejo para evaluar la práctica número 1. Formulación de Modelos Matemáticos.

Indicador Realizado Pendiente No realizado Se formuló correctamente el problema

Se identificó la función objetivo

Se establecieron las alternativas posibles

Se identificaron las restricciones del problema

Se determinaron las variables correctamente

Se interpretaron los resultados

Orden y limpieza

INTRODUCCIÓN La Programación Lineal (PL), como herramienta de la Investigación de Operaciones, esta basada en el diseño, solución y análisis de modelos para problemas reales. Por tanto, la modelación en PL puede entenderse como el proceso de reducción del sistema real y su problema, a un objetivo y un conjunto de restricciones, donde todas las funciones son lineales. La PL pretende encontrar un programa óptimo de actividades interdependientes a realizar, tomando en consideración el límite de recursos disponibles para efectuarlas. Recursos y/o material Software Win QSB, Computadora, Calculadora DESARROLLO DE LA PRÁCTICA:

En el décimo piso de su edificio de oficinas, Katherine Rally observa las hordas de Neoyorkinos que batallan por caminar por calles llenas de taxis y banquetas saturadas de puestos de hotdogs. En este caluroso día de julio dedica una atención especial a la moda que ostentan algunas mujeres y se pregunta qué elegirán ponerse en este otoño. Sus pensamientos no son cavilaciones aleatorias; son críticas para su trabajo pues posee y administra TrendLines, una compañía de ropa elegante para dama. Hoy es un día especialmente importante porque debe reunirse con Ted Lawson, el gerente de producción, para decidir el plan de producción del mes próximo de la línea de verano. En particular tendrá que determinar la cantidad de cada artículo de ropa que debe producir dada la capacidad de producción de la planta, los recursos limitados y los pronósticos de demanda. La planeación precisa de la producción del mes próximo es crítica para las ventas de otoño pues los artículos producidos ese mes aparecerán en las tiendas durante septiembre, y las mujeres tienden a comprar la mayor parte de

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su atuendo para el otoño, en cuanto inicia este mes. Katherine se dedica a estudiar los patrones de ropa y los requerimientos de materiales. Su línea de verano consiste tanto en ropa profesional (para el trabajo) como informal. Ella determina los precios de cada prenda tomando en cuenta la calidad, el costo del material, de la mano de obra y de los maquinados, la demanda del artículo y el prestigio del nombre de la marca TrendLines. La moda profesional para el verano incluye: Artículo de ropa Requerimiento de materiales Precio

de venta ($)

Costo de mano de obra y maquinado ($)

Pantalones de lana 3 yardas de lana. 2 yardas de acetato para forro.

300 160

Suéter de casimir 1.5 yardas de casimir. 450 150

Blusa de seda 1.5 yardas de seda. 180 150 Camisola de seda 0.5 yardas de seda 120 60 Falda ajustada 2 yardas de rayón

1.5 yardas de acetato para forro. 270 120

Chaqueta de lana 2.5 yardas de lana. 1.5 yardas de acetato para forro.

320 140

Pantalones de Terciopelo

3 yardas de terciopelo. 2 yardas de acetato para forro.

350 175

Suéter de algodón 1.5 yardas de algodón. 130 60 Minifalda de algodón 0.5 yardas de algodón. 75 40 Camisa de terciopelo

1.5 yardas de terciopelo. 200 160

Blusa de botones 1.5 yardas de rayón. 120 90 Para la producción del próximo mes, ella ha ordenado 45 000 yardas de lana, 28 000 de acetato, 9 000 de casimir, 18 000 de seda, 30 000 de rayón, 20 000 de terciopelo y 30 000 de algodón. Los precios de los materiales se presentan en la siguiente tabla:

Material Precio por yarda ($)

Lana 9.00 Acetato 1.50 Casimir 60.00 Seda 13.00 Rayón 2.25

Terciopelo 12.00 Algodón 2.50

Cualquier material que no se use en la producción se puede mandar de regreso al distribuidor de telas y obtener su rembolso aunque el desperdicio no se puede devolver.

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Ella sabe que la producción tanto de blusa de seda, como del suéter de algodón deja material de desperdicio. En especial para producir una blusa de seda o un suéter de algodón, se necesitan dos yardas de seda y dos de algodón, respectivamente. De estas dos yardas 1.5 se usan para la blusa o el suéter y el 0.5 yarda queda como material de desperdicio. Ella no quiere desaprovechar este material, por lo que planea utilizar el desperdicio rectangular de seda o algodón para producir una camisola de seda o una minifalda de algodón, respectivamente. Por lo tanto, si se producen una blusa de seda, también se produce una camisola de este material. Del mismo modo, cuando se produce un suéter de algodón, también se fabrica una minifalda de algodón. Observe que es posible producir una blusa del mismo material o una minifalda de algodón sin producir un suéter de algodón.

Los pronósticos de demanda indican que algunos artículos tienen una demanda limitada. En particular, dado que los pantalones y camisas de terciopelo son novedades, TrendLines ha pronosticado que se pueden vender sólo 5 500 pantalones y 6 000 camisas. La empresa no quiere producir más de la demanda pronosticada porque una vez que pasen de moda, la empresa no los podrá vender. Sin embargo, puede producir menos de lo pronosticado, ya que no se requiere que la compañía cumpla con la demanda. El suéter de casimir también tiene una demanda limitada porque es bastante costoso, y TrendLines sabe que puede vender, como máximo 4,000 suéteres. La blusa de seda y las camisolas tienen demanda limitada por la idea de las mujeres de que es difícil cuidar la seda, y las proyecciones de TrendLines, son que puede vender a lo más 12 000 blusas y 15 000 camisolas. Los pronósticos de demanda también indican que los pantalones de lana, las faldas ajustadas y las chaquetas de lana tienen gran demanda porque son artículos básicos necesarios en todo guardarropa profesional. En especial la demanda de pantalones de lana es de 7 000 y la de las chaquetas es de 5 000. Katherine desea cumplir con al menos 60% de la demanda de esos dos artículos para mantener la lealtad de su base de clientes y no perderlos en el futuro. Aunque la demanda de faldas no se puede estimar Katherine siente que debe producir al menos 2 800.

a) Ted intenta convencer a Katherine de no producir camisas de terciopelo, pues la

demanda de esta moda novedosa es baja. Afirma que sólo es responsable de $500 000 de los aspectos de diseño y otros costos fijos. La contribución neta (precio del artículo – costos de materiales – costo de mano de obra) cuando se vende la novedad debe cubrir estos costos fijos. Cada camisa de terciopelo genera una utilidad neta de $22. Él afirma que dada la contribución neta aun si se satisface la demanda máxima, no dejará ganancias. ¿Qué piensa del argumento de Ted?.

b) Formule y resuelva un problema de Programación Lineal para maximizar las ganancias dadas las restricciones de producción, recursos y demanda.

c) Encuentre la solución óptima con Win QSB.

Antes de tomar una decisión final, Katherine planea explorar las siguientes preguntas independientes, excepto cuando se indique otra cosa.

d) El distribuidor de textiles informa a Katherine que no puede regresar el terciopelo porque los pronósticos de demanda muestran que la demanda de esta tela disminuirá en el futuro. En consecuencia, Katherine no obtendrá el rembolso por su terciopelo, ¿en qué cambia este hecho el plan de producción?

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e) ¿Cuál es una explicación económica intuitiva de la diferencia entre las soluciones que se encontraron en los incisos c) y d)?

f) El personal de costura encuentra dificultades para coser los forros de las mangas de los sacos de lana pues el patrón tiene una forma extraña y el pesado material de lana es difícil de cortar y coser. El incremento de tiempo para coser un saco de lana aumenta en $80 los costos de mano de obra y maquinado por cada saco. Dado este costo, ¿cuántas prendas de cada tipo debe producir TrendLines para maximizar la ganancia?

g) El distribuidor de textiles informa a Katherine que como otro cliente canceló su orden, ella puede obtener 10 000 yardas adicionales de acetato. ¿Cuántas prendas de cada tipo debe producir TrendLines para maximizar la ganancia?

h) TrendLines supone que puede vender todas las prendas que no se vendan en septiembre y octubre en una gran barata en noviembre a 60% de su precio original. Por lo tanto, puede vender todos los artículos en cantidad ilimitada en esa oportunidad. (Los límites superiores mencionados se refieren sólo a las ventas durante septiembre y octubre). ¿Cuál debe ser el nuevo plan de producción para maximizar las ganancias?

CIERRE DE LA PRÁCTICA

1. Explique la importancia del uso de los métodos cuantitativos para la toma de decisiones..

2. Escriba la definición de programación lineal 3. ¿Cuál es la forma general de un modelo de PL 4. ¿Cuál es el formato canónico de un modelo de PL? 5. ¿Cuál es el formato estándar de un modelo de PL? 6. Escriba el concepto de solución óptima 7. Mencione los tipos de solución óptima que se pueden presentar al resolver un

problema y explique cada una de ellas. 8. Escriba la definición de toma de decisiones 9. ¿Cuáles son las suposiciones y limitaciones de modelo de PL 10. Mencione los tipos de restricciones que se presentan con mayor regularidad en la

formulación de problemas de PL

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UNIDAD TEMÁTICA II. Programación Lineal No. y Título de la práctica: 2. Método Gráfico y Método Simplex.


Objetivo de la práctica: Encuentra la solución óptima de los modelos matemáticos de programación lineal planteados, a través del método simplex gráfico y algebraico. Situación problemática: El alumno podrá apoyarse en la programación lineal para la toma de decisiones reduciendo el problema bajo estudio a un modelo matemático general, y una vez construido el modelo, será capaz de encontrar la solución óptima del problema ya sea por el método gráfico o el método simplex .

Competencia específica : Resuelve modelos de programación lineal mediante la aplicación del método simplex, tanto gráfico como algebraico. Competencias genéricas:

Toma de decisiones efectivas fundamentadas en una evaluación de diferentes alternativas de solución.

Competencias particulares:. Resuelve modelos matemáticos de programación lineal por el método gráfico y el método simplex.

Criterios de evaluación

- Ejercicios en clase - Debates en clase - Lista de cotejo

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Lista de cotejo para evaluar la práctica número 2. Método Gráfico y Método Simplex.

Indicador Realizado Pendiente No realizado Se formuló el modelo matemático correctamente

Se trazaron las ecuaciones de las restricciones

Se determinó la región factible

Se gráfico la recta de isoutilidad (recta de Z)

Se llegó a la solución óptima en el método gráfico

Se realizaron los pasos del método simplex con destreza y precisión

Se llegó a la solución óptima en el método simplex


Orden y limpieza

INTRODUCCIÓN El método gráfico se emplea para resolver problemas que presentan sólo dos variables de decisión. El procedimiento consiste en trazar las ecuaciones de las restricciones en un eje de coordenadas X1, X2 para tratar de identificar el área de soluciones factibles (soluciones que cumplen con todas las restricciones). Sin embargo, los problemas reales de programación lineal generalmente tienen más de dos variables de decisión y muchas restricciones. Tales problemas no pueden ser resueltos gráficamente. Se usan algoritmos tales como el simplex. El método simplex es un procedimiento iterativo que progresivamente permite obtener una solución óptima para los problemas de programación lineal.

Recursos y/o material Computadora, Calculadora

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DESARROLLO DE LA PRÁCTICA: Resolver por el método gráfico y el método simplex algebraico el siguiente problema, utilizando los pasos de la metodología de la Investigación de Operaciones: Giapetto Woodcarving, Inc., manufactura dos tipos de juguetes de madera: soldados y trenes. Un soldado se vende en 27 dólares y requiere 10 dólares de materia prima. Cada soldado que se fabrica incrementa la mano de obra variable y los costos globales de Giapetto en 14 dólares. Un tren se vende en 21 dólares y utiliza 9 dólares de su valor en materia prima. Todos los trenes fabricados aumentan la mano de obra variable y los costos globales de Giapetto en 10 dólares. La fabricación de soldados y trenes de madera requiere dos tipos de mano de obra especializada: carpintería y acabados. Un soldado necesita dos horas de trabajo de acabado y una hora de carpintería. Un tren requiere una hora de acabado y una hora de carpintería. Todas las semanas, Giappeto consigue todo el material necesario, pero sólo 100 horas de trabajo de acabado y 80 de carpintería. La demanda de trenes es ilimitada, pero se venden cuando mucho 40 soldados por semana. Giapetto desea maximizar las utilidades semanales (ingresos – costos).

1. Formule un modelo matemático de Programación Lineal para la situación de Giapetto que se use para maximizar las utilidades semanales de la empresa.

2. Resuelva el problema por el método gráfico resolviendo las siguientes preguntas: a) Determine la región factible del problema. b) Determine cuáles son los puntos extremos factibles (Soluciones Básicas

Factibles). c) Grafique la recta de isoutilidad (recta de Z). d) Encuentre la solución óptima a través del método gráfico para el problema

de Giapetto. 3. Encuentre la solución óptima a través del método simplex para el problema de

Giapetto. 4. Realice un análisis de las Soluciones Básicas Factibles (SBF) que ofrece el

método gráfico y compárelas con cada una de las Soluciones Básicas Factibles (SBF) que ofrece en cada iteración el método simplex.


1. Defina con sus propias palabras lo que es una solución factible. 2. Explique cómo se identifica la solución óptima en el método gráfico. 3. Explique por qué el método gráfico sirve de base para comprender la

metodología del simplex.

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UNIDAD TEMÁTICA III. Análisis de Dualidad y Sensibilidad No. y Título de la práctica: 3. Análisis de Dualidad. Tiempo de realización: 3

horas.

Objetivo de la práctica: Realizar la interpretación económica de las variables duales, a través de establecer las relaciones fundamentales entre el problema primal y su dual. Situación problemática:

El alumno aprenderá que asociado a todo problema de programación lineal, existe otro problema lineal llamado dual. Las relaciones entre el problema dual y el original (llamado primal) son en extremo útiles en una gran variedad de situaciones. Por ejemplo, la solución óptima del problema dual es la que proporciona los precios sombra. El precio sombra es la cantidad que el valor óptimo de Z se mejora, si el lado derecho de la i – ésima restricción aumenta una unidad. Los precios sombra para el recurso i (denotados por Yi) miden el valor marginal de este recurso, es decir, la tasa a la que Z puede aumentar si se incrementa la cantidad que se proporciona de este recurso (bi). El alumno determinará qué tanto se modifica el valor de Z de un problema de PL, cuando cambia el lado derecho de una restricción. Competencia específica : Realiza una interpretación económica de los problemas de optimización, con base en los problemas duales y su primal correspondiente. Competencias genéricas: Desarrolla el pensamiento análitico para la solución de problemas.

Competencias particulares: Realiza la interpretación económica de las variables duales.

Criterios de evaluación

- Ejercicios en clase - Elaboración de resúmenes - Aplicación de cuestionarios - Debates en clase - Lista de cotejo

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Lista de cotejo para evaluar la práctica número 3. Análisis de Dualidad.

Indicador Realizado Pendiente No realizado Se elaboró el problema dual correctamente

Determinó los valores de las variables duales correctamente

Explicó el significado que tiene cada una de las restricciones del problema dual

Explicó el significado de la función objetivo del problema dual

Realizó la interpretación económica de las variables duales

Análisis reflexivo en sus respuestas

Orden y limpieza

INTRODUCCIÓN Una de las aplicaciones trascendentales de la dualidad en la Programación Lineal es la resolución del primal a través del dual y las relaciones fundamentales entre las variables primas y duales. Es decir, una vez encontrada la solución óptima de un problema en particular, las relaciones mencionadas permiten diagnosticar los recursos clave para “mejorar” el valor óptimo actual de la función objetivo. El efecto neto desde el punto de vista dual, constituye el saldo al comparar en términos de la función objetivo si la fabricación unitaria de una variable justifica los recursos que consume.

Recursos y/o material Computadora, calculadora

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DESARROLLO DE LA PRÁCTICA: Ejercicio 1: La empresa Dakota cuenta con la siguiente información: Recurso

Escritorio

Mesa

Silla

Cantidad de Recursos Disponibles

Madera (pie tablón) 8 6 1 48 Acabado (horas) 4 2 1.5 20 Carpintería (horas) 2 1.5 0.5 8 Precio de venta (dólares) 60

30 20

Por lo tanto, el problema de PL para maximizar las utilidades de la empresa Dakota es: Max Z = 60X1+30X2+20X3 s.a. 8X1+ 6X2+ X3 <= 48 Pies de tablón de madera 4X1+ 2X2+1.5X3 <=20 Horas de acabado 2X1+1.5X2+0.5X3 <= 8 Horas de carpintería X1, X2, X3 >=0

Suponga que un empresario desea comprar todos los recursos de Dakota. Luego el comprador debe determinar el precio que está dispuesto a pagar por una unidad de cada recurso de Dakota. Básicamente el problema del comprador de Dakota consiste en determinar el precio competitivo que debe pagar por cada uno de los recurso de la empresa.

Si se define: Y1 = precio pagado por 1 pie tablón de madera Y2= precio pagado por 1 hora de acabado Y3= precio pagado por 1 hora de carpintería

a) Elabore el problema dual del problema primal y explique el significado qué tiene

cada una de las restricciones del problema dual, así como el significado de la función objetivo del problema dual.

b) Encuentre los valores de las variables y1, y2, y3; y realice la interpretación económica de las variables duales.

c) Si hubiera dsiponibles 18 horas de acabado, ¿cuál sería el ingreso de Dakota? d) Si se contara con 9 horas de carpintería, ¿cuál sería el ingreso de Dakota? e) Si hubiera disponibles 30 pies tablón de madera, ¿cuál sería el ingreso de

Dakota?

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Ejercicio 2: El entrenador en jefe del equipo de fútbol americano “Ola Verde”, está interesado en preparar lo que ha llamado la “EV” (ensalada vitamínica), la cual puede prepararse a partir de cinco verduras básicas disponibles y definidas como 1, 2, 3, 4 y 5. Se desea que la EV contenga por lo menos 10 unidades de vitamina A y 25 unidades de vitamina C. La información relevante del contenido vitamínico y costo de las verduras se proporciona en la siguiente tabla: Tabla 1. Contenido vitamínico y costo de cinco verduras: Verduras

(unidades de vitamina por kg) Vitamina 1 2 3 4 5 A 2 0 3 4 1 C 1 2 2 1 3 Costo ($/kg) 100 80 95 100 110

El problema de la preparación de la EV que enfrenta el entrenador en jefe puede resolverse mediante el modelo de PL que a continuación se formula: Minimizar Z = 100XI +80X2 +95X3+100X4+110X5 Sujeto a: 2X1+0X2+3X3+4X4+X5 >= 10 X1+2X2+2X3+X4+3X5>=25 Xj>=0 j= 1, 2,……,5 Suponga que el dueño de unos laboratorios farmacéuticos se entera de la EV y vislumbra la posibilidad de entablar un negocio con el entrenador al fabricarle pastillas de vitamina A y vitamina C. Por lo tanto, logra convencerlo de que si los jugadores toman las pastillas, éstos obtendrán los requerimientos vitamínicos solicitados, y que el costo de las mismas es competitivo con respecto al de las verduras. Por lo tanto, es casi seguro que su idea será aceptada. Sin embargo, ¿cómo debe proceder el fabricante de vitaminas?; ¿El problema dual puede ayudarle? Básicamente el problema del fabricante consiste en determinar el precio competitivo que debe asignar a cada tipo de pastilla. Si se definen: y1= precio de cada pastilla de una unidad de vitamina A y2 = precio de cada pastilla de una unidad de vitamina C Note que para facilitar la explicación se tomó arbitrariamente como base pastillas con una unidad de vitamina.

a) Elabore el problema dual del problema primal y explique el significado que tiene cada una de las restricciones del problema dual, así como el significado de la función objetivo del problema dual.

b) Encuentre los valores de las variables y1 y y2; y realice la interpretación económica de las variables duales.


1. Mencione tres aplicaciones de la teoría de dualidad en la programación lineal. 2. Explique las relaciones generales entre los modelos primal y dual.

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UNIDAD TEMÁTICA III. Análisis de Dualidad y Sensibilidad No. y Título de la práctica: 4. Método Simplex Dual. Tiempo de realización: 3

horas.

Objetivo de la práctica: Resolver modelos de programación lineal, con base en la aplicación del método simplex dual. Situación problemática:

El alumno resolverá problemas de programación lineal utilizando el método simplex pero desde el enfoque dual, de ahí su nombre. El alumno aprenderá que el método simplex dual, evita la introducción de las variables artificiales al problema por solucionar, lo cual representa una gran ventaja. Competencia específica : Resuelve modelos de programación lineal, utilizando el método simplex dual. Competencias genéricas: Se actualiza y aprende permanentemente, con respecto a las técnicas, metodologías y herramientas necesarias para su desarrollo profesional.

Competencias particulares: Aplica el método simplex dual como un complemento (dual) al método simplex.

Criterios de evaluación - Ejercicios en clase - Debates en clase - Lista de cotejo

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Lista de cotejo para evaluar la práctica número 4. Método Simplex Dual.

Indicador Realizado Pendiente No realizado Realizó las transformaciones necesarias al modelo para aplicar el método simplex dual

Aplicó correctamente los pasos del método simplex dual

Determinó correctamente los precios sombra

Realizó la interpretación correcta de la solución

Orden y limpieza

INTRODUCCIÓN El método simplex dual es un esquema iterativo que genera Soluciones Básicas Factibles (SBF) que mantienen la inmejorabilidad (superóptimas) y busca la factibilidad. Dicho esquema iterativo fue desarrollado por C. E. Lemke en 1954. Un problema se puede resolver por el método simplex dual cuando, después de transformar un modelo de programación lineal a la forma estándar, para lo cual se agregan las variables de holgura necesarias, al menos uno de los elementos del vector b (vector de disponibilidades) es negativo y la condición de optimalidad se satisface.

Recursos y/o material Computadora, calculadora

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DESARROLLO DE LA PRÁCTICA: Ejercicio 1:

El problema de PL (primal) para maximizar las utilidades de la empresa Dakota es: Max Z = 60X1+30X2+20X3 s.a. 8X1+ 6X2+ X3 <= 48 Restricción de pies de tablón de madera 4X1+ 2X2+1.5X3 <=20 Restricción de las horas de acabado 2X1+1.5X2+0.5X3 <= 8 Restricción de las horas de carpintería X1, X2, X3 >0 Cuya solución óptima es la siguiente: X1 = 2 X2 = 0 X3 = 8 Max Z = 280 El problema dual del caso anterior es: Mín F = 48YI + 20 Y2 +8 Y3 s.a. 8Y1 + 4Y2 + 2 Y3 >= 60 6Y1 + 2Y2 + 1.5 Y3 >= 30 1Y1 + 1.5Y2 + 0.5 Y3 >= 20 Y1, Y2, Y3 >= 0 En forma de maximización: Max F = - 48Y1 -20X2 – 8Y3 s.a. -8Y1 - 4Y2 - 2Y3 <= -60 -6Y1 - 2Y2 - 1.5 Y3 <= -30 - 1Y1 - 1.5 Y2 - 0.5 Y3 <= -20 Y1, Y2, Y3, >= 0 Aplique el método simplex dual para encontrar la solución óptima:

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Ejercicio 2:

Una compañía juguetera fabrica trenes, camiones y coches, con tres operaciones. Los límites diarios de tiempo disponible para las tres operaciones son 430, 460 y 420 minutos, respectivamente, y los beneficios por tren, camión y coche son 3 euros, 2 euros y 5 euros, respectivamente. Los tiempos de cada operación por tren son 1, 3 y 1 minuto, por camión 2, 0 y 4, y por coche son 1, 2 y 0, todos ellos en minutos (un tiempo cero indica que no es necesaria esa operación). El modelo primal de nuestro problema es: Maximizar(Z) = 3X1 + 2X2 + 5X3 s.a. 1X1 + 2X2 +1X3 <= 430 minutos 3X1 + 0X2+ 2X3 <= 460 minutos 1X1 + 4X2+ 0X3 <= 420 minutos X1, X2, X3 >= 0 X1 = Número de trenes que hay que fabricar. X2 = Número de camiones que hay que fabricar. X3 = Número de coches que hay que fabricar. a) Resuelva el problema, utilizando el método simplex dual, en caso de ser necesario, realice las transformaciones necesarias al modelo primal. b) Determine los precios de sombra de las capacidades de los recursos. c) Exponga las conclusiones al respecto. CIERRE DE LA PRÁCTICA

1. Analice la lógica del método simplex - dual.

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MANUAL DE PRÁCTICAS

UNIDAD DE APRENDIZAJE “Métodos Cuantitativos para la Toma de Decisiones”

UNIDAD TEMÁTICA IV. Modelos de Redes y de Transportes

No. y Título de la práctica: 5. Algoritmo de Flujo Máximo. Tiempo de realización: 3 horas. Objetivo de la práctica: Determinar la cantidad máxima de flujo de un punto de partida

a un punto terminal. Situación problemática:

Los alumnos aprenderán a modelar mediante una red en la que se desea transportar la cantidad máxima de flujo de un punto de partida (conocido como fuente) a un punto terminal (llamado destino), en la que los arcos de dicha red tienen una capacidad que limita la cantidad de un producto que se podría enviar a través de un arco.

Competencia específica :

Resuelve modelos de redes y de transporte mediante las técnicas o algoritmos que le ofrezcan la solución óptima.

Competencias genéricas:

Toma decisiones efectivas fundamentadas en una evaluación de diferentes alternativas de solución.

Competencias particulares:

Determinar la cantidad máxima de productos que pueden entrar y salir de un sistema en un periodo determinado de tiempo.

Criterios de evaluación:

- Ejercicios en clase - Debates en clase - Lista de cotejo

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Lista de cotejo para evaluar la práctica número 5. Algoritmo de Flujo Máximo.

Indicador Realizado Pendiente No realizado Identificó un camino que vaya del origen al destino

Encontró la rama de menor capacidad

Programo el envío de dicha capacidad

Llegó a la solución óptima

Análisis reflexivo en sus respuestas

Orden y limpieza

INTRODUCCIÓN

El algoritmo de flujo máximo consiste en encontrar un camino a través del cual se puede enviar un flujo positivo desde el nodo fuente al nodo destino. Tal camino es a lo que denominamos camino incremental, y se usa para enviar tanto flujo como sea posible desde el nodo fuente al nodo destino. El proceso se repite hasta que no se pueda encontrar ningún otro camino incremental, que mejore el flujo total de la fuente al destino. En dicho caso, se ha encontrado el flujo máximo.

Recursos y/o material

Computadora, calculadora

DESARROLLO DE LA PRÁCTICA:

Ejercicio 1:

Una compañía constructora ha recibido la comisión de diseñar un nuevo estadio de fútbol, para los Halcones Guerreros. Su diseño tiene el área de estacionamiento a parte del estadio con una sola puerta que va al estadio (por razones de seguridad). Dentro de la puerta de acceso, hay varias rutas posibles, a través de jardines a la única puerta de acceso al estadio. La red a través de los jardines se ve como a continuación se indica (los números muestran la capacidad en miles de personas por hora). Usando el algoritmo de flujo máximo. ¿Cuál es la capacidad en una hora del sistema para ingresar espectadores al estadio?. El propietario de los Halcones Guerreros telefoneo para decir que si el sistema no aseguraba el acomodo de 100,000 fanáticos que llegarán al estadio en una hora, los arquitectos tendrían que empezar a rediseñar. ¿Tendrán que rediseñar?

19

2 25 0 3

0 10 0 20

30 15 0

1 40 0 3 25 0 6 40 0 0 8

0

Fuente 35 0 Destino

0 10 30

4 20 0 7

Problema 2:

Una empresa minera tiene tres yacimientos m, m´, m´´. El mineral extraído se transporta a través de la red de la figura a tres plantas de procesado. La cantidad de mineral que puede ser extraída de los yacimientos m, m´, y m´´ es de 5, 10 y 15 toneladas diarias, respectivamente. En cuanto a las plantas de procesado su capacidad es de 14 toneladas diarias en la planta p, 9 en la planta p´y 7 en la planta p ´´. Determine la cantidad máxima de mineral que puede ser extraída y procesada en un único día.

m 5 ton p 14 ton

m´ 10 ton p´ 9 ton m´´15 ton p ´´ 7 ton

20


1. Indique aquellas situaciones en que usted considere se pueden aplicar los problemas de flujo

máximo. 2. Enumere los pasos del algoritmo.

21



ACADEMIA DE PROYECTOS ESTRATÉGICOS TOMA DE DECISIONES

MANUAL DE PRÁCTICAS UNIDAD DE APRENDIZAJE: Métodos Cuantitativos para la Toma de Decisiones

UNIDAD TEMÁTICA: Modelos de redes y de transporte No. y Título de la práctica: 6. Cálculo de la ruta crítica Tiempo de realización:

3horas.

Objetivo de la práctica: Elaborar la red de actividades correspondiente al conjunto de actividades de un proyecto, con la finalidad de calcular la ruta crítica. Situación problemática: Se realiza la práctica para poder organizar y desglosar un proyecto en actividades y de esta forma realizar una red de flechas, la cual nos muestra el tiempo máximo para poder terminar dicho proyecto. Este proyecto servirá como un control para su seguimiento y terminación. En éste existirá un contro estricto de las actividades, así como de los tiempos en cada una de ellas. Con esto el alumno aprenderá la forma de desglosar un proyecto en la vida laboral y así calcular los tiempos de terminación. Competencia específica : Diseño de la matriz de precedencia Cálculo de la ruta crítica Uso del o de los métodos analíticos Uso del software (ejem: Winqsb) Competencias genéricas:

Criterio y razonamiento lógico para la solución de problemas.

Expresión oral y escrita. Actitudes de: respeto,

responsabilidad. Poseer un pensamiento crítico y

reflexivo. Capacidad para aprender de forma

autónoma. Capacidad para trabajar de forma

colaborativa. Disposición para el trabajo en

equipo. Se actualiza y aprende

permanentemente, con respecto a las técnicas, metodologías y herramientas necesarias para su

Competencias particulares:

Investigación, análisis y síntesis de información.

Manejo de aplicaciones computacionales

Diseña y desarrolla sistemas para resolver diversas necesidades.

Diseña y desarrolla proyectos usando las técnicas de ingeniería más adecuadas para cada caso.

22

desarrollo profesional. Toma decisiones efectivas

fundamentadas en una evaluación de diferentes alternativas de solución.

Asume un compromiso permanente con la calidad personal y profesional.

Criterios de evaluación Elabora una lista de cotejo Ejercicios en clase Elaboración de resúmenes Aplicación de cuestionarios Debates en clase Lista de cotejo Lista de cotejo para evaluar la práctica número: 6. Cálculo de la ruta crítica

Indicador Realizado Pendiente No realizado Cuenta con una descripción de actividades

Cuenta con la matriz de precedencia

Cuenta con una matriz de tiempo por actividad

Se tiene una red de actividades

Se cuenta con los tiempos de realización en cada actividad

Se indica la sumatoria: por actividad o por rutas.

Se cuenta con el valor total de la ruta crítica

Se cuenta con una interpretación de la red y su valor total.

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INTRODUCCIÓN El método de la ruta crítica (CPM, por sus siglas en inglés), es una herramienta para llevar el control de todo proyecto o de una serie de actividades, donde se pretende calcular el tiempo máximo de terminación de dicho proyecto. Este al desglosarse, se le puede conocer también sus tiempos de inicio, así como sus tiempos de terminación. Recordemos que uno de los conceptos de la ruta crítica es, “el tiempo máximo que existe del origen al destino”, esto visto en forma esquemáticas, es decir en una red de actividades o también se le conoce como redes PERT (Revisión y Evaluación Técnicas de Programas).

Recursos y/o material Calculadora Computadora DESARROLLO DE LA PRÁCTICA:

1. Conocer el proyecto a desarrollar 2. Descripción de las actividades 3. Diseño de la matriz de decisión 4. Elaboración de la red de actividades 5. Cálculo de la ruta crítica 6. Conclusiones y/o interpretaciones.

Ejercicio: Con la siguiente información construya una red de actividades y encuentre la ruta crítica por medio de un método mostrado en clase. Actividad Precedencia Tiempo (días)

A - 1 B A 3 C A 5 D C 7 E A 9 F BD 11 G BD 2 H G 4 I G 6 J FH 8 K GE 11 L E 1 M FHI 3 N JKLM 5 O JKLM 9 P NO 2

CIERRE DE LA PRÁCTICA Resolver un cuestionario y realizar un organizador gráfico.

24





UNIDAD TEMÁTICA: Modelos de redes y de transporte No. y Título de la práctica: 7. Redes PERT (especificar: PERT-simple; PERT-Probabilístico; PERT-Costo

Tiempo de realización: Tres horas.

Objetivo de la práctica: Elaborar la red de actividades correspondiente al conjunto de actividades de un proyecto, con la finalidad de calcular la ruta crítica, por medio de los medio del PERT Simple o Programación de Proyectos Situación problemática: Se realiza la práctica para poder organizar y desglosar un proyecto en actividades y de esta forma realizar una red de flechas, la cual nos muestra los tiempos de inicio y terminación de dicho proyecto. Con esto el alumno aprenderá la forma de desglosar un proyecto en la vida laboral y así calcular los tiempos de terminación. Competencia específica : Diseño de la matriz de precedencia Cálculo de la ruta crítica Uso del o de los métodos analíticos Uso del software (ejem: Winqsb) Competencias genéricas:








permanentemente, con respecto a las técnicas, metodologías y herramientas necesarias para su desarrollo profesional.

Competencias particulares: Investigación, análisis y síntesis de

información. Manejo de aplicaciones

computacionales Diseña y desarrolla sistemas para

resolver diversas necesidades. Diseña y desarrolla proyectos

usando las técnicas de ingeniería más adecuadas para cada caso

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Criterios de evaluación Ejercicios en clase Elaboración de resúmenes Aplicación de cuestionarios Debates en clase Lista de cotejo Lista de cotejo para evaluar la práctica número: 7. Redes PERT y cálculo de la ruta crítica

Indicador Realizado Pendiente No realizado Cuenta con una descripción de actividades

Cuenta con la matriz de precedencia

Cuenta con una matriz de tiempo por actividad

Se tiene una red de actividades

Se cuenta con los tiempos de realización en cada actividad

Considera sus cuatro tiempos

Considera sus dos holguras.

Se indica la sumatoria: por actividad o por rutas.

Se cuenta con el valor total de la ruta crítica

Se cuenta con una interpretación de la red y su valor total.

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INTRODUCCIÓN El método de Redes PERT es una herramienta para llevar el control de todo proyecto o de una serie de actividades, donde se pretende calcular los tiempos óptimo, pesimista y más probable de dicho proyecto. Por medio de este método se puede conocer la probabilidad de que dicho proyecto se pueda terminar en un determinado tiempo, así como en cada uno de sus nodos. Recordemos que uno de los conceptos de la ruta crítica es, “el tiempo máximo que existe del origen al destino”, esto visto en forma esquemáticas, es decir en una red de actividades o también se le conoce como redes PERT (Revisión y Evaluación Técnicas de Programas).


1. Conocer el proyecto a desarrollar 2. Descripción de las actividades 3. Diseño de la matriz de decisión 4. Elaboración de la red de actividades 5. Cálculo del tiempo estándar o estimado 6. Cálculo de la varianza 7. Cálculo del valor esperado 8. Obtención de la desviación estándar 9. Obtención de las probabilidades

Ejercicio: Con la siguiente información construye la red PERT y encuentra la ruta crítica por medio del PERT-simple. Actividad Precedencia Tiempo (días)

A - 1 B A 3 C A 5 D C 7 E A 9 F BD 11 G BD 2 H G 4 I G 6 J FH 8 K GE 11 L E 1 M FHI 3 N JKLM 5 O JKLM 9 P NO 2

CIERRE DE LA PRÁCTICA Resolver un cuestionario y realizar un organizador gráfico

27





UNIDAD TEMÁTICA: Modelos de redes y de transporte No. y Título de la práctica: 8. Transporte (Método de Vogel y Método de la Esquina Noroeste).


Objetivo de la práctica: Elaborar la red de flujo correspondiente, al conjunto de las estaciones de una empresa, con la finalidad de calcular las capacidades residuales y el total de ellas. Situación problemática: Se realiza la práctica para poder organizar y desglosar un proyecto en flujos por estación y de esta forma realizar una red de capacidades máximas, la cual nos muestra el total de flujos máximo que se pueden enviar del origen al destino Con esto el alumno aprenderá la forma de desglosar un proyecto a través de una red de transporte, y así calcular los flujos residuales y máximo que se tienen, sin olvidar de tocar cada una de las estaciones involucradas. Competencia específica : Conocimiento de demanda y oferta del mercado Conocimiento de equilibrios entre demanda y oferta Conocimientos de la empresa y sus departamentos Identificación de variables básicas y no básicas Formulación de función objetivos Formulación de limitaciones o restricciones Competencias genéricas:


Expresión oral y escrita. Actitudes de: respeto, responsabilidad. Poseer un pensamiento crítico y



colaborativa. Disposición para el trabajo en equipo. Se actualiza y aprende

permanentemente, con respecto a las técnicas, metodologías y herramientas

Competencias particulares: Investigación, análisis y

síntesis de información. Manejo de aplicaciones

computacionales Diseña y desarrolla sistemas

para resolver diversas necesidades.

Diseña y desarrolla proyectos usando las técnicas de ingeniería más adecuadas para cada caso.

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necesarias para su desarrollo profesional.



Criterios de evaluación Ejercicios en clase Elaboración de resúmenes Aplicación de cuestionarios Debates en clase Lista de cotejo Lista de cotejo para evaluar la práctica número: 8. Transporte (Método de Vogel y Método de la Esquina Noroeste).

Indicador Realizado Pendiente No realizado Se tiene identificado la demanda y la oferta

Se cuenta con el equilibrio entre la demanda y la oferta

Se seleccionó el costo menor de la primera columna

Se obtuvo las variables básicas y las no básicas

Se obtuvo la función objetivo

Se cuenta con el cálculo del costo menor del problema

Se cuenta con la interpretación del problema

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INTRODUCCIÓN En este tipo de métodos se utiliza sobre todo en empresas de logística o más correctamente en empresas donde su producto es repartido en diferentes lugares (por ejemplo en tiendes de autoservicio, de mensajería, etc.), ya la importancia de esto es tocar todas las estaciones con la máxima entrega del producto, en el menor tiempo posible y al menor costo involucrado. Los antecedentes necesarios para este tipo de métodos es conocer la logística o las redes de actividades bidireccionales.


1. Identificación de demanda y oferta 2. Buscar el equilibrio entre la demanda y la oferta 3. Se selecciona la primera columna para iniciar el método 4. Se selecciona el costo menor y se envía la cantidad permitida, ya sea por la

demanda o por la oferta. 5. Si en la demanda o la oferta, se tiene cero productos para enviar, se cancela

la columna o el renglón correspondiente 6. Así sucesivamente, hasta eliminar todas las columnas o relglones. 7. Se obtienen las variables básicas y no básicas 8. Se obtiene la función objetivos y se calcula el costo menor del problema

Ejercicio: Ferrocarriles Nacionales de México (F. N. M.) tiene disponible en Zacapu. Mich. 11 vagones de carga y en Toluca, Edo. deMex. 13 vagones, requiere de 6 vagones en Monterrey, Nuevo León, 4 en Tehuantepec, Oax., y 14 en Jalapa Ver. Los costos de transporte están basados en los distintos costos de procesos, tienen poca relación con las distancias y son los que se muestran, en millones de pesos, en la siguiente tabla.

Monterrey Tehuantepec Jalapa Zacapu 6 4 3 Toluca 2 3 5

Utilizando el Método de Voguel y el Método de la Esquina Noroeste ¿Cuál es la distribución, a costo mínimo, de los vagones?

CIERRE DE LA PRÁCTICA Resolver un cuestionario y realizar un organizador gráfico

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UNIDAD TEMÁTICA: Modelos de control de inventarios No. y Título de la práctica: 9. Lote económico Tiempo de realización:

3 horas

Objetivo de la práctica: Calcular el nivel de inventario disponible, a través del modelo de lote económico, con la finalidad de saber el total de elementos correspondientes en el inventario Situación problemática: Se realiza la práctica para poder organizar a los inventarios dentro de la empresa donde labore,con la finalidad de calcular el lote económico y así determinar la importancia de los artículos y su costo, y así llevar el control de ellos. Con esto el alumno aprenderá la forma de control los inventarios en su vida laboral. Competencia específica : Conocimiento de demanda y oferta. Conocimiento de control de materiales Conocimiento general de inventarios Conocimientos de la empresa y sus departamentos Identificación de variables básicas y no básicas Formulación de un modelo de inventarios Formulación de limitaciones Competencias genéricas:








permanentemente, con respecto a las técnicas, metodologías y

Competencias particulares: Investigación, análisis y síntesis de

información. Manejo de aplicaciones

computacionales Diseña y desarrolla sistemas para

resolver diversas necesidades. Diseña y desarrolla proyectos

usando las técnicas de ingeniería más adecuadas para cada caso.

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herramientas necesarias para su desarrollo profesional.



Criterios de evaluación Ejercicios en clase Elaboración de resúmenes Aplicación de cuestionarios Debates en clase Lista de cotejo Lista de cotejo para evaluar la práctica número: 9. Modelos de control de inventarios

Indicador Realizado Pendiente No realizado Se tiene identificado el tipo de inventario

Se cuenta con la identificación del problema

Se identificaron las variables participantes

Se identificaron las fórmulas que pueden participar

Se aplicó correctamente la fórmula identificada


INTRODUCCIÓN El Lote Económico es aquella cantidad de unidades que deben solicitarse al proveedor en cada pedido, de manera que se logre minimizar el costo asociado a la compra y al mantenimiento de las unidades en inventario. El objetivo básico que se persigue al determinar el Lote Económico es la reducción de costos, a la vez que se responden dos preguntas claves: ¿Cuánto pedir? y ¿Cuándo pedir? Para determinar el lote económico debemos identificar cuáles son los costos asociados a los inventarios.

Prácticas de Métodos Cuantitativos para la toma de Decisiones Grupo 3CV1

M. en A. José Crúz Martínez Perales 19/05/14

DESARROLLOS



Práctica 1



Desarrollo a) Que puede estar en lo correcto ya que a diferencia de los pantalones de terciopelo, necesitan más yardas por utilidad unitaria. b) Formulación del problema de P.L. De la primera tabla se obtiene:

ARTÍCULO UNIDADES VENTA ($) COSTO ($) UTILIDAD ($)

pantalones de lana

x1 300 160 140 x1

suéter de casimir

x2 450 150 300 x2

blusa de seda x3 180 150 30 x3

camisola de seda

x4 120 60 60 x4

falda ajustada x5 270 120 150 x5

chaqueta de lana

x6 320 140 180 x6



pantalón de terciopelo

x7 350 175 175 x7

suéter de algodón

x8 130 60 70 x8

minifalda de algodón

x9 75 40 35 x9

camisa de terciopelo

x10 200 160 40 x10

blusa de botones

x11 120 90 30 x11

De la segunda tabla se obtiene:



Lo que en un principio puede dar a la función que da el total de utilidades y reembolsos z0, como se observa, el reembolso es como si compraramos solamente los materiales necesarios:

Simplificando:

De la página 4 se obtienen las siguientes restricciones, hay que observar que las relaciones blusa/camisola de seda y suéter/minifalda de algodón no afecta a la función de utilidad .z0



c) Solución óptima usando GNU Linear Programming Kit (GLPK), GLPK requiere que la solución esté en ciertas sintaxis, una de ellas es CPLEX LP:



El problema fue resuelto usando GLPK para Javascript y la solución dada fue:

Por lo tanto hay una máxima utilidad de $6762978.75 produciendo 4200 pantalones de lana, 4000 suéteres de casimir, 7000 blusas de seda, 15000 camisolas de seda, 2800 faldas ajustadas, 10266 chaquetas de lana, 0 pantalones de terciopelo, 0 suéteres de algodón,60000 minifaldas de algodón, 6000 camisas de terciopelo y 16266 blusas de botones. d) No reembolso del terciopelo Esto modifica la función objetivo en:z0



Para GLPK, la constante se debe omitir en la funci on objetivo pero esto no cambia en nada la solución óptima, solo se debe tomar en cuenta cambiar el resultado en el máximo de la función.

Hay una máxima utilidad de $4471012.25 (la constante −240000)



• e) Que al no poder reembolsarse los materiales, se está perdiendo dinero en el desperdicio que no es posible producir o vender. f) Incremento en costos Esto modifica la función objetivo en:z0

Hay una máxima utilidad de $5292258.75 (la constante −240000) • g) Incremento en material Esto modifica la función objetivo en:z0




• h) Producción ilimitada Esto modifica el problema en:




Cierre 1. Explique la importancia del uso de los métodos cuantitativos para la toma de decisiones.

Es una aplicación del método científico en la solución de problemas en las empresas, cuyo enfoque es la modelación, es decir, crea modelos para representar los problemas y utiliza diferentes técnicas, como la programación lineal y el análisis de decisiones, para establecer la solución del mismo. 2. Escriba la definición de programación lineal.

Es un procedimiento o algoritmo matemático mediante el cual se resuelve un problema indeterminado, formulado a través de un sistema de inecuaciones lineales, optimizando la función objetivo, también lineal. Consiste en optimizar (minimizar o maximizar) una función lineal, denominada 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. 3. ¿Cuál es la forma general de un modelo de PL?

La Programación Lineal, en términos generales, va a consistir en: Optimizar una función objetivo z=c.x sujeto a unas restricciones Ax ≤ ó ≥ b x ≥ 0 4. ¿Cuál es el formato canónico de un modelo de PL?

Función objetivo de máximo (mínimo) Restricciones sólo del tipo <= (>=) Variables que deben cumplir >= 0, (>=0) Max Z=cX Min Z=cX s.a. s.a. aX<=b aX>=b

X>=0 X>=0



5. ¿Cuál es el formato estándar de un modelo de PL? Función objetivo: máximo o mínimo Toda restricción de tipo igual (=) Lado derecho de restricciones >= 0 Variables que deben cumplir >=0

(Max) ó (Min) Z = cX s.a. aX=b X>=0

6. Escriba el concepto de solución óptima

Es una solución factible que optimiza la función objetivo Z 7. Mencione los tipos de solución óptima que se pueden presentar al resolver un problema y explique cada una de ellas.

Solución factible. Es una solución para la que se satisfacen todas las restricciones.

Solución básica. Para un sistema de m ecuaciones y n variables en el que n>m, si existe una solución, puede encontrarse igualando nm de las variables a cero y resolviendo el conjunto resultante de m ecuaciones con m variables. Las variables que se igualan a cero se denominan variables nobásicas; las variables que se usan para resolver las ecuaciones se denominan variables básicas. Una solución básica es un punto extremo.

Solución factible básica. Es una solución básica que también satisface las condiciones de nonegatividad, esto es, todas las variables básicas son nonegativas.

Solución factible básica no degenerada. Es una solución factible con exactamente xi positiva esto es, todas las variables básicas son positivas. 8. Escriba la definición de toma de decisiones

Es el proceso mediante el cual se realiza una elección entre las opciones o formas para resolver diferentes situaciones de la vida en diferentes contextos, utilizando metodologías cuantitativas que brinda la administración. Consiste, básicamente, en elegir una opción entre las disponibles, a los efectos de resolver un problema actual o potencial (aún cuando no se evidencie un conflicto latente). 9. ¿Cuáles son las suposiciones y limitaciones de PL?



Suposición de proporcionalidad: La contribución de cada actividad al valor de la función objetivo Z es proporcional al nivel de actividad Xj, como lo representa el término CjXj en la función objetivo. De manera similar, la contribución de cada actividad al lado izquierdo de cada restricción es proporcional al nivel de actividad Xj, en la forma en que lo representa el término AijXj en la restricción, por ejemplo: si se necesitan 2 horashombre y 10 unidades de materia prima para hacer un escritorio, se requerirán 20 horashombre y 100 unidades de materia prima para 10 escritorios, o sea, la medida de efectividad y el recurso usado debe ser proporcional al nivel de cada actividad tomada individualmente.

Suposición de aditividad: La medida total de efectividad y cada recurso total empleado resultante del desarrollo conjunto de las actividades debe ser igual a la suma respectiva de estas cantidades resultantes de cada actividad considerada individualmente, o sea cada actividad es independiente y puede precisar la cantidad de recursos necesarios en cada nivel de las distintas actividades, ejemplo: si una máquina requiere 2 y 3 horas para hacer los productos 1 y 2 respectivamente para producir los productos 1 y 2 requerirá 5 horas.

Suposición de divisibilidad: Las variables de decisión en un modelo de programación lineal pueden tomar cualquier valor, incluyendo valores no enteros, que satisfagan las restricciones y las condiciones de no negatividad. Así, estas variables no están restringidas a sólo valores enteros. Como cada variable de decisión representa el nivel de alguna actividad, se supondrá que las actividades se pueden realizar a niveles fraccionales.

Suposición de certidumbre: Se supone que los valores asignados a cada parámetro de un modelo de programación lineal son constantes conocidas. 10. Mencione los tipos de restricciones que se presentan con mayor regularidad en la formulación de problemas de PL

En el modelo se incluye, adicionalmente de las restricciones, la restricción de no negatividad de las variables de decisión.



Práctica 2



Desarrollo 1. Formulación del Modelo de Programación Lineal Se tiene que:

Dada toda la información, se tiene: M aximizar P 0

x xP 0 : z = 3 1 + 2 2 2x 0P 1 : x1 + 2 ≤ 8 x 00P 2 : 2x1 + 2 ≤ 1 0P 3 : x1 ≤ 4 , x ,P 4 : xi ≥ 0 = 1 2

2. Resolución por Método Gráfico • a) Región factible Sacamos puntos de intersección



Con los ejes: P0 : (x1 = 0, x2 = 80), (x1 = 80, x2 = 0) P1 : (x1 = 0, x2 = 100), (x1 = 50, x2 = 0) Entre sí: x1 + x2 = 80, 2x1 + x2 = 100 − x1 = −20, (x1 = 20, x2 = 60)

b) Puntos extremos factibles Se concluye que los puntos extremos factibles son: A(x2 = 0, x1 = 0), B(x2 = 80, x1 =0), C(x2 = 60, x1 = 20), D(x2 = 0, x1 = 50) • c) Recta z P0 : z = 3x1 + 2x2,



d) Solución óptima de z A(x2 = 0, x1 = 0), z = 3(0) + 2(0) = 0 B(x2 = 80, x1 = 0), z = 3(0) + 2(80) = 160 C(x2 = 60, x1 = 20), z = 3(20) + 2(60) = 180 D(x2 = 0, x1 = 50), z = 3(50) + 2(0) = 150 Por lo tanto la solución óptima es x1 = 20, x2 = 60 o 20 soldados y 60 trenes por semana. 3. Resolución por Método Simplex P5 : x1 + x2 + s1 = 80 P6 : 2x1 + x2 + s2 = 100 P7 : s1, s2 >= 0



x1 es la columna menor s1 : 80/1 = 80 s2 : 100/2 = 50, fila de menor radio

x2 es la columna menor s1 : −60/ − 1 = 60, fila de menor radio s2 : 50/(1/2) = 100

simplificando Por lo tanto la solución óptima es x1 = 20, x2 = 60, z = 180 4.



Cierre 1. Defina con sus propias palabras lo que es una solución factible Es una solución que cumple con todos los planteamientos que establece un problema. 2. Explique cómo se identifica la solución óptima en el método gráfico Se identifican las intersecciones y los puntos extremos factibles, posteriormente se busca entre estos punto el punto óptimo. 3. Explique por qué el método gráfico sirve de base para entender el método simplex El método gráfico te sirve para lograr identificar como el m etodo simplex se mueve a través de los límites de la región factible y los puntos extremos para así encontrar un punto óptimo.



Práctica 3



INTRODUCCIÓN

Una de las aplicaciones trascendentales de la dualidad en la Programación Lineal es la resolución del primal a través del dual y las relaciones fundamentales entre las variables primales y duales. Es decir, una vez encontrada la solución óptima de un problema en particular, las relaciones mencionadas permiten diagnosticar los recursos clave para “mejorar” el valor óptimo actual de la función objetivo. El efecto neto desde el punto de vista dual, constituye el saldo al comparar en términos de la función objetivo si la fabricación unitaria de una variable justifica los recursos que consume. Ejercicio 1 1. La empresa Dakota cuenta con la siguiente información:

Recurso Escritorio Mesa Silla Cantidad de recursos disponibles

Madera (Pie tablón)

8 6 1 48

Acabado (horas)

4 2 1.5 20

Carpintería (horas)

12 1.5 0.5 8



Precio de venta (USD)

60 30 20

Por lo tanto, el problema de PL para maximizar las utilidades de la empresa Dakota es: ax Z 0x 0x 0x M = 6 1 + 3 2 + 2 3

s.a: x 6x 88 1 + 2 + x3 ≤ 4 Pies de tablón de madera x x .5x 0 4 1 + 2 2 + 1 3 ≤ 2 Horas de acabado x .5x .5x 2 1 + 1 2 + 0 3 ≤ 8 Horas de carpintería xi ≥ 0

Suponga que un empresario desea comprar todos los recursos de Dakota. Luego el comprador debe determinar el precio que está dispuesto a pagar por una unidad de cada recurso de Dakota. Básicamente el problema del comprador de Dakota consiste en determinar el precio competitivo que debe pagar por cada uno de los recurso de la empresa. Si se define: : precio pagado por 1 pie tablón de maderay1 : precio pagado por 1 hora de acabadoy2 : precio pagado por 1 hora de carpinteríay3

1. Elabore el problema dual del problema primal y explique el significado qué tiene

cada una de las restricciones del problema dual, así como el significado de la función objetivo del problema dual.

in W 8y 0y y M = 4 1 + 2 2 + 8 3

s.a: y 4x 08 1 + 2 + 2x3 ≤ 6 restricción de escritorios y x .5x 0 6 1 + 2 2 + 1 3 ≤ 3 restricción de mesas

.5x .5x 0 y1 + 1 2 + 0 3 ≤ 2 restricción de sillas yi ≥ 0 función objetivo: minimizar costos de producción.



2. Encuentre los valores de las variables ; y realice la interpretación, ,y1 y2 y3 económica de las variables duales.

VB x1 x2 x3 s1 s2 s3 Solución

z 60 30 20 0 0 0 0

s1 8 6 1 1 0 0 48

s2 4 2 1.5 0 1 0 20

s3 2 1.5 0.5 0 0 1 8


z 0 15 5 0 0 30 0

s1 0 0 1 1 0 4 16

s2 0 1 21 0 1 2 4

x1 1 43 4

1 0 0 21 4

Solución óptima


z 0 5 0 0 10 10 280

s1 0 2 0 1 2 8 24

x3 0 2 1 0 2 4 8

x1 1 45 0 0 2

1 23 2

z = 280, =0 , =10 , =10y1 y2 y3

nota: hacer en la maximización obtuvimos los valores de , ,y1 y2 y3 sabemos que los valores de son iguales a las variables de holgura en la ecuación z.yi Viendo el resultado del método simplex se pueden notar lo siguiente: obteniendo los valores de puede tomar varios casos:y1



1. que la empresa produzca su propia madera. 2. que el almacén está lleno y no necesitan comprar más. y para las variables de , que se pagan 10 por hora en acabado y carpinteria.y2 y3

3. Si hubiera disponibles 18 horas de acabado, ¿cuál sería el ingreso de Dakota?

4. Si se contara con 9 horas de carpintería, ¿cuál sería el ingreso de Dakota?

5. Si hubiera disponibles 30 pies tablón de madera, ¿cuál sería el ingreso de Dakota?



Ejercicio 2

El entrenador en jefe del equipo de fútbol americano “Ola Verde”, está interesado en preparar lo que ha llamado la “EV” (ensalada vitamínica), la cual puede prepararse a partir de cinco verduras básicas disponibles y definidas como 1, 2, 3, 4 y 5. Se desea que la EV contenga por lo menos 10 unidades de vitamina A y 25 unidades de vitamina C. La información relevante del contenido vitamínico y costo de las verduras se proporciona en la siguiente tabla:

Vitamina 1 2 3 4 5

A 2 0 3 4 1

C 1 2 2 1 3

Costo ($/Kg) 100 80 95 100 110

El problema de la preparación de la EV que enfrenta el entrenador en jefe puede resolverse mediante el modelo de PL que a continuación se formula:



in Z 00x 0x 5x 00x 10x M = 1 1 + 8 2 + 9 3 + 1 4 + 1 5 s.a: x 0x x x 02 1 + 2 + 3 3 + 4 4 + x5 ≥ 1

2x x 5 x1 + 2 + 2 3 + x4 + 3x5 ≥ 2 xi ≥ 0

1, , , , j = 2 3 4 5 Suponga que el dueño de unos laboratorios farmacéuticos se entera de la EV y vislumbra la posibilidad de entablar un negocio con el entrenador al fabricarle pastillas de vitamina A y vitamina C. Por lo tanto, logra convencerlo de que si los jugadores toman las pastillas, éstos obtendrán los requerimientos vitamínicos solicitados, y que el costo de las mismas es competitivo con respecto al de las verduras. Por lo tanto, es casi seguro que su idea será aceptada. Sin embargo, ¿cómo debe proceder el fabricante de vitaminas?; ¿El problema dual puede ayudarle? Básicamente el problema del fabricante consiste en determinar el precio competitivo que debe asignar a cada tipo de pastilla. Si se definen: : precio de cada pastilla de una unidad de vitamina Ay1 : precio de cada pastilla de una unidad de vitamina Cy2

Note que para facilitar la explicación se tomó arbitrariamente como base pastillas con una unidad de vitamina.

1. Elabore el problema dual del problema primal y explique el significado que tiene cada una de las restricciones del problema dual, así como el significado de la función objetivo del problema dual.

Max Z = 10y1+25y2

s.a. 2y1+y2 ≤ 100 restricción de verdura 1 2y2 ≤ 80 restricción de verdura 2 3y1+2y2 ≤ 95 restricción de verdura 3 4y1+y2 ≤ 100 restricción de verdura 4 y1+3y2 ≤ 110 restricción de verdura 5 Yi ≥ 0

2. Encuentre los valores de las variables ,y1 y2 y realice la interpretación

económica de las variables duales.



Tabla inicial Dual Simplex

V.B. y1 y2 s1 s2 s3 s4 s5 Sol.

z 10 25 0 0 0 0 0 0

s1 2 1 1 0 0 0 0 100

s2 0 2 0 1 0 0 0 80

s3 3 2 0 0 1 0 0 95

s4 4 1 0 0 0 1 0 100

s5 1 3 0 0 0 0 1 110

Tabla óptima final

V.B. y1 y2 s1 s2 s3 s4 s5 Sol.

z 0 0 1 0 0 0 8 980

y1 1 0 3/5 0 0 0 1/5 38

s2

s3

s4

y2 0 1 1/5 0 0 0 2/5 24

z = 980, =38 , =24y1 y2



Práctica 4



DESARROLLO DE LA PRÁCTICA 4: Ejercicio 1: El problema de PL (primal) para maximizar las utilidades de la empresa Dakota es: Max Z = 60X1+30X2+20X3 s.a. 8X1+ 6X2+ X3 <= 48 Restricción de pies de tablón de madera 4X1+ 2X2+1.5X3 <=20 Restricción de las horas de acabado 2X1+1.5X2+0.5X3 <= 8 Restricción de las horas de carpintería X1, X2, X3 >0 Cuya solución óptima es la siguiente: X1 = 2 X2 = 0 X3 = 8 Max Z = 280 El problema dual del caso anterior es: Mín F = 48YI + 20 Y2 +8 Y3 s.a. 8Y1 + 4Y2 + 2 Y3 >= 60 6Y1 + 2Y2 + 1.5 Y3 >= 30 1Y1 + 1.5Y2 + 0.5 Y3 >= 20 Y1, Y2, Y3 >= 0 En forma de maximización: Max F = 48Y1 20X2 – 8Y3 s.a. 8Y1 4Y2 2Y3 <= 60 6Y1 2Y2 1.5 Y3 <= 30 1Y1 1.5 Y2 0.5 Y3 <= 20 Y1, Y2, Y3, >= 0



SOLUCIÓN: Max Z = 60X1 + 30X2 + 20X3

sa: 8X1 + 6X2 + X3 <= 48 4X1 + 2X2 + (3/2)X3 <= 20 2X1 + (3/2)X2 + (1/2)X3 <=8 Xi >= 0

Min Z 60X1 30X2 20X3 = 0 sa:

8X1 6X2 X3 + S1 >= 48 4X1 2X2 (3/2)X3 +S2 >= 20 2X1 (3/2)X2 (1/2)X3 + S3 >= 8 Xi >= 0



No tiene una solución factible ya que solamente dos de las tres variables entran, es decir, si lo viéramos gráficamente X1 no tiene un desplazamiento hacia el área factible para lograr una solución factible.

Ejercicio 2: Una compañía juguetera fabrica trenes, camiones y coches, con tres operaciones. Los límites diarios de tiempo disponible para las tres operaciones son 430, 460 y 420 minutos, respectivamente, y los beneficios por tren, camión y coche son 3 euros, 2 euros y 5 euros, respectivamente. Los tiempos de cada operación por tren son 1, 3 y 1 minuto, por camión 2, 0 y 4, y por coche son 1, 2 y 0, todos ellos en minutos (un tiempo cero indica que no es necesaria esa operación). El modelo primal de nuestro problema es: Maximizar(Z) = 3X1 + 2X2 + 5X3 s.a. 1X1 + 2X2 +1X3 <= 430 minutos 3X1 + 0X2+ 2X3 <= 460 minutos 1X1 + 4X2+ 0X3 <= 420 minutos X1, X2, X3 >= 0 X1 = Número de trenes que hay que fabricar. X2 = Número de camiones que hay que fabricar. X3 = Número de coches que hay que fabricar. a) Resuelva el problema, utilizando el método simplex dual, en caso de ser necesario, realice las transformaciones necesarias al modelo primal. b) Determine los precios de sombra de las capacidades de los recursos. c) Exponga las conclusiones al respecto. SOLUCIÓN: Max Z = 3X1 + 2X2 + 5X3

sa: X1 + 2X2 + X3 <= 430 3X1 + 2X3 <= 460 1X1 + 4X2 <= 420 Xi >= 0



Min Z 3X1 2X2 20X3 = 0 sa:

X1 2X2 X3 + S1 >= 430 3X1 2X3 +S2 >= 460 X1 4X2 + S3 >= 420 Xi >= 0

No tiene una solución factible ya que solamente dos de las tres variables entran, es decir, si lo viéramos gráficamente X3 no tiene un desplazamiento hacia el área factible para lograr una solución factible.



Práctica 5



DESARROLLO DE LA PRÁCTICA: Ejercicio 1: Una compañía constructora ha recibido la comisión de diseñar un nuevo estadio de fútbol, para los Halcones Guerreros. Su diseño tiene el área de estacionamiento a parte del estadio con una sola puerta que va al estadio (por razones de seguridad). Dentro de la puerta de acceso, hay varias rutas posibles, a través de jardines a la única puerta de acceso al estadio. La red a través de los jardines se ve como a continuación se indica (los números muestran la capacidad en miles de personas por hora). Usando el algoritmo de flujo máximo. ¿Cuál es la capacidad en una hora del sistema para ingresar espectadores al estadio?. El propietario de los Halcones Guerreros telefoneo para decir que si el sistema no aseguraba el acomodo de 100,000 fanáticos que llegarán al estadio en una hora, los arquitectos tendrían que empezar a rediseñar. ¿Tendrán que rediseñar?



Problema 2: Una empresa minera tiene tres yacimientos m, m , m . El mineral extraído se transporta a través de la red de la figura a tres plantas de procesado. La cantidad de mineral que puede ser extraída de los yacimientos m, m , y m es de 5, 10 y 15 toneladas diarias, respectivamente. En cuanto a las plantas de procesado su capacidad es de 14 toneladas diarias en la planta p, 9 en la planta p y 7 en la planta p . Determine la cantidad máxima de mineral que puede ser extraída y procesada en un único día.



Las líneas rojas indican el camino que siguen las minas para llevar el mineral a las plantas de procesamiento y satisfacer toda la oferta y la demanda



CIERRE DE LA PRÁCTICA 1.Indique aquellas situaciones en que usted considere se pueden aplicar los problemas de flujo máximo. El algoritmo nos permite conocer(calcular) la máxima cantidad de cualquier artículo o información que podemos transportar desde un origen hasta un destino, luego entonces es aplicable a situaciones relacionadas. 2. Enumere los pasos del algoritmo.

Pasos a seguir :

Primer paso: Elegir una ruta arbitraria.

Segundo paso: En dicha ruta escoger aquel ramal de menor flujo en ese sentido y

transportar por esa ruta la cantidad escogida.

Hacer esto repetitivamente hasta que no sea posible encontrar una ruta con capacidad

de flujo.



Práctica 6



Ejercicio: Con la siguiente información construya una red de actividades y encuentre la ruta crítica por medio de un método mostrado en clase.



Práctica 7

DESARROLLO DE LA PRÁCTICA: Ejercicio: Con la siguiente información construye la red PERT y encuentra la ruta crítica por



medio del PERTsimple.

ACTIVIDAD PRECEDENCIA TIEMPO (DÍAS)

A 1

B A 3

C A 5

D C 7

E A 9

F BD 11

G BD 2

H G 4

I G 6

J FH 8

K GE 11

L E 1

M FHI 3

N JKLM 5

O JKLM 9

P NO 2



Práctica 8

DESARROLLO DE LA PRÁCTICA:



Ejercicio: Ferrocarriles Nacionales de México (F. N. M.) tiene disponible en Zacapu. Mich. 11 vagones de carga y en Toluca, Edo. deMex. 13 vagones, requiere de 6 vagones en Monterrey, Nuevo León, 4 en Tehuantepec, Oax., y 14 en Jalapa Ver. Los costos de transporte están basados en los distintos costos de procesos, tienen poca relación con las distancias y son los que se muestran, en millones de pesos, en la siguiente tabla.

Utilizando el Método de Voguel y el Método de la Esquina Noroeste ¿Cuál es la distribución, a costo mínimo, de los vagones? Método de Esquina Noroeste Antes de aplicar el método de Esquina Noroeste es necesario verificar si la oferta y la demanda estan balanceadas. En este caso podemos comprobar que yaestánn balanceadas; por lo cual, podemos proceder con la aplicación del método



Iniciamos la asignación en el renglón 1 y columna 1 que esto es la Esquina noroeste y de esa forma formamos la base de asignación de cantidades a las rutas, de forma tal que se agoten las existencias de la fábrica y se satisfaga la demanda de los mercados.

Asimismo como ya se cumplió la demanda por la primera columna pasamos a cancelarla.

Procedemos con la siguiente columna dado que oferta tiene 5 unidadades .



Asi mismo como ya se cumplió la demanda por la segunda columna pasamos a cancelarla.

Procedemos con la siguiente columna dado que oferta tiene una unidad .

Observamos que se cumplio la oferta , siguiendo el concepto de la esquina noroeste pasamos a la siguiente fila ya que ella todavía hay oferta para cumplir la demanda requerida .

Sacamos la Funcion Z: Z = (6x6) + (4x4) + (1x3) + (13 ∗ 3) =? ? ? Z = 36 + 16 + 3 + 39 = 94



Método de Voguel



Antes de aplicar el método de Voguel es necesario verificar si la oferta y la demanda estanbalanceadas. En este caso podemos comprobar que ya estan balanceadas; por lo cual, podemos proceder con la aplicación del método.

Restamos los costos mínimos de todas las filas y columnas y elegimos la de mayor valor.



Ahora seleccionamos el costo mínimo y satisfacemos la demanda; realizando la actualización correspondiente en la columna de oferta.

Repetimos el proceso anterior hasta satisfacer toda la demanda y agotar la oferta.



Práctica 9



DESARROLLO DE LA PRÁCTICA 9: Desarrollo de la práctica: Sharp, Inc., una empresa que comercializa las agujas hipodérmicas indoloras en los hospitales, desea reducir sus costos de inventario mediante la determinación del número de agujas hipodérmicas que debe obtener en cada orden. La demanda anual es de 1000 unidades; el costo de preparación o de ordenar es de 10 dólares por orden; y el costo de manejo por unidad de año es de 50 centavos de dólar. Utilizando estos datos: 1. Calcule el número óptimo de unidades por orden (Q*). 2. El número de órdenes (N) 3. El tiempo transcurrido (T) 4. El costo total anual del inventario.



Utilizar un año laboral de 250 días. Demanda (D) = 1000 unidades Costo de orden (S) = 10 dlls Costo de manejo por unidad (H) = 0.50% Solución:

1. 00 unidades Q* = √ H2DS = √ 0.50

2(1000)(10) = √40000 = 2

2. órdenes por año N = D

Q* = 2001000 = 5

3. 0 días entre órdenesT = N

Número de dias laborales por año = 5 órdenes250 DL/A = 5

4. S H ($10) ($0.50) (5)($10) (100)($0.50) 100C t = DQ* + 2

Q* = 2001000 + 2

200 = + = $ Conclusión:



El modelo de descuentos por cantidad, se basa en la comparación de costos, en donde la cantidad optima a pedir, es aquella donde se reduzcan los costos totales.

CONCLUSIONES

Existen diferentes situaciones en las que deben tomarse decisiones de las cuales depende el éxito o el fracaso de determinado proyecto, de una empresa, o del cierre de un trato, por lo tanto estas decisiones no pueden, ni deben tomarse a la ligera y deben ser evaluadas de acuerdo a el resultado que buscamos y a las variables con las que contamos, aunque en la mayoría de los casos muchos de los elementos que definen la toma de decisiones, están sujetos a factores subjetivos y requieren de un análisis que va más allá de los datos. Sin embargo, el conocer y saber aplicar los métodos vistos en clase y resueltos en las prácticas, permite analizar, evaluar y determinar datos contenidos, de tal modo que a estos datos subjetivos se les añade la seguridad de la información que se puede obtener gracias a los métodos cuantitativos. Al resolver la recopilación de prácticas de la Unidad de Aprendizaje Métodos Cuantitativos para la Toma de Decisiones, y durante el curso, aprendimos el uso de diferentes modelos y métodos para la resolución de problemas de gestión orientado a la toma de decisiones. Aunque existen programas que minimizan el trabajo del análisis como lo es WINQSB, es importante el aprendizaje que adquirimos al hacer las prácticas y ejercicios, ya que no



sólo aprendimos el procedimiento de los diferentes métodos y modelos para el análisis y resolución de problemas, además aprendimos a trabajar en equipo, algo muy importante también para la toma de decisiones.

final practicas 3cv1

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