Qué cacharros debe recoger en su mochila para que el valor de lo recogido sea máximo?

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "Qué cacharros debe recoger en su mochila para que el valor de lo recogido sea máximo?"

Transcripción

1 Un trapero tiene una mochila en la que puede meter objetos por un peso total de hasta 44 kilos. En uno de sus paseos observa un montón en el que hay seis cacharros, cuyo peso y valor estima según refleja la tabla siguiente Cacharro nº Valor Peso Qué cacharros debe recoger en su mochila para que el valor de lo recogido sea máximo?

2 Un criterio razonable para proceder a la elección de cacharros es el la relación valor/peso. De acuerdo con este criterio, los cacharros se ordenan según la siguiente tabla Cacharro nº Valor

3 Cacharro nº Valor En virtud de esta ordenación, la primera cuestión que debe plantearse el trapero es si le conviene o no llevarse el cacharro nº. Esto permite establecer la raíz de un árbol del que parten dos ramas según opte por dejar o llevarse dicho cacharro. V0 r2 r1

4 Cacharro nº Valor V0 r2 r1 0 G = 28 G ( i) representa el valor de la mochila en el nodo correspondiente

5 Cacharro nº Valor V0 Para el nodo se calcula el máximo valor que podría contener en el supuesto de que los cacharros se pudieran partir en trozos cuyo valor fuera proporcional a su peso. El nombre de un cacharro con un asterisco significa que ese cacharro ha sido partido. r2 r1 G G = 28 Maxp() = cacharros : c1+ c4* 25 Peso : = Vlr a o : = Como el máximo potencial de es mayor que el valor de la mochila en, el trapero debe seguir planteándose si se lleva o no el cacharro nº 1, que es el siguiente en la relación valor/peso. Eso supone que, de los y salen dos ramas que analizan la posibilidad de abandonar o tomar el cacharro nº 1.

6 Cacharro nº Valor V0 r2 r1 G G = 28 r V 0 0 G G = G = 28

7 Cacharro nº Valor G G = 28 r V G Maxp(V) = cacharros : c4+ c6+ c2* 12 Peso : = Valor : = G Como el máximo valor potencial que toma esta rama 56 es menor que el valor de la mochila en el vértice, no es necesario continuar la búsqueda por esta rama y procedemos a su poda

8 Cacharro nº Valor G = 28 G G Maxp() = 6.6 Como el máximo valor potencial que toma esta rama 6.6 es mayor que el valor de la mochila en el vértice, hay que continuar la búsqueda por esta rama. 24 cacharros : c1+ c4* 25 Peso : = Vlr a o : =

9 Cacharro nº Valor G = 28 V r G Como el máximo valor potencial que toma esta rama 8 es mayor que el valor de la mochila en el vértice, hay que continuar la búsqueda por esta rama. Pasamos a considerar si nos llevamos el cacharro número 4 G Maxp() = 69 G = 28 5 cacharros : c1+ c4+ c6* 10 5 Peso : = Valor : = 68 10

10 Cacharro nº Valor G = 28 0 V7 4 r7 G G r8 4 V8 V9 4 r9 r G ( 4) 1 4 r11 G r12 4 2

11 Cacharro nº Valor G = 28 0 V7 4 r7 G G G r8 r9 r10 r11 r12 V8 V G ( 4) G ( 4) = 6

12 Cacharro nº Valor G = 28 0 V7 4 G r7 r8 r9 r10 V8 V G 1 4 r11 G r G ( 4) Maxp(V7) = 55.6 < 6 2 cacharros : c1+ c6+ c2+ c1* 5 Peso : = 44 5 Vlor a : = G ( 4) = 6 Como el máximo valor potencial que toma esta rama, 55.6, es menor que el valor de la mochila en el vértice 1, no es necesario continuar la búsqueda por esta rama y procedemos a su poda

13 Cacharro nº Valor G = 28 0 G G G r8 r9 r10 r11 r12 V8 V Infactible G ( 4) = 6 El peso conjunto de los cacharros 1 y 4 excede la resistencia de la mochila

14 Cacharro nº Valor G = 28 0 G V9 4 G r9 r10 r11 r G 4 2 Infactible G ( 4) = 6 El peso conjunto de los cacharros, 1 y 4 excede la resistencia de la mochila

15 Cacharro nº Valor G = 28 0 Maxp(0) = 70 cacharros: c+ c1+ c6 Peso : = 44 Valor : = 70 G G ( 4) r10 G r11 G ( 4) = 6 G r Como el máximo valor potencial que toma esta rama 70 es mayor que el valor de la mochila en el vértice 1, es necesario continuar la búsqueda por esta rama. Nótese que este óptimo corresponde a una solución entera que aprovecha exactamente la capacidad de la mochila

16 Cacharro nº Valor G G ( 4) Como el máximo valor potencial que toma esta rama, 56, es menor que el valor de la mochila en el vértice 1, no es necesario continuar la búsqueda por esta rama y procedemos a su poda. G G ( 4) = 6 G = 28 r10 r11 r Maxp(2) = 56 G 4 cacharros : c+ c6+ c2 + c5 2 G ( 4) = 28 Peso : < 44 Valor : = 56< 6

17 Cacharro nº Valor G = 28 0 G Pasamos a considerar la posibilidad y conveniencia de llevarnos o no el nº 6. G ( 4) r10 4 G r11 G ( 4) = 6 G 46 r1 r14 r15 r

18 Cacharro nº Valor Analizamos 4 ya que tenía máximo valor potencial correspondiente a una mochila llena con cacharros completos. G ( 46) = 70 G = 28 0 G 46 G ( 4) r1 r10 G r11 46 G ( 4) = 6 r14 r15 r16 G 6 146

19 Cacharro nº Valor Analizamos Maxp() cacharros : c+ c1+ c2+ c5 Pso e : = Valor : = 68 < Como este potencial, 68, es menor que la cota entera encontrada, 70, se poda. 46 G ( 46) G = 28 0 G G ( 4) r1 r10 G r11 46 G ( 4) = 6 r14 r15 r G ( 46) = 70 G 6 146

20 Cacharro nº Valor Analizamos el vértice 15. Maxp(5) = 68 5 cacharros : c+ c4+ c2* 12 4 Peso : = Valor : = 68< Como este potencial es menor que la cota entera encontrada, 70, se poda. r10 G ( 46) = G G ( 4) 4 46 G ( 46) = 70 r14 G r15 r11 46 G = 28 G ( 4) = 6 r16 G 6 146

21 Cacharro nº Valor G = 28 0 G G ( 4) r10 G r11 G ( 4) = 6 G Por último, el vértice 16 supone una solución infactible porque el peso de los tres objetos es superior a lo que la mochila puede aguantar. r G ( 46) = 70 r16 Infactible 6 146

22 G V7 V 4 G r G ( 4) r7 V r2 r8 G ( 46) G r1 V9 4 r9 V0 46 r1 G ( 4) 4 r10 4 r14 0 G 1 G ( 46) = 70 G = 28 r r15 46 G ( 4) = 6 G ( 46) = 6 r16 G = 28 r G ( 4) =

RELACIÓN DE PROBLEMAS DE CLASE DE PROGRAMACIÓN LINEAL ENTERA

RELACIÓN DE PROBLEMAS DE CLASE DE PROGRAMACIÓN LINEAL ENTERA RELACIÓN DE PROBLEMAS DE CLASE DE PROGRAMACIÓN LINEAL ENTERA SIMPLEX Y LINEAL ENTERA a Resuelve el siguiente problema con variables continuas positivas utilizando el método simple a partir del vértice

Más detalles

Árboles. Un grafo no dirigido es un árbol si y sólo si existe una ruta unica simple entre cualquiera dos de sus vértices.

Árboles. Un grafo no dirigido es un árbol si y sólo si existe una ruta unica simple entre cualquiera dos de sus vértices. ÁRBOLES Árboles Un grafo conectado que no contiene circuitos simples. Utilizados desde 1857, por el matemático Ingles Arthur Cayley para contar ciertos tipos de componentes químicos. Un árbol es un grafo

Más detalles

Arboles de decisión. Area de Computación e Inteligencia Artificial

Arboles de decisión. Area de Computación e Inteligencia Artificial Arboles de decisión Teoría de la decisión Hemos estudiado las redes bayesianas como instrumento para el diagnóstico en presencia de incertidumbre. La idea ahora es aprovechar ese diagnóstico para decidir

Más detalles

4ta. Práctica. Búsqueda en árbol con contrincante: MiniMax con poda Alfa-Beta. Inteligencia Artificial Prácticas 2004/2005

4ta. Práctica. Búsqueda en árbol con contrincante: MiniMax con poda Alfa-Beta. Inteligencia Artificial Prácticas 2004/2005 4ta. Práctica Búsqueda en árbol con contrincante: MiniMax con poda Alfa-Beta Inteligencia Artificial Prácticas 2004/2005 Decisiones Perfectas en Juegos de DOS Participantes Definición de Juego Estado Inicial:

Más detalles

Estructuras de datos Árboles B

Estructuras de datos Árboles B Estructuras de datos Árboles B Dra. Elisa Schaeffer elisa.schaeffer@gmail.com PISIS / FIME / UANL Árboles B p. 1 Árboles B Árboles B son árboles balanceados que no son binarios. Todos los vértices contienen

Más detalles

CAPÍTULO 4 PROGRAMACIÓN LINEAL ENTERA

CAPÍTULO 4 PROGRAMACIÓN LINEAL ENTERA CAPÍTULO 4 PROGRAMACIÓN LINEAL ENTERA Programación Lineal Entera Es una técnica que permite modelar y resolver problemas cuya característica principal es que el conjunto de soluciones factibles es discreto.

Más detalles

INTRODUCCIÓN AL MANEJO DE CARPETAS Y ARCHIVOS. Edublogg.wordpress.com. Caeiro Fábregas - Pérez

INTRODUCCIÓN AL MANEJO DE CARPETAS Y ARCHIVOS. Edublogg.wordpress.com. Caeiro Fábregas - Pérez INTRODUCCIÓN AL MANEJO DE CARPETAS Y ARCHIVOS Caeiro Fábregas - Pérez INDICE Carpetas 3 Características de una carpeta 4 Crear una carpeta 4 Abrir una carpeta 4 Mover una carpeta 5 Cambiar el nombre de

Más detalles

(d) Puede haber estrategias que funcionan mejor que Minimax si el contrincante es

(d) Puede haber estrategias que funcionan mejor que Minimax si el contrincante es Universidad Rey Juan Carlos Curso 2014 2015 Hoja de Problemas Tema 5 1. Cuáles de las siguientes afirmaciones acerca del algoritmo Minimax son ciertas (a) El algoritmo Minimax realiza una exploración primero

Más detalles

(e) Con la poda alfa-beta se eliminan nodos que nunca serán alcanzados

(e) Con la poda alfa-beta se eliminan nodos que nunca serán alcanzados Universidad Rey Juan Carlos Curso 2014 2015 Hoja de Problemas Tema 5 1. Cuáles de las siguientes afirmaciones acerca del algoritmo Minimax son ciertas (a) El algoritmo Minimax realiza una exploración primero

Más detalles

Tantea, organiza, combina

Tantea, organiza, combina PÁGIN 14 Pág. 1 Tantea, organiza, combina 39 Un repartidor lleva en su camión siete cajas de refrescos llenas, siete medio llenas y siete vacías. Si desea repartir su mercancía en tres supermercados dejando

Más detalles

Algoritmos y Estructuras de Datos Curso 06/07. Ejercicios

Algoritmos y Estructuras de Datos Curso 06/07. Ejercicios 9..En un problema de backtracking estamos interesados en almacenar de forma explícita el árbol recorrido por el algoritmo. De cada nodo del árbol sólo necesitamos saber un número, que indica el orden en

Más detalles

Introducción a la Programación Dinámica. El Problema de la Mochila

Introducción a la Programación Dinámica. El Problema de la Mochila Tema 1 Introducción a la Programación Dinámica. El Problema de la Mochila La programación dinámica no es un algoritmo. Es más bien un principio general aplicable a diversos problemas de optimización que

Más detalles

(e) Con la poda alfa-beta se eliminan nodos que nunca serán alcanzados

(e) Con la poda alfa-beta se eliminan nodos que nunca serán alcanzados Universidad Rey Juan Carlos Curso 2014 2015 Hoja de Problemas Tema 5 1. Cuáles de las siguientes afirmaciones acerca del algoritmo Minimax son ciertas (a) El algoritmo Minimax realiza una exploración primero

Más detalles

INGENIERÍA DE SISTEMAS INVESTIGACIÓN OPERATIVA

INGENIERÍA DE SISTEMAS INVESTIGACIÓN OPERATIVA INGENIERÍA DE SISTEMAS INVESTIGACIÓN OPERATIVA Sesión 4 Objetivos: Aplicar el método simplex a la solución de problemas reales. Contenido: Introducción al método Simplex Requerimiento del método Simplex

Más detalles

Figura 3.1. Grafo orientado.

Figura 3.1. Grafo orientado. Leyes de Kirchhoff 46. ECUACIONES DE INTERCONEXION. Leyes de Kirchhoff..1. Definiciones. Una red está formada por la interconexión de componentes en sus terminales; y deben cumplirse simultáneamente las

Más detalles

1. Diseñe algoritmos que permitan resolver eficientemente el problema de la mochila 0/1 para los siguientes casos:

1. Diseñe algoritmos que permitan resolver eficientemente el problema de la mochila 0/1 para los siguientes casos: PROGRAMACIÓN DINÁMICA RELACIÓN DE EJERCICIOS Y PROBLEMAS 1. Diseñe algoritmos que permitan resolver eficientemente el problema de la mochila /1 para los siguientes casos: a. Mochila de capacidad W=15:

Más detalles

o Una aproximación lo es por defecto cuando resulta que es menor que el valor exacto al que sustituye y por exceso cuando es mayor.

o Una aproximación lo es por defecto cuando resulta que es menor que el valor exacto al que sustituye y por exceso cuando es mayor. Números reales 1 Al trabajar con cantidades, en la vida real y en la mayoría de las aplicaciones prácticas, se utilizan estimaciones y aproximaciones. Sería absurdo decir que la capacidad de un pantano

Más detalles

Comprobar experimentalmente la ley de Ohm y las reglas de Kirchhoff. Determinar el valor de resistencias.

Comprobar experimentalmente la ley de Ohm y las reglas de Kirchhoff. Determinar el valor de resistencias. 38 6. LEY DE OHM. REGLAS DE KIRCHHOFF Objetivo Comprobar experimentalmente la ley de Ohm y las reglas de Kirchhoff. Determinar el valor de resistencias. Material Tablero de conexiones, fuente de tensión

Más detalles

Valor esperado: ejemplo

Valor esperado: ejemplo Simulación de Negocios Internacionales Teoría de la Decisión Valor esperado: ejemplo. International Negotiation CARLOS MARIO CALDERÓN OSSA INGENIERO DE SISTEMAS. ESPECIALISTA EN MERCADEO ESPECIALISTA GERENCIA

Más detalles

Operaciones con fracciones

Operaciones con fracciones Operaciones con fracciones Para efectuar operaciones con fracciones, o con números enteros y fracciones, no podemos actuar como cuando todos los números que intervienen son enteros; hemos de tener en cuenta

Más detalles

PREPARACION OLIMPIADA MATEMATICA CURSO

PREPARACION OLIMPIADA MATEMATICA CURSO Comenzaremos recordando algunos conocimientos matemáticos que nos son necesarios. Para ello veamos el concepto de factorial de un número natural. Es decir, es un producto decreciente desde el número que

Más detalles

Grafos. Suponiendo que e = [u, v]. Entonces los nodos u y v se llaman extremos de e y u y v se dice que son nodos adyacentes o vecinos.

Grafos. Suponiendo que e = [u, v]. Entonces los nodos u y v se llaman extremos de e y u y v se dice que son nodos adyacentes o vecinos. Grafos Los grafos son estructuras que constan de vértices o nodos y de aristas o arcos que conectan los vértices entre sí. Un grafo G consiste en dos cosas: 1. Un conjunto V de elementos llamados nodos

Más detalles

NP-Completeness: Universidad Autónoma de Nuevo León Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica División de Posgrado en Ingeniería de Sistemas

NP-Completeness: Universidad Autónoma de Nuevo León Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica División de Posgrado en Ingeniería de Sistemas Universidad Autónoma de Nuevo León Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica División de Posgrado en Ingeniería de Sistemas Complejidad del problema de la Mochila NP-Completeness: (Knapsack problem)

Más detalles

ESTADISTICA. Tradicionalmente la aplicación del término estadística se ha utilizado en tres ámbitos:

ESTADISTICA. Tradicionalmente la aplicación del término estadística se ha utilizado en tres ámbitos: ESTADISTICA Tradicionalmente la aplicación del término estadística se ha utilizado en tres ámbitos: a) Estadística como enumeración de datos. b) Estadística como descripción, es decir, a través de un análisis

Más detalles

Informe del Proyecto PUENTE DE PAPEL Tecnologías 2º ESO GRUPO:

Informe del Proyecto PUENTE DE PAPEL Tecnologías 2º ESO GRUPO: Informe del Proyecto PUENTE DE PAPEL Tecnologías 2º ESO GRUPO: 1 2 3 4 Alumno/a: Función Reparto de tareas Coordinador Encargado de herramientas Encargado de material Encargado de limpieza Representa al

Más detalles

Notación Asintótica 2

Notación Asintótica 2 Notación Asintótica 2 mat-151 1 Éxamen Rápido (6 minutos) Cada operación fundamental usa c milisegundos, cuánto tiempo toma contar hasta 1,000,000? Cuál es el valor de N? Cuál es el órden de complejidad

Más detalles

MATEMÁTICAS PARA LA COMPUTACIÓN

MATEMÁTICAS PARA LA COMPUTACIÓN MATEMÁTICAS PARA LA COMPUTACIÓN CAPÍTULO RELACIONES RELACIONES COMO LISTAS ENLAZADAS AUTOR: JOSÉ ALFREDO JIMÉNEZ MURILLO AVC APOYO VIRTUAL PARA EL CONOCIMIENTO RELACIONES COMO LISTAS ENLAZADAS Algunas

Más detalles

Poda en nogales. Vittorio Bianchini Jacques Julio 2010

Poda en nogales. Vittorio Bianchini Jacques Julio 2010 Poda en nogales Vittorio Bianchini Jacques Julio 2010 Poda de formación: esta poda se realiza desde la plantación hasta el sexto a séptimo año, y tiene por objetivo conducir la planta y generar una estructura

Más detalles

Grafos. Amalia Duch Brown Octubre de 2007

Grafos. Amalia Duch Brown Octubre de 2007 Grafos Amalia Duch Brown Octubre de 2007 Índice 1. Definiciones Básicas Intuitivamente un grafo es un conjunto de vértices unidos por un conjunto de líneas o flechas dependiendo de si el grafo es dirigido

Más detalles

Para definir en formalmente el juego se deberá establecer:

Para definir en formalmente el juego se deberá establecer: INTRODUCCION A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL MÓDULO 5- JUEGOS COMO PROBLEMA DE BÚSQUEDA Referencias: Inteligencia Artificial Russell and Norvig Cap.5. Artificial Intellingence Nils Nilsson Ch.3 Se trata el

Más detalles

Crear desvíos en Trainz

Crear desvíos en Trainz Crear desvíos en Trainz Con este tutorial vamos a intentar facilitar lo que es el montaje de desvíos en Trainz. Tanto desvíos simples como de desvíos de varias vías. Esperamos que sea de ayuda. Montaje

Más detalles

ANALISIS Y GESTION DE RIESGOS DE LOS ALERGENOS. Patricia Galán

ANALISIS Y GESTION DE RIESGOS DE LOS ALERGENOS. Patricia Galán ANALISIS Y GESTION DE RIESGOS DE LOS ALERGENOS Patricia Galán Proceso de Gestión La gestión de alérgenos integrada en las BPF y en el sistema APPCC Elementos criticos: PERSONAL Formación del personal.

Más detalles

POTENCIAS Y RAICES. POTENCIA DE UN NÚMERO El cuadrado de un número es el resultado de multiplicar ese número por sí mismo.

POTENCIAS Y RAICES. POTENCIA DE UN NÚMERO El cuadrado de un número es el resultado de multiplicar ese número por sí mismo. POTENCIAS Y RAICES POTENCIA DE UN NÚMERO El cuadrado de un número es el resultado de multiplicar ese número por sí mismo. 3 2 3 x 3 9 5 2 5 x 5 25 El cubo de un número es el resultado de multiplicar el

Más detalles

El número real MATEMÁTICAS I 1 APROXIMACIÓN DECIMAL DE UN NÚMERO REAL

El número real MATEMÁTICAS I 1 APROXIMACIÓN DECIMAL DE UN NÚMERO REAL El número real MATEMÁTICAS I 1 1. APROXIMACIONES APROXIMACIÓN DECIMAL DE UN NÚMERO REAL Al expresar un número real con muchas o infinitas cifras decimales, utilizamos expresiones decimales aproximadas,

Más detalles

PROGRAMACIÓN LINEAL ENTERA

PROGRAMACIÓN LINEAL ENTERA PROGRAMACIÓN LINEAL ENTERA Programación lineal: hipótesis de perfecta divisibilidad Así pues decimos que un problema es de programación lineal entera, cuando prescindiendo de las condiciones de integridad,

Más detalles

Programa de la asignatura Curso: 2006 / 2007 ALGORITMIA (4456)

Programa de la asignatura Curso: 2006 / 2007 ALGORITMIA (4456) Programa de la asignatura Curso: 2006 / 2007 ALGORITMIA (4456) PROFESORADO Profesor/es: ANTONIO EDUARDO RENEDO MENA - correo-e: arenedo@ubu.es FICHA TÉCNICA Titulación: INGENIERÍA EN INFORMÁTICA Centro:

Más detalles

El método del lugar de las raíces.

El método del lugar de las raíces. El método del lugar de las raíces. Las características de un sistema de lazo cerrado son determinadas por los polos de lazo cerrado. Los polos de lazo cerrado son las raíces de la ecuación característica.

Más detalles

TRIBUNAL SUPERIOR DE JUSTICIA

TRIBUNAL SUPERIOR DE JUSTICIA COMUNA Nº: 1 Lista Movimiento Popular COMUNA Nº: 2 Lista Movimiento Popular COMUNA Nº: 3 Lista Movimiento Popular COMUNA Nº: 4 Lista Movimiento Popular COMUNA Nº: 5 Lista Movimiento Popular COMUNA Nº:

Más detalles

A B MIN C D E F MAX x E.T.S.I. INFORMÁTICA 4º CURSO. INTELIGENCIA ARTIFICIAL E INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO

A B MIN C D E F MAX x E.T.S.I. INFORMÁTICA 4º CURSO. INTELIGENCIA ARTIFICIAL E INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO E.T.S.I. INFORMÁTICA 4º CURSO. INTELIGENCIA ARTIFICIAL E INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO UNIVERSIDAD DE MÁLAGA Dpto. Lenguajes y Ciencias de la Computación RELACIÓN DE PROBLEMAS. TEMA IV. PROBLEMAS DE JUEGOS.

Más detalles

Es la búsqueda de una solución inteligente al planteamiento de un problema, la cual tiende a resolver una necesidad humana (Baca, 2010).

Es la búsqueda de una solución inteligente al planteamiento de un problema, la cual tiende a resolver una necesidad humana (Baca, 2010). Cuando una empresa hace una inversión incurre en un desembolso de efectivo con el propósito de generar en el futuro beneficios económicos que ofrezcan un rendimiento atractivo para quienes invierten. Evaluar

Más detalles

Teorema de Hoffman-Singleton.

Teorema de Hoffman-Singleton. Teorema de Hoffman-Singleton. Felipe Negreira. 18 de junio de 01. Sea X un grafo regular de grado, conexo y de diámetro. Cuál es la cantidad máxima de vértices que puede tener X bajo estas condiciones?

Más detalles

TESELAS. Alumno: Fecha

TESELAS. Alumno: Fecha Llamamos mosaico o tesela al recubrimiento que hacemos en el plano mediante polígonos y que cumple dos condiciones: No deben superponerse los polígonos No deben dejar huecos. MOSAICOS REGULARES Fíjate

Más detalles

Algoritmos y Estructuras de Datos II, Grado Ingeniería Informática Examen 10 de septiembre de 2011

Algoritmos y Estructuras de Datos II, Grado Ingeniería Informática Examen 10 de septiembre de 2011 Algoritmos y Estructuras de Datos II, Grado Ingeniería Informática Examen 10 de septiembre de 2011 (OJO, se cuentan las soluciones con todo detalle para que se entienda bien, pero en el examen no hace

Más detalles

Análisis de decisión aplicado a la logística de transporte

Análisis de decisión aplicado a la logística de transporte Mohamad, Jorge Alejandro ; Bence Pieres, Máximo Análisis de decisión aplicado a la logística de transporte Ponencia presentada en: III Congreso Argentino de Ingeniería Industrial (COINI), 2009 Este documento

Más detalles

2.- Tablas de frecuencias

2.- Tablas de frecuencias º BACHILLERATO MATEMÁTICAS APLICADAS A LAS CIENCIAS SOCIALES II TEMA 3.- ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA PROFESOR: RAFAEL NÚÑEZ -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Más detalles

Definición 1.1 Sea G = (V, A) un grafo no dirigido. G se denomina árbol si es conexo y no contiene ciclos.

Definición 1.1 Sea G = (V, A) un grafo no dirigido. G se denomina árbol si es conexo y no contiene ciclos. Matemática Discreta y Lógica 2 1. Árboles Árboles Definición 1.1 Sea G = (V, A) un grafo no dirigido. G se denomina árbol si es conexo y no contiene ciclos. Como un lazo es un ciclo de longitud 1, un árbol

Más detalles

JUEGOS. Área de aplicación de los algoritmos heurísticos Juegos bi-personales: oponente hostil

JUEGOS. Área de aplicación de los algoritmos heurísticos Juegos bi-personales: oponente hostil JUEGOS Área de aplicación de los algoritmos heurísticos Juegos bi-personales: oponente hostil I Oponente: Jugador: intenta mover a un estado que es el peor para Etiquetar cada nivel del espacio de búsqueda

Más detalles

2007 Carmen Moreno Valencia

2007 Carmen Moreno Valencia Tema VIII. Grafos Grafos 1 2007 Carmen Moreno Valencia 1. Grafos, digrafos y multigrafos 2. Grafos eulerianos 3. Matrices de adyacencia e incidencia 4. Exploración de grafos pesados 1. Grafos, digrafos

Más detalles

Búsqueda Heurística (1ª parte)

Búsqueda Heurística (1ª parte) Búsqueda Heurística (1ª parte) Ingeniería Informática, 4º Curso académico: 2011/2012 Profesores: Ramón Hermoso y Matteo Vasirani 1 Tema 2: Agentes basados en Búsqueda Resumen: 2. Agentes basados en búsqueda

Más detalles

PROGRAMACION ENTERA: METODO DE BIFURCACIÓN Y ACOTAMIENTO

PROGRAMACION ENTERA: METODO DE BIFURCACIÓN Y ACOTAMIENTO PROGRAMACION ENTERA: METODO DE BIFURCACIÓN Y ACOTAMIENTO La mayor parte de los PE se resuelven en la práctica mediante la técnica de ramificación y acotamiento. En este método se encuentra la solución

Más detalles

OLIMPÍADA JUVENIL DE MATEMÁTICA 2015 CANGURO MATEMÁTICO TERCER AÑO

OLIMPÍADA JUVENIL DE MATEMÁTICA 2015 CANGURO MATEMÁTICO TERCER AÑO OLIMPÍADA JUVENIL DE MATEMÁTICA 2015 CANGURO MATEMÁTICO TERCER AÑO RESPONDE LA PRUEBA EN LA HOJA DE RESPUESTA ANEXA 1. Mi sombrilla tiene la palabra CANGURO pintada encima, como se ve en la figura. Cuál

Más detalles

Introducción. Proceso de toma de decisión: Elegir lo mejor entre lo posible. Decisión multicriterio Teoría de juegos

Introducción. Proceso de toma de decisión: Elegir lo mejor entre lo posible. Decisión multicriterio Teoría de juegos Teoría de la Decisión Introducción Proceso de toma de decisión: Elegir lo mejor entre lo posible Decisión con incertidumbre o riesgo Decisión multicriterio Teoría de juegos Decisión en una etapa E={E 1...E

Más detalles

BRICOLAJE - CONSTRUCCIÓN - DECORACIÓN - JARDINERÍA. Podar y talar árboles

BRICOLAJE - CONSTRUCCIÓN - DECORACIÓN - JARDINERÍA. Podar y talar árboles BRICOLAJE - CONSTRUCCIÓN - DECORACIÓN - JARDINERÍA Podar y talar árboles www.leroymerlin.es Leroy Merlin, S.A., 2002 Normas de seguridad IMPORTANTE Antes de utilizar la motosierra, es indispensable leer

Más detalles

Concurso Escolar de Programación 2014

Concurso Escolar de Programación 2014 Concurso Escolar de Programación 2014 Capítulo Estudiantil ACM UCSP 6 de Diciembre del 2014 A. Árbol de Navidad La navidad está cerca y todo el mundo ha comenzado a hacer los preparativos. Este año, Natasha

Más detalles

259. El número de combinaciones de m objetos entre un conjunto de n, denotado por n, para n 1 y 0 m n, se puede definir recursivamente por: m

259. El número de combinaciones de m objetos entre un conjunto de n, denotado por n, para n 1 y 0 m n, se puede definir recursivamente por: m 258. Aplicar el algoritmo de programación dinámica para el problema del cambio de monedas sobre el siguiente ejemplo: n = 3, P = 9, c = (1, 3, 4). Qué ocurre si multiplicamos P y c por un valor constante,

Más detalles

INSTITUCION EDUCATIVA LA PRESENTACION NOMBRE ALUMNA: AREA :

INSTITUCION EDUCATIVA LA PRESENTACION NOMBRE ALUMNA: AREA : INSTITUCION EDUCATIVA LA PRESENTACION NOMBRE ALUMNA: AREA : MATEMATICAS ASIGNATURA: MATEMATICAS NOTA DOCENTE: HUGO BEDOYA TIPO DE GUIA: CONCEPTUAL PERIODO: GRADO FECHA N DURACION 2 7 ABRIL 10 /2015 UNIDADES

Más detalles

Binary Decision Diagrams

Binary Decision Diagrams Rodríguez Blanco 2006-05-18 Introduccion Equivalencia Tablas de verdad eficientes Construcción de Equivalencia Tablas de verdad eficientes Equivalencia de dos fórmulas A 1 y A 2. Construir su tabla de

Más detalles

UNLPam - Fac. Cs. Econ. y Jur.

UNLPam - Fac. Cs. Econ. y Jur. Bibliografía Anderson, Sweeney y Williams; Introducción a los modelos cuantitativos para Administración. Grupo Editorial Iberoamérica. Eppen, Gould, Schmidt, Moore, Weatherford; Investigación de Operaciones

Más detalles

Problemas en circuitos serie

Problemas en circuitos serie Problemas en circuitos serie 1.- Dado el siguiente circuito: R 1 R 2 en el cual E = 12 V E R 1 = 1000 Ω R 2 = 500 Ω R 3 = 220 Ω Se desea saber: 1.1.- Qué valor de tensión hay en los extremos de R 2? 1.2.-

Más detalles

Asesoría Jurídica competencia para acordar la expropiación NOTA ADVERTENCIA

Asesoría Jurídica competencia para acordar la expropiación NOTA ADVERTENCIA ESQUEMA SOBRE PROCEDIMIENTO EXPROPIATORIO Y APROBACIÓN DE PROYECTOS DE OBRAS EN LO REFERENTE A LA NECESIDAD DE OCUPACIÓN DE LOS BIENES Y DERECHOS A EXPROPIAR La legislación, en lo que se refiere a la adopción

Más detalles

Ejercicios de Programación Entera

Ejercicios de Programación Entera Ejercicios de Programación Entera Investigación Operativa Ingeniería Informática, UC3M Curso 08/09. En una ciudad se intenta disminuir la contaminación reduciendo la circulación interurbana. Un primer

Más detalles

Dimensionamiento y Planificación de Redes

Dimensionamiento y Planificación de Redes Dimensionamiento y Planificación de Redes Tema 2. Algoritmos Sobre Grafos Calvo Departamento de Ingeniería de Comunicaciones Este tema se publica bajo Licencia: Crea:ve Commons BY- NC- SA 4.0 Búsqueda

Más detalles

CENTRO DE ENSEÑANZA SUPERIOR DON BOSCO EXPERIMENTO FÍSICA FLOTABILIDAD DE LOS CUERPOS

CENTRO DE ENSEÑANZA SUPERIOR DON BOSCO EXPERIMENTO FÍSICA FLOTABILIDAD DE LOS CUERPOS CENTRO DE ENSEÑANZA SUPERIOR DON BOSCO Ciencia Física Pro: Irene Suarez Lacalle EXPERIMENTO FÍSICA FLOTABILIDAD DE LOS CUERPOS GRUPO 6 Martínez del Egido, Manuel Marfil Arteaga, Juan Lázaro Lopez, Sergio

Más detalles

Aprendizaje Automatizado

Aprendizaje Automatizado Aprendizaje Automatizado Aprendizaje Automatizado Programas que mejoran su comportamiento con la experiencia. Dos formas de adquirir experiencia: A partir de ejemplos suministrados por un usuario (un conjunto

Más detalles

Diario Oficial de la Federación

Diario Oficial de la Federación Diario Oficial de la Federación Criterios y Operadores de Búsqueda para la búsqueda avanzada Los Criterios y Operadores de Búsqueda disponibles para la recuperación eficiente y precisa de la información

Más detalles

CIRCUITOS DE CORRIENTE ALTERNA CON NUMEROS COMPLEJOS

CIRCUITOS DE CORRIENTE ALTERNA CON NUMEROS COMPLEJOS CIRCUITOS DE CORRIENTE ALTERNA CON NUMEROS COMPLEJOS CIRCUITO R-L-C CONECTADO EN SERIE. Debido a que la impedancia (Z) es un termino general que se puede referir a una resistencia, una reactancia o combinación

Más detalles

3. Estudia si la solución ( 1, 1, 1) es factible y, si lo es, si es interior o de frontera.

3. Estudia si la solución ( 1, 1, 1) es factible y, si lo es, si es interior o de frontera. MATEMÁTIAS II Grupo M APELLIDOS: NOMRE: onsidera el problema Max. 3x + 2y + z s.a 2x 2 + y 2 + z apple x + y + z x apple, z. Escribe el conjunto de oportunidades y razona si es compacto. 2. Podemos asegurar

Más detalles

Programación Lineal y Optimización Segundo Examen Parcial Respuesta: :Solución Profr. Eduardo Uresti, Enero-Mayo 2011

Programación Lineal y Optimización Segundo Examen Parcial Respuesta: :Solución Profr. Eduardo Uresti, Enero-Mayo 2011 Matrícula: Nombre: Programación Lineal y Optimización Segundo Examen Parcial Respuesta: : Profr. Eduardo Uresti, Enero-Mayo 2011 1. Suponga que tiene una empresa que produce tres tipos de productos (P

Más detalles

Ecuaciones. 2x + 3 = 5x 2. 2x + 1 = 2 (x + 1) 2x + 1 = 2x x + 2 = 2 (x + 1) 2x + 2 = 2x = 2. x + 1 = 2 x = 1

Ecuaciones. 2x + 3 = 5x 2. 2x + 1 = 2 (x + 1) 2x + 1 = 2x x + 2 = 2 (x + 1) 2x + 2 = 2x = 2. x + 1 = 2 x = 1 Ecuaciones Igualdad Una IGUALDAD se compone de dos expresiones unidas por el signo igual. 2x + 3 = 5x 2 Una igualdad puede ser: Falsa: 2x + 1 = 2 (x + 1) 2x + 1 = 2x + 2 1 2. Cierta 2x + 2 = 2 (x + 1)

Más detalles

Investigación Operativa

Investigación Operativa Investigación Operativa Unidad: Teoría de decisiones y modelos de programación lineal Docente: Johnny. Pacheco Contreras Unidad Teoría de decisiones y modelos de programación lineal. Logro Al finalizar

Más detalles

El Juego como Problema de Búsqueda

El Juego como Problema de Búsqueda El Juego como Problema de Búsqueda En este algoritmo identificamos dos jugadores: max y min. El objetivo es encontrar la mejor movida para max. Supondremos que max mueve inicialmente y que luego se turnan

Más detalles

Programa Entrenamiento MT-21

Programa Entrenamiento MT-21 Programa Entrenamiento MT-1 SOLUCIONARIO Guía de ejercitación avanzada Función potencia y función raíz cuadrada SGUICEN05MT1-A16V1 TABLA DE CORRECCIÓN Guía de ejercitación Función potencia y función raíz

Más detalles

Discusión de sistemas de ecuaciones

Discusión de sistemas de ecuaciones Discusión de sistemas de ecuaciones En las matemáticas de segundo de Bachillerato (y en los exámenes de selectividad) son bastante comunes los ejercicios como éste: Discutir el siguiente sistema de ecuaciones

Más detalles

Búsqueda con adversario

Búsqueda con adversario Introducción Búsqueda con adversario Uso: Decidir mejor jugada en cada momento para cierto tipo de juegos Hay diferentes tipos de juegos según sus características: Numero de jugadores, toda la información

Más detalles

Lección 6 - Ecuaciones cuadráticas

Lección 6 - Ecuaciones cuadráticas Ecuaciones cuadráticas Objetivos: Al terminar esta lección podrás definir lo que es una ecuación cuadrática y podrás resolver ecuaciones cuadráticas. En la lección previa aprendimos lo que es una ecuación

Más detalles

Ejemplo: El problema de la mochila. Algoritmos golosos. Algoritmos y Estructuras de Datos III. Segundo cuatrimestre 2013

Ejemplo: El problema de la mochila. Algoritmos golosos. Algoritmos y Estructuras de Datos III. Segundo cuatrimestre 2013 Técnicas de diseño de algoritmos Algoritmos y Estructuras de Datos III Segundo cuatrimestre 2013 Técnicas de diseño de algoritmos Algoritmos golosos Backtracking (búsqueda con retroceso) Divide and conquer

Más detalles

Cuerpos Geométricos. 100 Ejercicios para practicar con soluciones. 1 Indica cuáles de las siguientes figuras son prismas y cuáles son pirámides.

Cuerpos Geométricos. 100 Ejercicios para practicar con soluciones. 1 Indica cuáles de las siguientes figuras son prismas y cuáles son pirámides. Cuerpos Geométricos. 100 Ejercicios para practicar con soluciones 1 Indica cuáles de las siguientes figuras son prismas y cuáles son pirámides. a) b) c) Prisma es un poliedro que tiene por caras dos bases

Más detalles

Técnicas de modelado. Problemas adicionales

Técnicas de modelado. Problemas adicionales Técnicas de modelado Clase nro. 10 CURSO 2010 Problemas adicionales Los ejemplos discutidos hasta ahora contienen simplificaciones que son difíciles de encontrar en sistemas de cierta complejidad. Vimos

Más detalles

ACTIVIDAD 5 La mejor opción

ACTIVIDAD 5 La mejor opción ACTIVIDAD 5 La mejor opción En actividades anteriores hemos identificado los pasos de un proyecto de instalación doméstica y hemos dado los primeros: hemos identificado las necesidades de agua de nuestras

Más detalles

ANÁLISIS DE INFORMACIÓN SECUNDARIA ESTIMACIÓN DE LOS INGRESOS POR GSE A PARTIR DE DATOS DE ENCUESTA CASEN 2011

ANÁLISIS DE INFORMACIÓN SECUNDARIA ESTIMACIÓN DE LOS INGRESOS POR GSE A PARTIR DE DATOS DE ENCUESTA CASEN 2011 1 ANÁLISIS DE INFORMACIÓN SECUNDARIA ESTIMACIÓN DE LOS INGRESOS POR GSE A PARTIR DE DATOS DE ENCUESTA CASEN 2011 DESK RESEARCH GFK ADIMARK PROPÓSITO Y PUNTO DE PARTIDA Este análisis se ha hecho con el

Más detalles

INECUACIONES. Inecuaciones INECUACIONES DE 1 GRADO. Indicadores. Contenido INECUACIONES SISTEMAS DE INECUACIONES

INECUACIONES. Inecuaciones INECUACIONES DE 1 GRADO. Indicadores. Contenido INECUACIONES SISTEMAS DE INECUACIONES INECUACIONES DE GRADO INECUACIONES Para resolver una inecuación lineal o de primer grado debemos usar las propiedades de las desigualdades además de tener en cuenta los siguientes casos: Indicadores Representa

Más detalles

Centro Asociado Palma de Mallorca. Tutor: Antonio Rivero Cuesta

Centro Asociado Palma de Mallorca. Tutor: Antonio Rivero Cuesta Centro Asociado Palma de Mallorca Lógica y Estructuras Discretas Tutor: Antonio Rivero Cuesta Tema 5 Teoría de Grafos Conceptos Básicos Un grafo consta de: Grafo Un conjunto de nodos, Un conjunto de aristas

Más detalles

GUÍA RÁPIDA POLIGONALES CON TRIMBLE SURVEY CONTROLLER

GUÍA RÁPIDA POLIGONALES CON TRIMBLE SURVEY CONTROLLER GUÍA RÁPIDA POLIGONALES CON TRIMBLE SURVEY CONTROLLER POLIGONAL ORIENTADA 1. Entramos en el programa Trimble Survey Controller. 2. Vamos a Archivos > Trabajo nuevo para crear un nuevo trabajo. Nos aseguramos

Más detalles

L a b o ral Remuneraciones e indemnizaciones: liquidaciones

L a b o ral Remuneraciones e indemnizaciones: liquidaciones A N E X O D E A C T U A L I Z A C I Ó N - J U L I O 2 0 1 3 ACTUALIZ ACIÓN ANTERIOR: A G O S TO 2012 Colección Práctica L a b o ral Remuneraciones e indemnizaciones: liquidaciones José Luis Sirena Lorena

Más detalles

REPRESENTACIÓN DE FUNCIONES

REPRESENTACIÓN DE FUNCIONES REPRESENTACIÓN DE FUNCIONES Página 5 REFLEXIONA Y RESUELVE Descripción de una gráfica Copia en tu cuaderno los datos encuadrados en rojo. A partir de ellos, y sin mirar la gráfica que aparece al principio,

Más detalles

Proyecto 6. Árboles de decisión: Un árbol de decisión es un modelo de predicción utilizado en el ámbito de la inteligencia artificial.

Proyecto 6. Árboles de decisión: Un árbol de decisión es un modelo de predicción utilizado en el ámbito de la inteligencia artificial. Árboles de decisión: Un árbol de decisión es un modelo de predicción utilizado en el ámbito de la inteligencia artificial. Funcionamiento: Se realiza un test en cada nodo interno del árbol, a medida que

Más detalles

1) Adición: Se colocan los sumandos uno bajo de los otros, dejando coma bajo coma para luego sumar y colocar en el resultado la coma bajo las otras.

1) Adición: Se colocan los sumandos uno bajo de los otros, dejando coma bajo coma para luego sumar y colocar en el resultado la coma bajo las otras. Clase-07 Operaciones con decimales finitos: Los decimales finitos, por ejemplo: 0,75; 3,07; 5,105 ; etc. se pueden operar directamente, aplicando los siguientes procedimientos: 1) Adición: Se colocan los

Más detalles

5.- Construcción de la Matriz Admitancia de Barra del Sistema

5.- Construcción de la Matriz Admitancia de Barra del Sistema MATRIZ ADMITANCIA DE BARRA 5.- Construcción de la Matri Admitancia de Barra del Sistema Encontradas las matrices de admitancia de barra elementales, estas se pueden combinar para formar la matri Admitancia

Más detalles

NEGOCIOS + SUSTENTABILIDAD FORESTAL Y AGROPECUARIA = SOLUCIONES DASONOMIA URBANA Y ARBORICULTURA

NEGOCIOS + SUSTENTABILIDAD FORESTAL Y AGROPECUARIA = SOLUCIONES DASONOMIA URBANA Y ARBORICULTURA México, D.F. a 1 de abril de 2015. C. JUAN JOSE HERNÁNDEZ LÓPEZ IGAVIM Observatorio Ciudadano Presente Con respecto a los recorridos realizados a la zona urbana del municipio de Tehuacán, se resumen las

Más detalles

Compromiso. Negación. Resistencia. Exploración. Existen 4 fases que representan nuestros estados emocionales cuando enfrentamos el cambio.

Compromiso. Negación. Resistencia. Exploración. Existen 4 fases que representan nuestros estados emocionales cuando enfrentamos el cambio. La Curva del Cambio Tomar conciencia de los estados emocionales que pasamos, cuando nos enfrentamos al cambio, nos ayuda a tener control de la situación y a trabajar debidamente con nosotros mismos para

Más detalles

Complejidad computacional (Análisis de Algoritmos)

Complejidad computacional (Análisis de Algoritmos) Definición. Complejidad computacional (Análisis de Algoritmos) Es la rama de las ciencias de la computación que estudia, de manera teórica, la optimización de los recursos requeridos durante la ejecución

Más detalles

7. Agrupamiento (clustering)

7. Agrupamiento (clustering) 7. Agrupamiento (clustering) INMUEBLES y CONTRATOS I IA4 En medio, 8 Centro Castellón 600 C 004 Q6 600 Visa 00 S /6/99 /5/00 I IL94 Riu Ebre, 4 Ronda Sur Castellón 50 C 0075 Q76 50 Efectivo 700 N //00

Más detalles

LAS CIENCIAS DE LA PLANIFICACIÓN

LAS CIENCIAS DE LA PLANIFICACIÓN LAS CIENCIAS DE LA PLANIFICACIÓN 5. EL PROBLEMA DEL VIAJANTE (PV) (The Traveling Salesman Problem TSP) Un problema como el de las vacaciones, pero vital para las empresas, es el problema del viajante (PV):

Más detalles

Operaciones con ángulos. 1. Suma y resta. 2. Multiplicación por un entero. 3. División entre un entero

Operaciones con ángulos. 1. Suma y resta. 2. Multiplicación por un entero. 3. División entre un entero Los ángulos se clasifican de acuerdo a diferentes criterios. Además, se pueden realizar algunas operaciones matemáticas con ellos y entre ellos. Para ver cada tema haga Click en la opción correspondiente:

Más detalles

Proyecto 2: recorridos sobre grafos y componentes conexas

Proyecto 2: recorridos sobre grafos y componentes conexas Universidad Simón Bolívar Departamento de Computación y Tecnología de la Información CI-2693. Laboratorio de Algoritmos y Estructuras III Trimestre Abril-Julio 2015 1. Introducción Proyecto 2: recorridos

Más detalles

Circuitería Básica, Leyes de Kirchhoff y Equivalente Thévenin

Circuitería Básica, Leyes de Kirchhoff y Equivalente Thévenin Circuitos de Corriente Continua Circuitería Básica, Leyes de Kirchhoff y Equivalente Thévenin 1. OBJETIVOS - Estudiar las asociaciones básicas de elementos resistivos en corriente continua: conexiones

Más detalles

Escrito por Tierra Adentro Viernes, 22 de Julio de :06 - Actualizado Jueves, 08 de Diciembre de :50

Escrito por Tierra Adentro Viernes, 22 de Julio de :06 - Actualizado Jueves, 08 de Diciembre de :50 Por: Ing. Agr. Ernesto Almeida V. (Agrícola ALVER) El agricultor que desee obtener en forma permanente los mas altos rendimientos de tomate debe considerar entre otros factores la real situación de la

Más detalles

Algoritmos para determinar Caminos Mínimos en Grafos

Algoritmos para determinar Caminos Mínimos en Grafos Problemas de camino mínimo Algoritmos para determinar Caminos Mínimos en Grafos Algoritmos y Estructuras de Datos III DC, FCEN, UBA, C 202 Problemas de camino mínimo Dado un grafo orientado G = (V, E)

Más detalles

PLIEGO DE PRESCRIPCIONES TECNICAS CONCURSO FRUTAS Y VERDURAS 1) DEFINICION DEL OBJETO: ARTICULOS/CANTIDAD/PRECIO

PLIEGO DE PRESCRIPCIONES TECNICAS CONCURSO FRUTAS Y VERDURAS 1) DEFINICION DEL OBJETO: ARTICULOS/CANTIDAD/PRECIO PLIEGO DE PRESCRIPCIONES TECNICAS CONCURSO 2008-0-26 FRUTAS Y VERDURAS 1) DEFINICION DEL OBJETO: ARTICULOS/CANTIDAD/PRECIO Nº Orden Código Nombre artículo Cantidad Precio ( ) Importe ( ) 1 030100 MANZANA

Más detalles