COMPUTACIONALESCOMPUTACIONALES...

INGENIERÍA EN SISTEMAS INGENIERÍA EN SISTEMAS INGENIERÍA EN SISTEMAS INGENIERÍA EN SISTEMAS COMPUTACIONALESCOMPUTACIONALESCOMPUTACIONALESCOMPUTACIONALES

INVESTIGACIÓN DE INVESTIGACIÓN DE INVESTIGACIÓN DE INVESTIGACIÓN DE OOOOPPPPEEEERRRRAAAACCCCIIIIOOOONNNNEEEESSSS

INOINOINOINO----CVCVCVCV REV00REV00REV00REV00

II

DIRECTORIODIRECTORIODIRECTORIODIRECTORIO

Secretario de Educación PúblicaSecretario de Educación PúblicaSecretario de Educación PúblicaSecretario de Educación Pública

Dr. José Ángel Córdova Villalobos

Subsecretario de Educación Superior Subsecretario de Educación Superior Subsecretario de Educación Superior Subsecretario de Educación Superior

Dr. Rodolfo Tuirán Gutiérrez

Coordinadora de Universidades PolitécnicasCoordinadora de Universidades PolitécnicasCoordinadora de Universidades PolitécnicasCoordinadora de Universidades Politécnicas

Mtra. Sayonara Vargas Rodríguez

III

PÁGINA LEGALPÁGINA LEGALPÁGINA LEGALPÁGINA LEGAL

ParticipantesParticipantesParticipantesParticipantes

Mtra. Adela Becerra Chávez – Universidad Politécnica de Querétaro Mtra. Ana Cristina Hernández Galván – Universidad Politécnica de Querétaro Mtra. Ma. Elena Vázquez Huerta - Universidad Politécnica de Querétaro Mtra. Fidel González Gutiérrez - Universidad Politécnica de Querétaro Dra. Ely Karina Anaya Rivera - Universidad Politécnica de Querétaro Mtro. José Alberto Vela Dávila. - Universidad Politécnica de Zacatecas (UPZ) M.C. Donaji Lorena Sedano Flores- Universidad Politécnica de Zacatecas (UPZ) M.T.I. Roberto Arturo Sánchez Herrera- Universidad Politécnica de Tulancingo (UPT) M.T.I. Adrian Benjamín Carmona Manilla- Universidad Politécnica de Francisco I Madero (UPFIM)

Primera Edición: 2012

DR 2012 Coordinación de Universidades Politécnicas.

Número de registro:

México, D.F.

ISBN-----------------

IV

ÍNDICEÍNDICEÍNDICEÍNDICE

INTRODUCCIÓN ............................................................................................................................................. 1

PROGRAMA DE ESTUDIOS ........................................................................................................................... 2

FICHA TÉCNICA ............................................................................................................................................. 3

INSTRUMENTOS DE EVALUACIÓN .............................................................................................................. 4

GLOSARIO ................................................................................................................................................... 15

BIBLIOGRAFÍA .............................................................................................................................................. 19

1

INTRODUCCIÓNINTRODUCCIÓNINTRODUCCIÓNINTRODUCCIÓN

Siendo la formación científica e ingenieril la principal característica de los alumnos que se

forman en Universidades Politécnicas, es fundamental que un ingeniero en sistemas

computacionales desrrolle capacidades que le permitan diseñar modelos para resolver

problemas en situaciones específicas dentro de cualquierr tipo de organización, que le

permita tomar decisiones y responder a interrogantes en un problema como ¿Cuál es la

decisión que minimiza el costo esperado, dado el resultado de un experimento? (si en efecto

se lleva a cabo un experimento). Siguiendo la política óptima, ¿cuál es el costo esperado? Si

se lleva a cabo un experimento, ¿valdrá la pena?; es decir, ¿La disminución en el costo

esperado será mayor que el costo del experimento? Por último, ¿Cuál es la cantidad máxima

de dinero que podría gastarse con el fin de eliminar toda la “incertidumbre ”?.

También es importante que una vez obteniendo los valores óptimos de las variables de

decisión que intervienen en el modelo, se realice un estudio de sensibilidad de la solución o

soluciones propuestas, para evaluar su robustez frente a cambios en las condiciones de los

parámetros del modelo.

Por lo que de acuerdo a todas estas necesidades a las que se pueden enfrentar el alumno,

en el presente manual de asignatura se han integrado cuatro unidades de aprendizaje,

las cuales en su conjunto proporcionarán al alumno una formación integral que le ayudarán

a encontrar todas aquellas herramientas, técnicas de programación lineal, programación

entera, invetarios y líneas de espera; para que con fundamentos matemáticos sea capaz

de aplicarlos a diferentes contextos profesionales y de investigación y con ello poder tomar

decisiones.

2

PROGRAMA DE ESTUDIOSPROGRAMA DE ESTUDIOSPROGRAMA DE ESTUDIOSPROGRAMA DE ESTUDIOS

Presencial NO Presencial PresencialNO

Presencial

Al completar la unidad de aprendizaje, el alumno será capaz de:

* Manejar el concepto de programación lineal, su

objetivo, así como plantear problemas utilizando este

método y resolverlos mediante el método símplex.

EC1:EC1:EC1:EC1: Cuestionario sobre

conceptos de programación

lineal funcionamiento del

método símplex

Actividad focal

introductoria

Discusión Dirigida, lluvia

de ideas.

Lectura comentada,

estudio de casos

prácticos,

resumen, uso de

software

especializado

X X N/A N/A N/ATexto, hojas de

papel, lapiz, goma

Computadora,

Software

especializado

5 0 5 3 Documental

Cuestionario sobre conceptos

de programación lineal

funcionamiento del método

símplex.

AlAlAlAl completarcompletarcompletarcompletar lalalala unidadunidadunidadunidad dededede aprendizaje,aprendizaje,aprendizaje,aprendizaje, elelelel

alumno será capaz de :alumno será capaz de :alumno será capaz de :alumno será capaz de :

* Implementar un análisis de sensibilidad y dualidad

para determinar los valores de los parámetros para los

que la solución del modelo de programación lineal

continua siendo válida.

*Resolver modelos de programación lineal con

restricción de números enteros para las variables de

decisión.

*Interpretar los modelos de redes, así como utilizarlos

para resolver problemas de transporte.

EC1:EC1:EC1:EC1: Cuestionario sobre

análisis de sensibilidad,

dualidad.

ED1: ED1: ED1: ED1: Expone diferentes casos

del sector productivo en donde

se apliquen modelos de

programación en enteros y

modelos de redes.

*Exposición del maestro

con sesión de preguntas

y respuestas

*Trabajos de

investigación

documentada.

*Aprendizaje orientado a

proyectos (POL)

* Exposición

Audiovisual

* Ejercicios dentro de

la clase

* Ejercicios prácticos

*POL


papel, lapiz, goma

Computadora,

Software

especializado

8 0 8 4 Documental y Campo

Cuestionario sobre análisis de

sensibilidad, dualidad.

Guía de observación para

exposición sobre modelos de

programación en enteros y

modelos de redes.


*Definir el funcionamiento del modelo PERT y CPM.

* Evaluar los principales modelos matemáticos para

la administración de inventarios.

EC1EC1EC1EC1: Cuestionario sobre el

funcionamiento de modelos de

PERT y CPM.

EP1: EP1: EP1: EP1: Realiza caso práctico

sobre el funcionamiento de

modelos de inventarios.



y respuestas

*Desarrollo de ejercicios

(problemas) en clase y

extra clase

*Aprendizaje basado en

problemas (PBL)

Lectura comentada,

estudio de casos

prácticos,

resumen, uso de

software

especializado


papel, lapiz, goma

Computadora,

Software

especializado

10 0 10 4 Documental

Cuestionario sobre el

funcionamiento de modelos de

PERT y CPM.

Lista de cotejo de caso práctico

sobre el funcionamiento de

modelos de inventarios.


* Interpretar el concepto de cadena de Markov.

* Manipular procesos de líneas de espera.

* Implementar modelos de simulación como

herramienta de proyecciones futuras y como auxiliar

en la toma de decisiones.

ED1:ED1:ED1:ED1: Expone el concepto de

cadena de Markov y la

interpretacion del proceso de

línea de espera.

EP1: EP1: EP1: EP1: Realiza un modelo de

simulacion aplicando procesos

lineales.



y respuestas.

*Trabajos de

investigación

documentada

*Aprendizaje basado en

problemas (PBL)

* Exposición

Audiovisual

* Ejercicios dentro de

la clase

* Ejercicios prácticos

*PBL


papel, lapiz, goma

Computadora,

Software

especializado

7 0 7 4 Documental y Campo

Guía de Observacion para

exposición: sobre el concepto

de cadena de Markov y la

interpretacion del proceso de

línea de espera.

Lista de cotejo sobre el modelo

de simulacion aplicando

procesos lineales.

RESULTADOS DE APRENDIZAJEOTRO

PARA LA ENSEÑANZA

(PROFESOR)

PARA EL APRENDIZAJE

(ALUMNO)

4. Análisis de procesos de líneas de espera

AULAPRÁCTICA PROYECTO

2. Modelos de programación lineal

3. Administración de proyectos e inventarios

1.Fundamentos de Investigación de operaciones

MATERIALES REQUERIDOS

TOTAL DE HORAS

75757575

EVALUACIÓN

TEÓRICA PRÁCTICA

TÉCNICA

TECNICAS SUGERIDAS ESPACIO EDUCATIVO

LABORATORIO

PROGRAMA DE ESTUDIO

DATOS GENERALESNOMBRE DEL PROGRAMA

EDUCATIVO:

OBJETIVO DEL PROGRAMA EDUCATIVO:

Ingeniería en Sistemas ComputacionalesIngeniería en Sistemas ComputacionalesIngeniería en Sistemas ComputacionalesIngeniería en Sistemas Computacionales

Formar profesion istas competentes para: especificar, diseñar, construi r, implantar, verificar, auditar, evaluar y mantener sistemas de tecnologías de la in formación que respondan a las necesidades de sus usuarios, mejorando los niveles de eficiencia, eficacia y p roductividad de las organizaciones en el entorno Formar profesion istas competentes para: especificar, diseñar, construi r, implantar, verificar, auditar, evaluar y mantener sistemas de tecnologías de la in formación que respondan a las necesidades de sus usuarios, mejorando los niveles de eficiencia, eficacia y p roductividad de las organizaciones en el entorno Formar profesion istas competentes para: especificar, diseñar, construi r, implantar, verificar, auditar, evaluar y mantener sistemas de tecnologías de la in formación que respondan a las necesidades de sus usuarios, mejorando los niveles de eficiencia, eficacia y p roductividad de las organizaciones en el entorno Formar profesion istas competentes para: especificar, diseñar, construi r, implantar, verificar, auditar, evaluar y mantener sistemas de tecnologías de la in formación que respondan a las necesidades de sus usuarios, mejorando los niveles de eficiencia, eficacia y p roductividad de las organizaciones en el entorno

globalizado, tomando en cuenta el factor humano. globalizado, tomando en cuenta el factor humano. globalizado, tomando en cuenta el factor humano. globalizado, tomando en cuenta el factor humano.

INO-CVINO-CVINO-CVINO-CV

MOVILIDAD FORMATIVA

EVIDENCIAS

CONTENIDOS PARA LA FORMACIÓN ESTRATEGIA DE APRENDIZAJE

OBSERVACIÓNUNIDADES DE APRENDIZAJE

EQUIPOS REQUERIDOS INSTRUMENTO

NOMBRE DE LA ASIGNATURA:

CLAVE DE LA ASIGNATURA:

Ju lio, 2012Ju lio, 2012Ju lio, 2012Ju lio, 2012

El alumno será capaz de uti l izar las diferentes técnicas, algorítmicas y modelos como herramientas para resolver problemas de programación l ineal,dinámica y de proyectos.El alumno será capaz de uti l izar las diferentes técnicas, algorítmicas y modelos como herramientas para resolver problemas de programación l ineal,dinámica y de proyectos.El alumno será capaz de uti l izar las diferentes técnicas, algorítmicas y modelos como herramientas para resolver problemas de programación l ineal,dinámica y de proyectos.El alumno será capaz de uti l izar las diferentes técnicas, algorítmicas y modelos como herramientas para resolver problemas de programación l ineal,dinámica y de proyectos.

UNIVERSIDADES PARTICIPANTES:

UPQUPQUPQUPQ

FECHA DE EMISIÓN:

Investigación de operacionesInvestigación de operacionesInvestigación de operacionesInvestigación de operaciones

OBJETIVO DE LA ASIGNATURA:

TOTAL HRS. DEL CUATRIMESTRE:

3

FICHA TÉCNICAFICHA TÉCNICAFICHA TÉCNICAFICHA TÉCNICA

INVESTIGACION DE OPERACIONESINVESTIGACION DE OPERACIONESINVESTIGACION DE OPERACIONESINVESTIGACION DE OPERACIONES

Nombre: INVESTIGACION DE OPERACIÓNES

Clave: INO-CV

Justificación: Para optimizar soluciones de ingeniería.

Objetivo: El alumno será capaz de utilizar las diferentes técnicas, algorítmicas y modelos como herramientas para resolver problemas de programación lineal, dinámica y de proyectos.

Habilidades

Lectura, Escritura, Interlocución, Síntesis de la información, Aplicación de principios tecnológicos, Relaciones en y con el entorno organizacional Relaciones interpersonales, Toma de decisiones, Lectura en segunda lengua, Interlocución en segunda lengua.

Competencias genéricas a desarrollar

Capacidad de análisis y síntesis; para resolver problemas; para aplicar los conocimientos en la práctica; para gestionar la información; y para trabajar en forma autónoma y en equipo.

Capacidades a desarrollar en la asignatura Competencias a las que contribuye la asignatura

• Probar sistemas de información para el funcionamiento adecuado del mismo, mediante el uso de métodos de prueba.

Evaluar funcionamiento de sistemas de información para garantizar el funcionamiento optimo del diseño propuesto a través de métodos de prueba.

Estimación de tiempo (horas) necesario para transmitir el aprendizaje al alumno, por Unidad de

Aprendizaje:

Unidades de aprendizaje HORAS TEORÍA HORAS PRÁCTICA

Presencial No

presencial Presencial

No presencial

Fundamentos de Investigación de Operaciones

5 0 5 3

Modelos de programación lineal 8 0 8 4

Administración de proyectos e inventarios

10 0 10 4

Análisis de procesos de líneas de espera

7 0 7 4

Total de horas por cuatrimestre: 75

Total de horas por semana: 5

Créditos: 5

5

NOMBRE DEL ALUMNO: FECHA:

ASIGNATURA :

NOMBRE DEL PROFESOR:

1. Utilice el método simplex para resolver el siguiente problema

�� 4�� 3�� 6��. �3�� 3�� 302�� 2�� 3�� 40��, ��, �� 0

2. Determine la función objetivo inicial de cada uno de los casos que siguen después de que sustituyan las variables artificiales

en la técnica M

a) ��

�� ! " #� $. �" �! � %� %&'�! � (� � !&)�! � #� � %'�! � *� � (&�!, � , � &

b) ��

�� %�! " )� $. ��! � � � ()�! � #� � %'�! � *� � (�!, � , � &

3. Considere el problema dado y determine mediante la tabla de simplex la solución inicial

�+�� 2�� 4�� 4��"3�,�. �� 40�� 4�� , � 8��, ��, ��, �, � 0

4. La tabla que sigue presenta una iteración simplex

a) Determina la variable que entra y la variable que sale si la función objetivo es minimizar

b) Determine la variable de entrada y la variable de salida si la función objetivo es maximizar

CALIFICACIÓN:

CUESTIONARIO GUIA DE CONCEPTOSCUESTIONARIO GUIA DE CONCEPTOSCUESTIONARIO GUIA DE CONCEPTOSCUESTIONARIO GUIA DE CONCEPTOS DE PROGRAMACIÓN LINEAL DE PROGRAMACIÓN LINEAL DE PROGRAMACIÓN LINEAL DE PROGRAMACIÓN LINEAL

FUNCIONAMIENTO DEL MÉTODFUNCIONAMIENTO DEL MÉTODFUNCIONAMIENTO DEL MÉTODFUNCIONAMIENTO DEL MÉTODOOOO SIMPLEXSIMPLEXSIMPLEXSIMPLEX U1, EC1U1, EC1U1, EC1U1, EC1

6


ASIGNATURA :


Ken & Larry Inc, surte su helado a los expendios de tres sabores: chocolate, vainilla y plátano. Debido al calor

extremo y la alta demanda, la compañía tiene un déficit en el abastecimiento de los ingredientes: leche, azúcar,

crema. Entonces, no podrá satisfacer todas las órdenes recibidas en sus pedidos. Por estas circunstancias, la

compañía ha decidido seleccionar la cantidad que debe producir de cada sabor para maximizar la ganancia toral

dalas las restricciones en las cantidades de ingredientes básicos.

Los sabores de chocolate, vainilla y plátano generan ganancias respectivas de $100, $90 y $90 por galón

vendido. La compañía tiene sólo 200 galones de leche, 170 libras de azúcar y 80 galones de crema en su

inventario. La formulación de programación par este problema es la siguiente

�! Galones de helado de chocolate a producir � Galones de helado de vainilla a producir �%= = = = Galones de helado de plátano a producir

�� 100�� 903�� 90��. �0.45�� 0.5�� 0.4�� 2000.45�� 0.4�� 0.4�� 1700.1�� 0.2�� 0.2�� 80

Se obtuvo la solución utilizando el método simplex y la tabla óptima es:

básicabásicabásicabásica � �! � �% 2! 2 2% SoluciónSoluciónSoluciónSolución

� 1 0 0 0 0 220 10 38200

�! 0 0 1 0 10 -10 0 300

� 0 1 0 0 0 0 -8 40

�% 0 0 0 1 -10 8 9 80

CUESTIONARIO CUESTIONARIO CUESTIONARIO CUESTIONARIO SOBRE SOBRE SOBRE SOBRE ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD, DUALIDADANÁLISIS DE SENSIBILIDAD, DUALIDADANÁLISIS DE SENSIBILIDAD, DUALIDADANÁLISIS DE SENSIBILIDAD, DUALIDAD

U2, EC1U2, EC1U2, EC1U2, EC1

7

Algunos de los datos de análisis de sensibilidad se muestra en las siguientes tablas

Responda a las siguientes preguntas:

a) ¿Cuál es la solución óptima y la ganancia total?

b) Complete la tabla de análisis de sensibilidad correspondiente a las restricciones

c) Suponga que la ganancia por galón de plátano cambia a $100. ¿Cambia la solución óptima y qué se

puede decir del efecto sobre la ganancia total?

d) Suponga que la ganancia por galón de plátano cambia a $83. ¿Cambia la solución óptima y qué se

puede decir del efecto sobre la ganancia total?

e) Suponga que descubren 6 galones de crema agrios que deben tirar. ¿Cambia la solución óptima y qué

puede decir del efecto sobre l ganancia total?

f) Suponga que tienen la posibilidad de compra r 15 libras de azúcar adicionales por un costo de $150.

¿Deben hacer la compra? Explique

Coeficiente

Objetivo

Valor actual Coeficiente

mínimo

Coeficiente

máximo

Ganancia

mínima

Ganancia

máxima

Chocolate 100 45 101.25 36000 38250

Vainilla 90 90 112 38200 44800

plátano 90 88.88 90 38110 38200

Restricciones Valor actual Holgura Precio por

unidad

Valor

mínima

Valor

máxima

Chocolate 200 170 208

Vainilla 170 160 200

plátano 80 71.2 85

Calificación

8

GUIA DE OBSERVACION GUIA DE OBSERVACION GUIA DE OBSERVACION GUIA DE OBSERVACION PARA EXPOSICIÓN PARA EXPOSICIÓN PARA EXPOSICIÓN PARA EXPOSICIÓN SOBRE MODELOS DE PROGRAMACIÓN SOBRE MODELOS DE PROGRAMACIÓN SOBRE MODELOS DE PROGRAMACIÓN SOBRE MODELOS DE PROGRAMACIÓN

EN ENTEROS Y MODELOS DE REDESEN ENTEROS Y MODELOS DE REDESEN ENTEROS Y MODELOS DE REDESEN ENTEROS Y MODELOS DE REDES U2, ED1U2, ED1U2, ED1U2, ED1

UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE _____________

DATOS GENERALES DEL PROCESO DE EVALUACIÓN

NOMBRE DEL ALUMNO: FIRMA DEL ALUMNO:

PRODUCTO: FECHA:

ASIGNATURA: INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES PERIODO CUATRIMESTRAL:

NOMBRE DEL PROFESOR: FIRMA DEL PROFESOR:

INSTRUCCIONES

Revisar las actividades que se solicitan y marque en los apartados “SI” cuando la evidencia se cumple; en caso contrario marque “NO”. En la columna “OBSERVACIONES” indicaciones que puedan ayudar al alumno a saber cuáles son las condiciones no cumplidas, si fuese necesario.

Valor del reactivo

Característica a cumplir (Reactivo) CUMPLE OBSERVACIONES

SI NO

20% Describe el modelo de programación y modelo de redes- aspecto conceptual.

20% Describe mínimo dos aplicaciones del modelo de programación y modelo de redes-

20% Diferencia los aspectos más relevantes entre un modelo y otro.

20% Los integrantes muestran dominio de los temas expuestos y resuelven preguntas de manera clara.

20% Presenta informe impreso de modelo de programación y modelo de redes.

100% CALIFICACIÓN:

9


ASIGNATURA :


Raúl Pizza SAC, es una cadena de restaurantes y desea adquirir un sistema de control de gestión Ud. ha reunido la siguiente información acerca del proyecto de adquisición:

ActividadActividadActividadActividad Precedente(s) Inmediato(s)Precedente(s) Inmediato(s)Precedente(s) Inmediato(s)Precedente(s) Inmediato(s) Duración (días)Duración (días)Duración (días)Duración (días)

A - 6

B - 2

C A 6

D A 8

E B, C 9

F D 3

G D 7

H E, F 4

I G, H 6

J I 5

K I 9

L J 4

M K 2

N L, M 8

Se desea determinar:

a) Construya una red para el proyecto de adquisición, identificando la duración del proyecto, el costo total y las actividades que son críticas.

b) Determine el costo del proyecto si se reduce en dos días el tiempo de terminación del proyecto.

CUESTIONARIO CUESTIONARIO CUESTIONARIO CUESTIONARIO SOBRE EL SOBRE EL SOBRE EL SOBRE EL FUNCIONAMIENTO DE MODELOS PERT Y CPMFUNCIONAMIENTO DE MODELOS PERT Y CPMFUNCIONAMIENTO DE MODELOS PERT Y CPMFUNCIONAMIENTO DE MODELOS PERT Y CPM

U3, EC1U3, EC1U3, EC1U3, EC1

10

Para implementar un sistema de información en una empresa telefónica se han hecho los siguientes estimados de las actividades que se deben llevar a cabo con el tiempo en días.

ActividadActividadActividadActividad PrecedenciaPrecedenciaPrecedenciaPrecedencia Tiempo Tiempo Tiempo Tiempo optimistaoptimistaoptimistaoptimista

Tiempo más Tiempo más Tiempo más Tiempo más probableprobableprobableprobable

Tiempo Tiempo Tiempo Tiempo pesimistapesimistapesimistapesimista

A Compra de 10 PCs - 1 2 3

B Compra de 3 impresoras - 0.25 3.5 3.75

C Compra del cableado A 2 4 6

D Instalación conexión en red A, C 2 3 10

E Compra Software correspondiente A 1.5 4 6.5

F Compra Licencias Software E 1 2 3

G Instalación del software D, F 1 1.75 4

H Instalación de la licencia D, F 3 5 7

I Instalación programas ejecutables G 1 2 3

J Prueba del Sistema G, H, I 2 3 10

K Capacitación del personal H, I, J 1.8 2.4 6.6

a) Hacer el diagrama de flechas PERT y Calcular el tiempo esperado para cada actividad con la

identificación de las actividades criticas b) ¿Cuál es la probabilidad que el proyecto se termine en dos días posteriores a duración esperada? c) ¿Cuántos días deberá reducirse la duración esperada del proyecto, para que tenga una

probabilidad del 70% de ocurrencia?.

Una empresa está considerando la apertura una nueva sucursal en una zona estratégica para atender la demanda potencial proyectada en dicha localidad. El conjunto de actividades necesarias para llevar acabo dicho proyecto son las que se dan a continuación:

11

Tiempo (semanas)

Tarea Descripción Precedentes to tm tp

A Elegir local de oficina - 2 3 4

B Crear el plan financiero y de organización - 4 4.5 8

C Determinar requerimientos de personal B 1 3 5

D Diseñar local A,C 3 4 5

E Construir el interior D 6 7 14

F Elegir personal a mudar C 2 2 2

G Contratar nuevos empleados F 2 4 6

H Mudar registros, personal clave, etc. F 1 2 3

I Hacer arreglos financieros con las instituciones B 4 5 6

J Entrenar personal nuevo H,E,G 3 3 3

a) Trace la red correspondiente y Señale duración esperada y la ruta crítica. b) Calcule la desviación estándar para la ruta crítica. c) ¿Cuál es la probabilidad de abrir la nueva sucursal en 28 semanas? d) Suponga que cualquiera de las actividades tiene un costo normal de $1000 por semana. ¿Cuánto

costará la apertura del nuevo local? e) Si los tiempos esperados y optimistas son, respectivamente, los tiempos normales y de choque, ¿en

cuántas semanas se podrá abrir la sucursal lo más rápido posible?

CALIFICACIÓN:

12

LISTA DE COTEJO LISTA DE COTEJO LISTA DE COTEJO LISTA DE COTEJO PARA PARA PARA PARA CASO PRÁCTICO SOBRE EL FUNCIONAMIENTO DE CASO PRÁCTICO SOBRE EL FUNCIONAMIENTO DE CASO PRÁCTICO SOBRE EL FUNCIONAMIENTO DE CASO PRÁCTICO SOBRE EL FUNCIONAMIENTO DE

MODELOS DE INVENTARIOSMODELOS DE INVENTARIOSMODELOS DE INVENTARIOSMODELOS DE INVENTARIOS U3, EP1U3, EP1U3, EP1U3, EP1




PRODUCTO: FECHA:

ASIGNATURA: PERIODO CUATRIMESTRAL:


INSTRUCCIONES


Valor del reactivo


SI NO

20%

Presentación: La práctica entregada cumple con los requisitos de:

• Buena presentación, orden y limpieza

50%

Datos del Problema • Selecciona los datos apropiados para el análisis del

problema • Conoce hechos e identifica los elementos matemáticos • Selecciona y evalúa estrategias adecuadas para resolver el

problema • Manipula de forma estandarizada cálculos, expresiones

simbólicas y fórmulas • Aplica las instrucciones computaciones suficientes y

necesarias para mostrar la solución del problema planteado.

30%

Expresión del resultado • Representa el contenido matemático en forma verbal y/o

gráfica • Expresa correctamente los resultados obtenidos al resolver

problemas

100% CALIFICACIÓN:

13

GUIA DE OBSERVACION GUIA DE OBSERVACION GUIA DE OBSERVACION GUIA DE OBSERVACION PARA EXPOSICIÓN SOBRE PARA EXPOSICIÓN SOBRE PARA EXPOSICIÓN SOBRE PARA EXPOSICIÓN SOBRE CADENA DE MARKOV CADENA DE MARKOV CADENA DE MARKOV CADENA DE MARKOV Y LA Y LA Y LA Y LA

INTERPRETACION DEL PROCESO DE LÍNEA DE ESPERAINTERPRETACION DEL PROCESO DE LÍNEA DE ESPERAINTERPRETACION DEL PROCESO DE LÍNEA DE ESPERAINTERPRETACION DEL PROCESO DE LÍNEA DE ESPERA U4, ED1U4, ED1U4, ED1U4, ED1




PRODUCTO: FECHA:

ASIGNATURA: INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES PERIODO CUATRIMESTRAL:


INSTRUCCIONES


Valor del reactivo


SI NO

20% Describe de manera clara los conceptos básicos de la cadena de Markov.

20% Exponen diferentes estudios de casos de línea de espera aplicando procesos estocásticos (cadena de markov) utilizando medios visuales

20% Explica de manera clara las representaciones graficas, diagramas de estado que se aplican en los estudios de casos presentados

20% Los integrantes muestran dominio de los temas expuestos y resuelven preguntas de manera clara.

20% Presenta informe impreso de modelo de programación y modelo de redes.

100% CALIFICACIÓN:

14

LISTA DE COTEJO LISTA DE COTEJO LISTA DE COTEJO LISTA DE COTEJO SOBRE EL SOBRE EL SOBRE EL SOBRE EL MODELO DE SIMULACION APLICANDO PROCESOS MODELO DE SIMULACION APLICANDO PROCESOS MODELO DE SIMULACION APLICANDO PROCESOS MODELO DE SIMULACION APLICANDO PROCESOS

LINEALESLINEALESLINEALESLINEALES U4, EP1U4, EP1U4, EP1U4, EP1




PRODUCTO: FECHA:

ASIGNATURA: PERIODO CUATRIMESTRAL:


INSTRUCCIONES


Valor del reactivo


SI NO

20% Se enumeran cada uno de las etapas sobre el modelo de simulación.

20% En el modelo de simulación presentado, se identifican los procesos lineales

20% Los procesos lineales describen las formulas y operaciones matemáticas previo a la ejecución de los modelos de simulación

20% Manipula en tiempo real, cambios en los procesos lineales para identificar diferentes modelos de simulación.

20%

Se entrego en tiempo y forma los modelos

100% CALIFICACIÓN:

15

GLOSARIO GLOSARIO GLOSARIO GLOSARIO

• ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD.ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD.ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD.ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD. Metodología que permite examinar el comportamiento de un resultado a la luz de variaciones controladas de unas variables independientes.

• ARBOLES DE DECISIÓN.ARBOLES DE DECISIÓN.ARBOLES DE DECISIÓN.ARBOLES DE DECISIÓN. Técnica que permite analizar decisiones secuenciales basada en el uso de resultados y probabilidades asociadas.

• ARCO.ARCO.ARCO.ARCO.---- Par de elementos entre los que existe relación teniendo en cuenta la orientación, es decir que exista relación orientada.

• CAMINO CRÍTICO.CAMINO CRÍTICO.CAMINO CRÍTICO.CAMINO CRÍTICO. Es aquel que condiciona la duración final del proyecto. La representación de las actividades del camino crítico se realiza con una doble línea. Todas las actividades del camino crítico tienen sus tres holguras iguales a cero, es decir son actividades críticas. El camino crítico tiene que empezar en el suceso inicial y acabar en el suceso final sin interrupciones. Cualquier retraso que se produzca en una actividad crítica va a repercutir en la duración del proyecto.

• CIRCUITO.CIRCUITO.CIRCUITO.CIRCUITO. Es un camino en el que el vértice inicial y final coinciden

• COLUMNA DE LA VARIABLE.COLUMNA DE LA VARIABLE.COLUMNA DE LA VARIABLE.COLUMNA DE LA VARIABLE.---- Es una de las secuencias de operaciones descritas, donde el dato de la columna de entrada y el reglón de salida de la tabla actual son susceptibles a tomar valores numéricos diferentes. Donde las operaciones están comprendidos o no dentro de un cierto límite

• COLUMNA PIVOTAL.COLUMNA PIVOTAL.COLUMNA PIVOTAL.COLUMNA PIVOTAL. Es una de las secuencias de operaciones descritas de la llamada eliminación gaussiana, donde el dato de la columna de entrada y el reglón de salida de la tabla actual. Donde las operaciones giran las operaciones alrededor de esta. Después de que la columna “Variable básica” se sustituye la variable de salida por la de entrada y se actualiza la columna de “Coeficiente básica” por la adecuada

• CCCCONDICIÓN DE NO NEGATIVIDAD.ONDICIÓN DE NO NEGATIVIDAD.ONDICIÓN DE NO NEGATIVIDAD.ONDICIÓN DE NO NEGATIVIDAD.---- Condiciones en un modelo que estipulan que las variables de decisión solo pueden tener valores no negativos (positivos o ceros).

• COSTO DE PRODUCCIÓN.COSTO DE PRODUCCIÓN.COSTO DE PRODUCCIÓN.COSTO DE PRODUCCIÓN. Valoración monetaria de los gastos incurridos y aplicados en la obtención de un bien. Incluye el costo de los materiales, mano de obra y los gastos indirectos de fabricación cargados a los trabajos en su proceso.

16

• CPM.CPM.CPM.CPM. La traducción de las siglas en inglés significan: método del camino crítico, es uno de los sistemas que siguen los principios de redes, que fue desarrollado en 1957 y es utilizado para planear y controlar proyectos, añadiendo el concepto de costo al formato

• DECISIÓN FACTIBLE.DECISIÓN FACTIBLE.DECISIÓN FACTIBLE.DECISIÓN FACTIBLE.---- Decisión que satisface todas las restricciones de un modelo, incluyendo las condiciones de no negatividad. Factible significa válida o permisible.

• DIAGRAMA DE RED.DIAGRAMA DE RED.DIAGRAMA DE RED.DIAGRAMA DE RED. Es una red de círculos numerados y conectados con flechas, donde se muestran todas las actividades que intervienen en un determinado proyecto y la relación de prioridad entre las actividades en la red.

• DUALIDAD.DUALIDAD.DUALIDAD.DUALIDAD.---- Gram. Número dual, que en ciertas circunstancias designa el carácter doble o la admisión de dos principios pero que conservan su propia identidad.

• ELEMENTO PIVOTE.ELEMENTO PIVOTE.ELEMENTO PIVOTE.ELEMENTO PIVOTE. Es una de las secuencias de operaciones descritas de la llamada eliminación gaussiana, donde el dato de la columna de entrada y el reglón de salida de la tabla actual. Se divide cada elemento del reglón de salida (el cuarto) entre este elemento.

• FUNCIÓN OBJETIVO.FUNCIÓN OBJETIVO.FUNCIÓN OBJETIVO.FUNCIÓN OBJETIVO. Es una expresión matemática lineal que representa el objetivo del problema. Es la expresión que tendremos que maximizar o minimizar.

• GRÁFICOS.GRÁFICOS.GRÁFICOS.GRÁFICOS. Es un gran medio de comunicación, basado en el poder y rapidez de captación del ojo. Es conveniente utilizar un método gráfico que sea capaz de transmitir una gran información, en lugar de darlo todo por escrito ya que es más engorroso.

• HOLGURA.HOLGURA.HOLGURA.HOLGURA.---- Cantidad por la cual el lado izquierdo de una restricción menor o igual cuando es evaluado en el punto óptimo, es menor que el valor del al lado derecho. La holgura siempre es no negativa.

• INCERTIDUMBRE.INCERTIDUMBRE.INCERTIDUMBRE.INCERTIDUMBRE. Se llama incertidumbre a la situación de desconocimiento de los hechos futuros. En un significado más especial y en el contexto del conocimiento que se tiene sobre los eventos futuros y sus probabilidades, se dice que hay una situación bajo incertidumbre cuando se pueden conocer los eventos futuros posibles, pero no se sabe nada acerca de la distribución de probabilidad de los eventos; esto es, que no se conocen las probabilidades asociadas a cada evento.

• MÉTODO SIMPLEX.MÉTODO SIMPLEX.MÉTODO SIMPLEX.MÉTODO SIMPLEX. Este método se basa en el teorema de la dualidad que se desarrollara posteriormente, funcionas siempre y cuando todas las desigualdades sean de tipo mayor o igual.

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• MODELO LINEAL.MODELO LINEAL.MODELO LINEAL.MODELO LINEAL. Modelo matemático donde todas las variables relevantes son cuantificables haciéndose necesario, representarlas por símbolos matemáticos, donde todas las relaciones funcionales implican que la variable dependiente es proporcional a las variables de pendientes.

• PERT.PERT.PERT.PERT. Cuando los tiempos y costos se pueden estimar relativamente bien, el CPM puede ser superior a PERT.

• PROBLEMA DUAL.PROBLEMA DUAL.PROBLEMA DUAL.PROBLEMA DUAL. Dado un conjunto cualquiera de datos para un modelo de programación

lineal, podemos usar los mismos datos para formar un modelo de programación lineal diferente. El problema resultante se llamará dual del original. El dual tiene importancia teórica, económicamente y computacional

• RESTRICCIÓN.RESTRICCIÓN.RESTRICCIÓN.RESTRICCIÓN. Desigualdad matemática (restricción de desigualdad) o igualdad (restricción de igualdad) que deberá ser satisfecha por las variables de modelo.

• RUTA CRÍTICA O CAMINO CRÍTICO.RUTA CRÍTICA O CAMINO CRÍTICO.RUTA CRÍTICA O CAMINO CRÍTICO.RUTA CRÍTICA O CAMINO CRÍTICO. Camino es una secuencia de actividades conectadas, que conduce del principio del proyecto al final del mismo, por lo que aquel camino que requiera el mayor trabajo, es decir, el camino más largo dentro de la red, viene siendo la ruta crítica o el camino crítico de la red del proyecto.

• SOLUCIÓN BÁSICA.SOLUCIÓN BÁSICA.SOLUCIÓN BÁSICA.SOLUCIÓN BÁSICA. Es cualquier conjunto de valores de la variable que satisface el sistema de ecuaciones de la restricción.

• VARIABLE ARTIFICIAL.VARIABLE ARTIFICIAL.VARIABLE ARTIFICIAL.VARIABLE ARTIFICIAL. Programa complementario para hojas de cálculo electrónicas que permite optimizar la representación de un modelo de PL. en una hoja de cálculo electrónico minimiza.

• VARIABLE BÁSICA.VARIABLE BÁSICA.VARIABLE BÁSICA.VARIABLE BÁSICA. Conjunto de n-m variables tales que, cuando se igualan a cero, las variables restantes se llaman básicas.

• VARIABLE DE DECISIÓN.VARIABLE DE DECISIÓN.VARIABLE DE DECISIÓN.VARIABLE DE DECISIÓN. Variable exógeno cuyo valor está bajo el control de una persona a cargo de tomar las decisiones y es determinado por ella.

• VARIABLE HOLGURA.VARIABLE HOLGURA.VARIABLE HOLGURA.VARIABLE HOLGURA. Son variables ficticias que se introducen en las restricciones para convertirlo en un sistema de ecuaciones. Pasan a la función objetivo con coeficiente cero.

• VARIABLE NO BÁSICA.VARIABLE NO BÁSICA.VARIABLE NO BÁSICA.VARIABLE NO BÁSICA. Conjunto de n-m variables tales que, cuando se igualan a cero, las variables restantes quedan determinadas.

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• VARIABLES DE PEVARIABLES DE PEVARIABLES DE PEVARIABLES DE PENALIZACIÓN.NALIZACIÓN.NALIZACIÓN.NALIZACIÓN. Son variables ficticias que se introducen en el sistema de ecuaciones de restricción en todas aquellas ecuaciones en las que no exista una variable única (que este en esa ecuación y no en ninguna otra) y que además tenga el mismo signo que el término independiente. Las variables de penalización pasan a la función objetivo con coeficiente - M si se trata de maximizar y con + M en el caso de que se esté minimizando, siendo M un valor que tiende a infinito pero sin llegar a serlo.

• VARIABLES DUALVARIABLES DUALVARIABLES DUALVARIABLES DUALES.ES.ES.ES. Las variables en problema dual. El valor óptimo de la variable dual i-ésima es la tasa de aumento en el VO al aumentar el i-ésima del lado derecho.

• VÉRTICE.VÉRTICE.VÉRTICE.VÉRTICE. Elemento de un conjunto que constituye un grafo.

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