RELACIÓN DE PROBLEMAS DE CLASE DE MODELADO DE DECISIÓN MULTICRITERIO PROBLEMA 1: FÁBRICA DE COMPONENTES ELECTRÓNICOS (FACTORY OF

Documentos relacionados
Optimización multicriterio. Andrés Ramos Universidad Pontificia Comillas

UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID Ingeniería Informática Examen de Investigación Operativa 21 de enero de 2009

En un mercado hay dos consumidores con las siguientes funciones de utilidad:

TEMA 4. TEORÍA DE LA DUALIDAD.

315 M/R Versión 1 Integral 1/ /1 UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA VICERRECTORADO ACADÉMICO ÁREA INGENIERÍA

3.- Programación por metas.

Colección de problemas de. Poder de Mercado y Estrategia

FUNDAMENTOS DE DIRECCIÓN FINANCIERA TEMA 2- Parte III CONCEPTO DE INVERSIÓN Y CRITERIOS PARA SU VALORACIÓN

TRABAJO 1: Variables Estadísticas Unidimensionales (Tema 1).

INGENIERÍA ENERGÉTICA

Análisis Matemático en la Economía: Optimización y Programación. Augusto Rufasto

Programación mixta-entera

MODELOS OPERATIVOS DE GESTIÓN

Relaciones entre variables

Simulación y Optimización de Procesos Químicos. Titulación: Ingeniería Química. 5º Curso Optimización.

Ejemplo: Consumo - Ingreso. Ingreso. Consumo. Población 60 familias

MODELOS DE SECUENCIACIÓN EN MÁQUINAS 1

La elasticidad como una aplicación de análisis de oferta y demanda

Universidad Diego Portales Facultad de Economía y Empresa

ESTADISTÍCA. 1. Población, muestra e individuo. 2. Variables estadísticas. 3. El proceso que se sigue en estadística

Econometría. Ayudantía # 01, Conceptos Generales, Modelo de Regresión. Profesor: Carlos R. Pitta 1

Pronósticos. Humberto R. Álvarez A., Ph. D.

Guía de Electrodinámica

Vida Util, características de la Fiabilidad e Inviabilidad y distribuciones teóricas en el terreno de la fiabilidad

Modelos dinámicos de formación de precios y colusión. Carlos S. Valquez IEF

GERENCIA DE OPERACIONES Y PRODUCCIÓN DISEÑO DE NUEVOS PRODUCTOS Y SERVICIOS ESTRATEGIAS DE OPERACIONES

REGRESION LINEAL SIMPLE

Reconciliación de datos experimentales. MI5022 Análisis y simulación de procesos mineralúgicos

TEMA 5. EL SISTEMA DE PRODUCCIÓN DE LA EMPRESA (I) CONTENIDO

Una renta fraccionada se caracteriza porque su frecuencia no coincide con la frecuencia de variación del término de dicha renta.

Juegos estáticos con información completa

Objetivo del tema. Esquema del tema. Economía Industrial. Tema 2. La demanda de la industria

UNA FORMA GRÁFICA DE ENSEÑANZA: APLICACIÓN AL DUOPOLIO DE. Dpto. de Métodos Cuantitativos e Informáticos. Universidad Politécnica de Cartagena.

La Relación existente entre Gasto y Déficit Público en Latinoamérica ( )

c = costo unitario de transportar entre el origen i a un destino j x = Cantidad transportada desde el origen i al destino j UNIDAD VI

Optimización no lineal

H 0 : La distribución poblacional es uniforme H 1 : La distribución poblacional no es uniforme

Problemas donde intervienen dos o más variables numéricas

Estadística Descriptiva y Analisis de Datos con la Hoja de Cálculo Excel. Números Índices

INSTITUTO DE FÍSICA FACULTAD DE INGENIERÍA

Comparación entre distintos Criterios de decisión (VAN, TIR y PRI) Por: Pablo Lledó

UNIDAD I. Introducción al Análisis Numérico

VARIABLE ALEATORIA DISCRETA. DISTRIBUCIÓN BINOMIAL.

i=1 Demuestre que cumple los axiomas de norma. Calcule el límite Verifiquemos cada uno de los axiomas de la definición de norma: i=1

TEMA 6 AMPLIFICADORES OPERACIONALES

Análisis de ruido en detectores ópticos.

Riesgos Proporcionales de Cox

1 EY ( ) o de E( Y u ) que hace que g E ( Y ) sea lineal. Por ejemplo,

Tema 6 El mercado de bienes y la función IS

10. VIBRACIONES EN SISTEMAS CON N GRADOS DE LIBERTAD

LA INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES APLICADA AL MEJORAMIENTO DE LA PRODUCCIÓN EN FINCAS GANADERAS EN COLOMBIA

3. VARIABLES ALEATORIAS.

Métodos específicos de generación de diversas distribuciones discretas

315 M de R Versión 1 Segunda Parcial 1/8 Lapso 2008/2

1.DISPOSICIONES GENERALES

TERMODINÁMICA DEL EQUILIBRIO CAPÍTULO V. EQUILIBRIO DE REACCIÓN QUÍMICA

16.21 Técnicas de diseño y análisis estructural. Primavera 2003 Unidad 8 Principio de desplazamientos virtuales

CAPITULO 3.- ANÁLISIS CONJUNTO DE DOS VARIABLES. 3.1 Presentación de los datos. Tablas de doble entrada.

Departamento de Señales, Sistemas y Radicomunicaciones Comunicaciones Digitales, junio 2011

1.- Elegibilidad de estudiantes. 2.- Selección de estudiantes - 2 -

2.2.CURSOS, OPOSICIONES Y CONCURSOS

Oferta de Trabajo Parte 2. Economía Laboral Julio J. Elías LIE - UCEMA

CONDICIONES DE KUHN Y TUCKER APLICACIONES A LA ECONOMIA Y AL MERCADO DE CAPITALES

Tutorial sobre Máquinas de Vectores Soporte (SVM)

INSTITUTO POLITECNICO NACIONAL SECRETARIA ACADEMICA DIRECCION DE ESTUDIOS PROFESIONALES EN INGENIERIA Y CIENCIAS FISICO MATEMATICAS

NOMBRE Apellido Paterno Apellido Materno Nombre(s) Porcentaje de defectos producidos Máquina Porcentaje de producción

UNIVERSIDAD NACIONAL EXPERIMENTAL POLITECNICA ANTONIO JOSÉ DE SUCRE VICERRECTORADO BARQUISIMETO DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA QUÍMICA. Ingeniería Química

TEMA 3. VARIABLE ALEATORIA

TERMODINÁMICA AVANZADA

EXPERIMENTACIÓN COMERCIAL(I)

Modelos unifactoriales de efectos aleatorizados

Módulo 3. OPTIMIZACION MULTIOBJETIVO DIFUSA (Fuzzy Multiobjective Optimization)

Rentas o Anualidades

OPTIMIZACIÓN CON RESTRICCIONES DE IGUALDAD

Modelos triangular y parabólico

Vectores VECTORES 1.- Magnitudes Escalares y Magnitudes Vectoriales. Las Magnitudes Escalares: Las Magnitudes Vectoriales:

Tema 1: Análisis de datos unidimensionales

APLICACIÓN DEL ANALISIS INDUSTRIAL EN CARTERAS COLECTIVAS DE VALORES

ACTIVIDADES INICIALES

( ) = ( ) ( ) E X x p. E X Y = E X E Y XY independientes. E X Y E X E Y Cauchy Schwarzt ( ) 2. Pr X a E X a Markov

Nuevos Algoritmos en el Problema de Transporte. UPV. Correo-e: RESUMEN

Determinación de las vacaciones y de la jornada laboral en un centro de servicios con trabajadores polivalentes y jornada anualizada *.

CAPÍTULO 3 METODOLOGÍA. En el siguiente capítulo se presenta al inicio, definiciones de algunos conceptos actuariales

Agregación temporal en el Análisis por Envoltura de Datos

LOCALIZACIÓN ÓPTIMA DE FACTS SERIE EN SISTEMAS DE TRANSMISIÓN CONSIDERANDO EL FLUJO DE POTENCIA ACTIVA.

TEMA III EL ANÁLISIS DE REGRESIÓN LINEAL MÚLTIPLE

PRACTICA 4. Asignatura: Economía y Medio Ambiente Titulación: Grado en ciencias ambientales Curso: 2º Semestre: 1º Curso

OPERACIONES ARMONIZACION DE CRITERIOS EN CALCULO DE PRECIOS Y RENDIMIENTOS

Optimización no lineal

Los Beneficios. Microeconomía Douglas C. Ramírez V. La producción y la oferta

ALINEAMIENTO DE DOS SECUENCIAS (pairwise alignment)

YIELD MANAGEMENT APLICADO A LA GESTIÓN DE UN HOTEL

Regresión Lineal Simple y Correlación

En este caso, el valor actual de una unidad monetaria pagadera al final del año de fallecimiento de

UN PROBLEMA LOGÍSTICO DE PROGRAMACIÓN DE VEHÍCULOS CON VENTANAS DE TIEMPO(VRPTW)

NÚMEROS COMPLEJOS. y sabemos que no podemos calcular raíces de números negativos en R. Para resolver este problema introduciremos el valor i = 1

Análisis de Regresión y Correlación

TEMA 7 RENTAS FRACCIONADAS

ELECTRICIDAD Y MAGNETISMO FIZ 1300 FIS 1532 (6a)

CAPÍTULO IV: MODELOS MATEMÁTICOS Y MODELOS EN RED

Transcripción:

RELACIÓN DE PROBLEMAS DE CLASE DE MODELADO DE DECISIÓN MULTICRITERIO PROBLEMA 1: FÁBRICA DE COMPONENTES ELECTRÓNICOS (FACTOR OF ELECTRONIC PARTS) Una empresa fabrca tres tpos de componentes electróncos, A, B y C, con un benefco por undad de 15, 12 y 10 /ud respectvamente. Los componentes se fabrcan cada uno en una línea de produccón, con una capacdad de 200 ud/semana para el componente A, 300 ud/semana para el componente B, y 400 ud/semana para el componente C. La empresa está estudando alqular dos robots para ncrementar la capacdad de produccón. Estos robots se nstalarían cada uno en una línea de produccón (no se pueden nstalar los dos en la msma). El prmero de ellos costaría 1000 /semana, e ncrementaría la capacdad en 100 ud/semana para la línea correspondente. El segundo costaría 1400 /semana, y aumentaría la capacdad en 150 ud/semana. S la empresa ha establecdo como metas a alcanzar que sus benefcos sean mayores de 1000 /semana, y su produccón total mayor de 500 undades, formular el modelo de programacón lneal que le ndque s debe alqular los robots, cómo debe asgnarlos a cada línea de produccón, y cuántas undades de cada tpo debe fabrcar. El problema debe formularse de la manera más general posble, sn smplfcacones prevas. PROBLEMA 2: SELECCIÓN DE PERSONAL (STAFF SELECTION) Una empresa está realzando un proceso de seleccón de personal para cubrr una o dos plazas (todavía no lo tenen claro) de ngenero nformátco. El objetvo de la empresa es selecconar al canddato o pareja de canddatos que mejor compromso aporte a la empresa entre su expedente académco y su capacdad de trabajo en equpo. Por otra parte, y dadas las condcones del mercado laboral, sólo puede ofrecerles contratos por horas, con lo que tambén debe decdr el número de horas por el que contratarles (con un máxmo de 1800 horas al año). Hasta el momento tene 6 canddatos, para los que conoce el expedente académco exp, la capacdad de trabajo en equpo cap, y la demanda de remuneracón por hora de cada uno de ellos rem. El expedente académco total y la capacdad de trabajo total no dependen de las horas trabajadas. Además, el canddato 5 ha dcho que sólo aceptaría el puesto s se le contrata por más de 1300 horas. por otra parte, resulta que los canddatos 2 y 4 mantuveron un enfrentamento en su anteror empresa y por tanto nunca podrían trabajar juntos. Relacón de problemas de modelado de decsón multcrtero 1/6

a) Formular el problema de programacón lneal general que proporcone a la empresa la mejor solucón compromso. b) Suponendo que se fjan los pesos de capacdad de trabajo y expedente académco a 0.25 y 0.75 respectvamente, determnar de entre todas las solucones posbles que proporconan el mejor compromso con estos pesos aquélla que mnmza el exceso de presupuesto con respecto a la lmtacón de presupuesto. La empresa cuenta con una lmtacón de presupuesto de 50.000 anuales, aunque estaría dspuesta a subr algo s el canddato o canddatos lo merecen. Relacón de problemas de modelado de decsón multcrtero 2/6

SOLUCIÓN DE PROBLEMAS DE CLASE DE MODELADO DE DECISIÓN MULTICRITERIO SOLUCIÓN. FÁBRICA DE COMPONENTES ELECTRÓNICOS (FACTOR OF ELECTRONIC PARTS) Índces : índce de los productos {A, B, C} j: índce de líneas de produccón {L1, L2, L3} : índce de robot {R1, R2} l : índce de atrbutos {benefco, undades producdas} Parámetros b : benefco untaro del producto cap : capacdad de produccón de cualquer línea de produccón para fabrcar el producto cap : ncremento de capacdad asocado al robot c : coste del robot m : metas a alcanzar en cada atrbuto l l λ : factor de ponderacón de desvacón en benefcos λ benefcos undades producdas : factor de ponderacón de desvacón en undades producdas Varables : cantdad de producto a fabrcar en cada línea de produccón j j Z : asgnacón del producto a fabrcar en la línea de produccón j{0,1} j : asgno o no el robot a la línea de produccón j{0,1} j, l l PN : desvacón postva y negatva de la meta l Funcón objetvo Penalzacón ponderada de la desvacón de benefcos netos por debajo de 1000 /semana y de número de undades producdas mnλ benefcos N benefcos + λ N undadesproducdas undadesproducdas Restrccones Benefcos netos por semana Produccón total por semana j b c + N P = m j j benefcos benefcos benefcos j Relacón de problemas de modelado de decsón multcrtero 3/6

j + N P = m j undades producdas undades producdas undades producdas Produccón total por tpo de producto y línea de produccón j cap + cap j j Produccón por tpo de producto y línea de produccón M Z j j j j Un producto sólo se puede fabrcar en una línea de produccón Z j 1 j En un línea de produccón sólo se puede nstalar un robot Varables no negatvas y bnaras j 1 j PN, 0 l l j j 0 { 0,1} j j Relacón de problemas de modelado de decsón multcrtero 4/6

SOLUCIÓN. SELECCIÓN DE PERSONAL (STAFF SELECTION) Índces : Canddatos {A, B, C, D, E, F} Parámetros exp : expedente académco del canddato cap : capacdad de trabajo en equpo del canddato rem : remuneracón del canddato por hora cap, cap: capacdad de trabajo de los dos mejores/peores canddato exp, exp: expedente académco de los dos mejores/peores canddatos Varables : contratacón o no del canddato {0,1} : horas a contratar al canddato Funcón objetvo Compromso entre la capacdad de trabajo total y el expedente académco total mn w π cap π cap cap exp exp π w + exp cap cap exp exp 1/ π π Suponendo el exponente de cada térmno π. Restrccones Se ha de contratar al menos a un canddato y como mucho se pueden contratar a 2 canddatos 1 2 Horas trabajadas en funcón de su contratacón 1800 S se contrata al canddato 5 entonces ha de trabajar más de 1300 h Relacón de problemas de modelado de decsón multcrtero 5/6

= 1 1300 5 5 1300 + m(1 ) 5 5 1300= m 1300 1300 5 5 S se contrata al canddato 2 no se puede contratar al canddato 4 Varables no negatvas y bnaras 5 + 1 2 4 { 0,1} 0 b) Suponendo que se fjan los pesos de capacdad de trabajo y expedente académco a 0.25 y 0.75 respectvamente, determnar de entre todas las solucones posbles que proporconan el mejor compromso con estos pesos aquélla que mnmza el exceso de presupuesto con respecto a la lmtacón de presupuesto. La empresa cuenta con una lmtacón de presupuesto de 50.000 anuales, aunque estaría dspuesta a subr algo s el canddato o canddatos lo merecen. Funcón objetvo Mnmzar el exceso de presupuesto con respecto al límte de 50.000 anuales mnp Las restrccones de la anteror formulacón se ncluyen en esta formulacón y tambén se añaden las dos restrccones sguentes: Coste de la contratacón rem + n p= 50000 La solucón debe pertenecer al conjunto de solucones óptmas del problema anteror para dchos coefcentes de la f.o. cap cap exp exp 0.25 + 0.75 = fo cap cap exp exp * Sendo fo el valor de la f.o. del problema del apartado anteror con los pesos 0.25 y 0.75 respectvamente. * Relacón de problemas de modelado de decsón multcrtero 6/6