Ejemplos de programación de objetivos ponderados
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La programación por metas es una extensión de la programación lineal en la que se especifican objetivos para un conjunto de restricciones. En la programación por metas hay dos modelos básicos: el modelo preventivo (lexicográfico) y el modelo arquimédico. En el modelo preventivo, los objetivos se ordenan según las prioridades. Los objetivos de un determinado nivel de prioridad se consideran infinitamente más importantes que los objetivos del siguiente nivel. Con el modelo arquimediano hay que especificar las ponderaciones o penalizaciones por no alcanzar los objetivos, y se intenta minimizar la suma de las infeasibilidades ponderadas. Si se utilizan restricciones para construir los objetivos, éstos deben minimizar la violación de las restricciones. Los objetivos se cumplen cuando se satisfacen las restricciones. El ejemplo de esta sección demuestra cómo se puede utilizar Mosel para implementar la programación por objetivos preventiva con restricciones. Intentamos cumplir el mayor número posible de objetivos, tomándolos en orden de prioridad. Problema de ejemplo El objetivo es resolver un problema con dos variables x e y (x,y ≥ 0), la restricción
Ejemplo de programación de objetivos en Excel
Practical Goal Programming pretende permitir a los académicos y a los profesionales ser capaces de construir modelos de programación de objetivos eficaces, detallar el estado actual de la técnica y sentar las bases para su desarrollo futuro y su aplicación continuada a nuevos y variados campos. Adecuado como texto y como referencia, sus nueve capítulos proporcionan primero una breve historia, definiciones fundamentales y filosofías subyacentes, y luego detallan las variantes de la programación de objetivos y las definen algebraicamente. El capítulo 3 detalla la formulación paso a paso del modelo básico de programación de objetivos, y el capítulo 4 explora cuestiones de modelización más avanzadas y destaca algunas extensiones recientemente propuestas.
El capítulo 5 detalla las metodologías de solución de la programación de objetivos, concentrándose en la solución computarizada mediante los paquetes Excel Solver y LINGO para cada una de las tres variantes principales, e incluye una discusión sobre la viabilidad del uso de paquetes especializados de programación de objetivos. En el capítulo 6 se analizan los vínculos entre la eficiencia de Pareto y la programación por objetivos. Los capítulos 3 a 6 se apoyan en un conjunto de diez ejercicios, y en un sitio web adjunto hay una hoja de cálculo de Excel con la solución básica de cada ejemplo.
Ejemplos de métodos gráficos de programación por objetivos
La programación multiobjetivo (MGP) es una extensión de la programación por objetivos que se utiliza para alcanzar simultáneamente múltiples objetivos en conflicto. Durante las últimas tres décadas se han desarrollado y utilizado varias técnicas de MGP para resolver problemas de optimización de múltiples objetivos. Estas técnicas MGP se basan en la minimización de la suma de las desviaciones entre los objetivos y sus logros. Para los objetivos inconmensurables, la suma de estas desviaciones parece ilógica. Este problema se ha resuelto en la propuesta de una técnica MGP mejorada para resolver problemas MGP. Los resultados de la resolución de dos ejemplos mediante esta técnica han demostrado la superioridad de la técnica MGP mejorada.
Programación de objetivos pdf
SUPLEMENTO AL CAPÍTULO SEIS Programación lineal SUPLEMENTO ESQUEMA Introducción, 2 Modelos de programación lineal, 2 Formulación del modelo, 4 Programación lineal gráfica, 5 Esquema del procedimiento gráfico, 5 Trazado
Análisis de sensibilidad 3 Ya nos hemos introducido en el análisis de sensibilidad en el capítulo a través de la geometría de un ejemplo sencillo. Hemos visto que los valores de las variables de decisión y los de la holgura y
Programación lineal Suplemento E Programación lineal Programación lineal: Técnica útil para asignar recursos escasos entre demandas que compiten entre sí. Función objetivo: Una expresión en la programación lineal
La dualidad en la programación lineal 4 En el capítulo anterior sobre el análisis de sensibilidad, vimos que la interpretación de los precios sombra de los multiplicadores óptimos del simplex es un concepto muy útil. En primer lugar, estos precios sombra
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