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8/14/2019 TC2 MetodosDeterministicos Grupo 246
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TRABAJO COLABORATIVO 2METODOS DETERMINISTICOS
KAREN YISETH ALARCON HERNANDEZCODIGO: 1071940514
GRUPO: 102016_246
Tutor:WILLIAM GERMAN ORTEGON CARROSO
UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA - UNAD
TECNOLOGIA EN SISTEMAS
GRUPO: 210
ZIPAQUIRA CUNDINAMARCA
2013
http://66.165.175.205/campus12_20132/user/view.php?id=64998&course=1439http://66.165.175.205/campus12_20132/user/view.php?id=64998&course=1439http://66.165.175.205/campus12_20132/user/view.php?id=64998&course=1439http://66.165.175.205/campus12_20132/user/view.php?id=64998&course=14398/14/2019 TC2 MetodosDeterministicos Grupo 246
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INTRODUCCION
El siguiente trabajo tiene en cuenta que las buenas decisiones en una organizacinse basan en los buenos resultados, y solo se consigue lo deseado cuando se estlibre deriesgo y dependiendo de la influencia que puedan tener los factores nocontrolables y en la cantidad deinformacin que el tomador de decisiones tienepara controlar dichos factores. Lautilidad de esto depende en su totalidad delaspecto que la realidad presenta
En muchosproyectos, las limitaciones en mano de obra y equipos hacen quelaprogramacin sea difcil, pero de acuerdo a la flexibilidad permitida de las
actividades no crticas permite manipular las mismas para aliviar problemas.
http://www.monografias.com/trabajos13/ripa/ripa.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos7/sisinf/sisinf.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos4/costo/costo.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos12/pmbok/pmbok.shtmlhttp://www.monografias.com/Computacion/Programacion/http://www.monografias.com/Computacion/Programacion/http://www.monografias.com/trabajos12/pmbok/pmbok.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos4/costo/costo.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos7/sisinf/sisinf.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos13/ripa/ripa.shtml8/14/2019 TC2 MetodosDeterministicos Grupo 246
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OBJETIVOS
- Identificar los modelos de MODELO DE TRANSPORTE, el MODELO DEASIGNACIN y el MODELO CPM-PERT y su aplicacin a problemas de lavida cotidiana.
- Analizar metdica y grupalmente los algoritmos, que se necesitan paraenfrentar la solucin a problemas cotidianos sobre Transporte, asignacin,CPM-PERT y Programacin Dinmica de forma efectiva.
- Conocer, identificar y aplicar los conocimientos adquiridos en el estudio de losdiferentes modelos segn la situacin planteada en la bsqueda de lasolucin ms ptima.
- Mejorar habilidades de comunicacin.
- Establecer y defender posiciones con evidencia y argumento slido.
- Volver el razonamiento ms flexible en el procesamiento de informacin y alenfrentarse a las obligaciones adquiridas en un trabajo en grupo.
- Mejorar y Practicar habilidades que necesitar para el desempeo laboral.
- Desarrollar habilidades inter-personales para lograr un desempeo ms altoen equipo colaborativo.
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1. PROBLEMA DE TRANSPORTE:
El siguiente ejercicio debe ser resuelto utilizando los 3 mtodos de solucin
bsica inicial: mtodo de la Esquina Noroeste, Mtodo del Costo Mnimo ypor el mtodo de Vogel. A cada uno de los resultados obtenidos con los
algoritmos de solucin bsica inicial, aplicarles la prueba de optimalidad por
el mtodo del salto de la piedra (Steeping-stone) y analizar los diferentes
resultados.
Un almacn de ropa tiene tres proveedores, los cuales poseen puntos de
fbrica en diferentes partes del pas. Los costos de transporte varan
dependiendo del proveedor y de la ubicacin de la fbrica. La siguiente tabla
muestra los costos de envo por unidad (en miles) y las cantidades
solicitadas y las ofertadas por cada proveedor. Determine el costo de envo
ptimo:
FABRICA 1 FABRICA 2 FABRICA 3 OFERTA
LEVI'S 4 3 5 40
TOTTO 2 4 4 20
J&J 3 5 4 30
Demanda 30 40 35
NOTA. Recuerde que algunos algoritmos vistos en la Unidad, requieren que
el problema este balanceado.
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SOLUCION
1. Mtodo de la Esquina Noroeste:
FABRICA 1 FABRICA 2 FABRICA 3 OFERTA
LEVI'S 30 4 0 3 10 5 40
TOTTO 0 2 20 4 0 4 20
J&J 0 3 20 5 10 4 30
Demanda 30 40 35 (20) 90
Costo Total = (30*4)+(20*4)+(20*5)+(10*5)+(10*4)
Costo Total = 120 + 80 + 100 + 50 + 40
Costo Total = 390
m+n-1= 3 + 3= 6-1 = 5
Prueba de Optimalidad:
FABRICA 1 FABRICA 2 FABRICA 3 OFERTA
LEVI'S 30 4 0 3 10 5 40
TOTTO 0 2 - 20 4 + 0 4 20
J&J 0 3 + 20 5 - 10 4 30
Demanda 30 40 35 (20) 90
CR = (0x4) (10x10) + (20x5) (20x4) = - 80
t= 10
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FABRICA 1 FABRICA 2 FABRICA 3 OFERTA
LEVI'S 30 4 0 3 10 5 40
TOTTO 0 2 - 10 4 + 10 4 20
J&J 0 3 + 30 5 - 0 4 30
Demanda 30 40 35 (20) 90
2. Mtodo del Costo Mnimo:
FABRICA 1 FABRICA 2 FABRICA 3 OFERTA
LEVI'S 30 4 10 3 0 5 40
TOTTO 0 2 20 4 0 4 20
J&J 0 3 10 5 20 4 30
Demanda 30 40 35 (20) 90
Costo Total = (30*4)+(10*3)+(20*4)+(10*5)+(20*4)
Costo Total = 120 + 30 + 80 + 50 + 80
Costo Total = 360
m+n-1= 3 + 3= 6-1 = 5
Prueba de Optimalidad:
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FABRICA 1 FABRICA 2 FABRICA 3 OFERTA
LEVI'S 30 4 10 3 0 5 40
TOTTO 0 2 - 20 4 + 0 4 20
J&J 0 3 + 10 5 - 20 4 30
Demanda 30 40 35 (20) 90
CR = (0x4) (20x4) + (10x5) (20x4) = - 110
t= 10
FABRICA 1 FABRICA 2 FABRICA 3 OFERTA
LEVI'S 30 4 10 3 0 5 40
TOTTO 0 2 - 10 4 + 10 4 20
J&J 0 3 + 20 5 - 10 4 30
Demanda 30 40 35 (20) 90
3. Mtodo de Vogel:
FABRICA 1 FABRICA 2 FABRICA 3 OFERTA
LEVI'S 30 4 3 // 5 40
TOTTO 2 4 4 20
J&J 3 5 4 30
Demanda 30 40 35 (20) 90
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FABRICA 1 FABRICA 2 FABRICA 3 OFERTA
LEVI'S 30 4 3 // 5 40
TOTTO2 // 4
20
J&J 30
Demanda 30 40 35 (20) 90
FABRICA 1 FABRICA 2 FABRICA 3 OFERTA
LEVI'S 30 4 3 // 5 40
TOTTO// 2 20 4 // 4
20
J&J 30
Demanda 30 40 35 (20) 90
FABRICA 1 FABRICA 2 FABRICA 3 OFERTA
LEVI'S 30 4 10 3 // 5 40
TOTTO // 2 20 4 // 4 20
J&J // 3 10 5 20 4 30
Demanda 30 40 35 (20) 90
Costo Total = (30*4)+(10*3)+(20*4)+(10*5)+(20*4)
Costo Total = 120 + 30 + 80 + 50 + 80
Costo Total = 360
m+n-1= 3 + 3= 6-1 = 5
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Prueba de Optimalidad:
FABRICA 1 FABRICA 2 FABRICA 3 OFERTA
LEVI'S 30 4 - 10 3 + // 5 40
TOTTO // 2 20 4 // 4 20
J&J // 3 + 10 5 - 20 4 30
Demanda 30 40 35 (20) 90
CR = (0x5) (20x4) + (10x5) (10x3) = - 60
t= 10
FABRICA 1 FABRICA 2 FABRICA 3 OFERTA
LEVI'S 30 4 - 0 3 + 10 5 40
TOTTO // 2 20 4 // 4 20
J&J // 3 + 20 5 - 10 4 30
Demanda 30 40 35 (20) 90
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CONCLUSIONES
Para la solucin de un determinado problema, se debe identificar primero un criteriomediante el cual se escoge un modelo a seguir cuyos parmetros flucten demanera efectiva; esto establece el rendimiento o efectividad que resulte entrminos de menos costos y ms beneficios. Para esto, en un conjunto deproblemas previamente formulados se toman en cuentan distintas variables con susrespectivas restricciones, con el fin de llegar a una nica funcin objetivo queincluya la mayor complejidad en las relaciones y una cantidad mayor de variables yelementos ajenos al modelo determinstico que har posible una aproximacin a unmodelo probabilstico o de enfoque estocstico. Todo esto conlleva a tomar unadecisin sobre el mtodo ms efectivo a utilizar que represente el resultadodeseado.
As mismo, estos modelos determinsticos asociados a lalogstica empresarial juntocon la administracin de proyectos se enfocan para sortear diferentes situacionesque se presenten, y adems garantizar el cumplimiento de los objetivos dentro delos tiempos estipulados.
http://www.monografias.com/trabajos15/logistica/logistica.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos16/objetivos-educacion/objetivos-educacion.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos16/objetivos-educacion/objetivos-educacion.shtmlhttp://www.monografias.com/trabajos15/logistica/logistica.shtml8/14/2019 TC2 MetodosDeterministicos Grupo 246
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REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
Campus Virtual de la Universidad Nacional Abierta y a Distancia. Aula
Virtual del curso Mtodos Determinsticos.
Mdulo Mtodos determinsticos Universidad Nacional Abierta y aDistancias