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MODELOS DE INVESTIGACION DE OPERACIONES - Coggle Diagram
MODELOS DE INVESTIGACION DE OPERACIONES
CONCEPTO DE MODELO
;Son representaciones de la realidad en forma de cifras, símbolos matemáticos y funciones, para representar variables de decisión y relaciones que nos permiten describir y analizar el comportamiento del sistema.
Modelo matemático
: este tipo de modelo de la investigación de operaciones se utiliza cuando la función del objetivo puedes ser expresada de forma cuantitativa o numérica, es decir matemática, empleando funciones de las variables de decisión.
Modelos cuantitativos
: es aquel cuyos principales símbolos representan números. Son los más comunes y útiles en los negocios
Modelos cualitativos:
aquel modelo cuyos símbolos representan en su mayoría a Cualidades no numéricas. Una fuente importante es la teoría de conjuntos
Modelo Probabilístico
: aquellos basados en la estadística y probabilidades (donde se incorpora las incertidumbres que por lo general acompañan nuestras observaciones de eventos reales). Este modelo se clasifica en discreto y continuo.
Modelo probabilístico continuos
: Representan sistemas cuyos cambios de estado son graduales. Las variables intervinientes son continuas.
Modelo probabilístico discreto:
Representan sistemas cuyos cambios de estado son de a saltos. Las variables varían en forma discontinua.
Modelo estocástico
: Representan sistemas donde los hechos suceden al azar, lo cual no es repetitivo. No se puede asegurar cuáles acciones ocurren en un determinado instante. Se conoce la probabilidad de ocurrencia y su distribución probabilística. (Por ejemplo, llega una persona cada 20 ± 10 segundos, con una distribución x probable dentro del intervalo).
Modelo estocástico:
Representan sistemas donde los hechos suceden al azar, lo cual no es repetitivo. No se puede asegurar cuáles acciones ocurren en un determinado instante. Se conoce la probabilidad de ocurrencia y su distribución probabilística. (Por ejemplo, llega una persona cada 20 ± 10 segundos, con una distribución x probable dentro del intervalo).
Modelo Deterministico
: corresponde a aquel modelo cuantitativo que no contiene consideraciones probabilísticas.
Modelo Descriptivo
: cuando el modelo simplemente describe una situación del mundo real en términos matemáticos, descripción que puede emplearse para exponer una situación con mayor claridad, para indicar como pueden reajustarse o aún para determinar los valores de ciertos aspectos de la situación.
Modelo Optimizador
: corresponde al modelo ideado para seleccionar entre varias alternativas, de acuerdo a determinados criterios, la más óptima.
Modelo estático
: Utilizados para representar sistemas cuyo estado es invariable a través del tiempo. El modelo estático puede ser:
Modelo numérico: Se tiene el comportamiento numérico de las variables intervinientes. No se obtiene ninguna solución analítica.
Modelo analítico:
La realidad se representa por fórmulas matemáticas. Estudiar el sistema consiste en operar con esas fórmulas matemáticas (resolución de ecuaciones).
Modelo dinámico:
Utilizados para representar sistemas cuyo estado varía con el tiempo. Estos pueden ser:
Modelo numéric
o: Se tiene el comportamiento numérico de las variables intervinientes. No se obtiene ninguna solución analítica.
Modelos verbales
: Explicación con palabras de lo fundamental de una realidad.
FISICOS
:representan la realidad utilizando objetos reales para representar,por ejemplo maquetas,equipo , instalacones escala.
Modelo icónico
: Tienen aspecto de realidad pero no se comportan efectivamente en la forma real.
Modelo analógico
: Exhiben el comportamiento real de la entidad estudiada pero no tiene el mismo aspecto.
Modelo digita
l: El objeto se codifica en cifras organizadas en estructura de datos. Las relaciones de correspondencia son matemáticas, estadísticas o geométrico.
Modelo estático
: Corresponden a los modelos a escala así como los modelos icónicos.
Modelo dinámico
: Corresponden a los modelos analógicos.
Modelo analógico
: este es uno de los modelos más usados y que representan las situaciones de forma dinámica o cíclica, así como las características del problema del objeto de estudio. Para ello se utilizan como curvas de distribución de frecuencia en la estadística, la curva de la demanda y los diagramas de flujo.
LYDIA MEDINA MOLINAR PIM81D
Ventajas
:
· Pueden describir sistemas que sean muy complejos.
· Pueden ser usados para experimentar con sistemas que todavía no existan, o para experimentar con sistemas existentes sin que éstos se alteren. (Esto también los pueden hacer los métodos analíticos siempre y cuando el sistema no sea muy complejo).
Desventajas:
· No existe un conjunto de soluciones cerrado.
· Cada cambio en las variables de entrada requiere una solución separada o conjunto de ejecuciones.
· Los modelos de simulación complejos pueden requerir mucho tiempo para construirlos y ejecutarlos.
· Puede resultar dificultoso establecer la validez del modelo (es decir, la correspondencia con el sistema real).