Portafolio Investigacion Operativa

Universidad Tecnológica Equinoccial - UTE
Sede Santa Elena
Facultad de Ciencias Económicas y Negocios
PORTAFOLIO
Nombre:
Carvajal Castellanos, Keyla Stefanía
Curso:
Ing. En Empresas Y Negocios, 4º Nivel.
Profesor: Ing. Bolívar Mendoza
Investigación Operativa
Salinas, 23 de enero del 2017.

S
Facultad
de
Ciencias Económicas y
Negocios
Misión y Visión de Carreras

S
INGENIERÍA
EN
FINANZAS Y
AUDITORÍA, CPA

Formar profesionales con espíritu emprendedor, social
y ambientalmente responsables con conocimientos y
destrezas para dirigir la administración contable y
financiera, aplicando técnicas, instrumentos y
estrategias para, el control, manejo de inversiones,
financiamiento, cobertura de riesgos de acuerdo a la
legislación y normas nacionales e internacionales sobre
la base de valores éticos.
Misión

Ser reconocida a nivel nacional e internacional por la
excelencia en la formación de sus estudiantes en el
campo de las Finanzas, Contabilidad y Auditoría y
por la contribución en su área profesional.
Visión

S
INGENIERÍA
DE
EMPRESAS Y
NEGOCIOS

Formar profesionales con capacidad de dirigir
empresas basados en la comprensión integral de los
sistemas en las áreas de la administración, producción,
económica-financiera, comportamiento organizacional,
estratégica, política empresarial y de gestión;
utilizando tecnologías de información; con capacidades
de intraemprendimiento y la creación de empresas;
comprometidas con valores éticos, de responsabilidad
social y ambiental.
Misión

Ser el referente de innovación en la gestión
empresarial con enfoque de pertinencia social
sustentado en la investigación, constituido como la
base para el desarrollo del país.
Visión

Formar profesionales socialmente responsables, con
espíritu emprendedor, conocimientos y destrezas para
dirigir, evaluar y proponer políticas empresariales y
estrategias de marketing para la comercialización de bienes
y servicios, a nivel nacional e internacional, para
investigar y analizar la información de los diferentes
componentes del mercado, considerando las características,
necesidades y expectativas del cliente; con capacidad para
desarrollar y utilizar las tecnologías de la información y
las herramientas de los negocios electrónicos.
Misión

Ser reconocida por la excelencia en la formación
integral de sus estudiantes, en la gestión de
Marketing a nivel nacional e internacional y por el
aporte en su área del conocimiento.
Visión

UNIVERSIDAD TECNOLOGICA EQUINOCCIAL
VICERRECTORADO GENERAL ACADÉMICO
PROGRAMA ANALÍTICO (SÍLABO)
INFORMACIÓN GENERAL
Facultad /
Departamento
CIENCIAS ADMINISTRATIVAS Carrera
INGENIERÍA DE EMPRESAS Y
NEGOCIOS
Asignatura / Módulo INVESTIGACIÓN OPERATIVA Periodo Académico ABR 2016 - AGO 2016
Código 0211-1412 Num. Créditos 4
Prerrequisitos MATEMÁTICA PARA ECONOMÍA Correquisitos
Área Académica CIENCIAS BASICAS Nivel 4
PLAN MICROCURRICULAR
DESCRIPCION DE LA ASIGNATURA
La Investigación de Operaciones es la asignatura que permite aplicar métodos analíticos avanzados para ayudar a tomar
decisiones, mediante modelos matemáticos para analizar situaciones complejas, en sistemas productivos y mejorar su
desempeño, con el uso de técnicas analíticas y numéricas, para desarrollar y manipular en computadora que simulen los
sistemas de organización, los mismos que están integrados en la industria y la empresa. La Investigación de Operaciones
resuelve problemas de análisis de decisiones donde los valores que pueden tomar las variables de decisión están limitados po
distintas restricciones. La Investigación de Operaciones usa un enfoque similar a la manera en que se lleva la investigación e
los campos científicos establecidos. La Investigación de Operaciones se aplica de manera extensa en áreas tan diversas como
la programación lineal para la optimización, el transporte, la asignación, las redes y administración de proyectos, y los
criterios de la toma de decisión, entre otras existen los inventarios, teoría de colas, cadenas de Markov, simulación, sistemas
de producción, teoría de juegos, y otros.
OBJETIVO GENERAL DE LA ASIGNATURA O MÓDULO
Determinar los conceptos de los modelos matemáticos que definen el comportamiento de un sistema para desarrollar
soluciones, aplicando técnicas y algoritmos que permitan obtener resultados óptimos, apoyando así al proceso de la toma de
decisiones. Proporcionar al estudiante un enfoque sistemático y científico del análisis de problemas administrativos y
operacionales, fundamentados en modelos matemáticos, con el fin de administrar y asignar recursos limitados, en forma
óptima.
RESULTADO DE APRENDIZAJE DE LA CARRERA
1.Aplica los conocimientos de las ciencias básicas e ingeniería en los procesos de manufactura y servicios.
2.Diseña y conduce experimentos, analiza e interpreta datos para la eficiencia, eficacia y efectividad de los procesos.
3.Diseña un sistema, componente o proceso que satisfaga necesidades deseadas teniendo en cuenta restricciones realistas tale
como las económicas, ambientales, sociales, políticas, éticas, de salud y seguridad, manufacturabilidad y sostenibilidad
RESULTADOS DE APRENDIZAJE (OBJETIVOS ESPECÍFICOS DE APRENDIZAJE)

Resultado de Aprendizaje Nivel Forma de Evidenciar
Aplicar la metodología del Análisis de Sistemas
y del método científico, en los modelos
matemáticos para la toma de decisiones
Medio
Resuelve casos prácticos, identifica y
relaciona variables para plantear y
resolver un modelo matemático y tomar
decisiones practicas
Evalúar los elementos y formula modelos
matemáticos de Programación Lineal con dos
variables, aplicando la optimización,
interpretación económica de los resultados y el
análisis de sensibilidad para interpretar los
cambios en el óptimo
Alto
Resuelve problemas y casos integrales de
optimización que permiten identificar los
datos y formular modelos matemáticos de
Programación Lineal para su resolución
analítica
Aplicar el método general matricial del simplex
en programación lineal para encontrar la
solución óptima, interpretación de las iteraciones
para cada una de las variables
Medio
Resuelve casos generales de optimización
con la aplicación iterativa de
programación lineal, para encontrar e
interpretar la solución óptima,
considerando variaciones en los
elementos particulares
Analizar problemas de transporte y de
asignación mediante la aplicación de métodos
cuantitativos e interpreta los resultados, para la
toma de decisiones mediante la optimización en
la distribución
Medio
Resuelve casos mediante modelos
analíticos capaces de interpretar la
solución y tomar su decisión final en el
transporte y asignación de recursos
Evaluar problemas básicos de aplicación de
redes en la administración y el control de
proyectos en cuanto a los recursos disponibles.
Alto
Analiza proyectos por medio de la
aplicación de técnicas de control, al
elaborar diagramas de actividades,
verificación de tiempos críticos y
elaboración de cuadros
METODOLOGÍA
a. Estrategias Metodológicas
• Aprendizaje Basado en Problemas
• Consolidación de Aprendizajes
• Desarrollo analítico del tema
• Estudio de Caso
• Magistral dialogada
• Resolución de problemas
• Trabajo de grupos
b. Orientaciones Metodológicas
• Aplicar principios y valores éticos en el aprendizaje
• Aprendizaje con criterio de dominio
• Buscar bibliografía por lo menos en tres fuentes y sacar conclusiones
• El estudiante antes de la sesión de aprendizaje, deberá realizar las tareas previas como: lecturas programadas e
investigaciones puntuales
• La calidad de los trabajos y tareas en su presentación y contenido serán parte de la evaluación de la asignatura
• Los trabajos que se envían a la casa cualquiera que fuera de consultas o exposiciones deberán llevar las citas
bibliográficas correspondientes siguiendo las normas APA
• Mantener un portafolio de tareas, documentos, evaluaciones y resúmenes que se generen durante el periodo de la

asignatura.
• Practica sistemática de procedimiento
• Se tomará una evaluación de las lecturas o investigaciones enviadas
• Utilización de la plataforma virtual de la Universidad para consultas y envío de trabajos de investigación y tareas.
NORMAS DE CONVIVENCIA
• • Puntualidad, el docente y el estudiante debe llegar al aula de clases a la hora programada, se tomará en cuenta la
reglamentación de la universidad.
• • En las exposiciones, se deberá mantener el mayor respeto a la palabra de los compañeros y compañeras.
• • El fraude (copia) o intento de ello será sancionado con la calificación de cero (0) e informar a su respectivo
coordinador de carrera a fin de las sanciones de ley.
• • Respecto total a la relación docente – estudiante, estudiante – docente y estudiante – estudiante.
• • Prohibido terminantemente el uso de celulares, audífonos, equipos tecnológico no relacionado con las actividades
académicas que difieran en el normal desarrollo de las clases.
• • No se permitirá el consumo de bebidas y alimentos.
• • No es permitido abandonar el aula con cualquier excusa.
• • En los trabajos se deberán incluir las citas y referencias de los autores consultados (de acuerdo a normativas aceptada
vigentes APA).
• • Si es detectada la poca o ninguna participación en las actividades grupales de algún miembro de los equipos de trabaj
y esto no es reportado por ellos mismos, se asumirá complicidad de ellos y será
• • Los casos, trabajos y otros entregables solamente se recibirán el día o en la sesión establecida en la programación. No
se aceptarán solicitudes de postergación.
RECURSOS
• • Plataforma virtual.
• • Guía metodológica.
• • Textos guías.
• • Videos
• • Software de simulación
• • Marcadores de tiza líquida y pizarrón
• • Computador.
• • Proyector de video.
EVALUACIÓN
Criterios de Evaluación Porcentaje
5 Pruebas 30
7 Otros (Especifique) Trabajo Aplicado 20
21
Trabajos asistidos por el profesor (conferencias, seminarios, orientación para
estudio de casos, foros, exposiciones, presentaciones profesionales…)
10
22
Actividades de aprendizaje colaborativo (trabajos en grupo en interacción con el
docente, proyectos grupales, trabajos colaborativos con TIC, proyectos de
resolución de problemas o casos, exposiciones presentaciones profesionales…)
10
23
Actividades de prácticas y experimentación de los aprendizajes (actividades en
laboratorios, prácticas de campo, trabajos de observación dirigida, resolución de
problemas, talleres…)
10
24
Aprendizaje autónomo (lecturas, análisis y comprensión de materiales
bibliográficos y documentales, indagación y búsqueda de información, ensayos, 20

trabajos y exposiciones)
TOTAL 100%
BIBLIOGRAFIA
BASICA
• • Render B.; Stair R., Hanna M.; (2012), Métodos Cuantitativos para los negocios, Decimoprimera edición, Pearson,
México
• • Taha H.; (2012), Investigación de operaciones, una introducción, Novena edición, Pearson, México
COMPLEMENTARIA
• • Anderson D., Sweeney, D., Williams T., Camm J., Martin K., (2011), Métodos cuantitativos para los negocios,
Decimoprimera edición, Cengage Learning, México
• • Eppen, G., Gould, F., (2000), Investigación de operaciones en la ciencia administrativa, Quinta edición, Prentice Hal
México
• • Heizer, J., Render, B., (2002), Dirección de la Producción, Decisiones tácticas, Sexta edición, Prentice Hall, México.
• • Haeussler, E.; (2008), Matemáticas para Administración y Economía, Decimosegunda edición, Pearson, México.
• http://qm-for-windows.sharewarejunction.com/#download
RECOMENDADA
• • Hiller Frederick, Hiller Mark, (2008), Métodos Cuantitativos para Administración, Tercera Edición, McGraw Hill
Interamericana, México
• • Hiller, F., Lieberman G., (2010), Introducción a la Investigación de operaciones, Novena edición, McGraw Hill,
México.
• • Heizer J., Render B., (2009), Principios de Administración de Operaciones, Séptima edición, Pearson, México.
• • Krajewski, L., Ritzman, J., Larry, P., (2008), Administración de Operaciones; estrategia y análisis, Octava edición,
Pearson Educación, México.
• • Chase R., Jacobs, Aquilano, (2009), Administración de Operaciones Producción y cadena de suministros, Duodécima
edición, McGraw Hill, Madrid.
• • Arya & Lardner (2009), Matemáticas aplicadas para administración y economía, Cuarta edición, Pearson, México
• • Lind, M., (2008), Estadística Aplicada a los negocios y la economía, Decimotercera edición, McGrawHill, México.
• • Newbold, P., Carlson, W., Thorne, B., (2008), Estadística para administración y economía, Sexta edición, Pearson,
México
DIRECCIONES ELECTRONICAS
• Básicas
◦ http://home.ubalt.edu/ntsbarsh/Business-stat/opre/Spanish.htm
◦ http://www.investigacion-operaciones.com/contenido.htm
◦ http://home.ubalt.edu/ntsbarsh/Business-stat/home.html
• Complementarias
◦ http://www.investigacion-operaciones.com/material%20didactico/MANUAL%20INV%20OPER.pdf
◦ http://fcp.unach.mx/manuales/download/WinQsb1.pdf
◦ http://wps.prenhall.com/bp_weiss_software_1/1/358/91664.cw/index.html
• Recomendadas
◦ http://antiguo.itson.mx/dii/elagarda/apagina2001/PM/uno.html
◦ http://ing.utalca.cl/~fespinos/Manual%20WinQSB%20Quezada%20y%20Vergara.pdf
◦ http://operativa.tripod.com/invop/Invop.html
◦ https://www.box.com/shared/b3ghnnn4bf89jrji0kxg
◦ http://www.phpsimplex.com/teoria_metodo_simplex.htm

◦ • Larrinaga Ojanguren, Miguel Ángel, (2007), La optimización lineal: un instrumento de gestión, Primera
edición, Editorial Desclée de Brouwer, España. Recuperado de:
http://site.ebrary.com/lib/utesp/docDetail.action?docID=10479419&p00=programacion%20lineal
◦ • Guerrero Salas, Humberto, (2009), Programación lineal aplicada, Primera edición, Ecoe Ediciones, Colombia.
Recuperado de:
http://site.ebrary.com/lib/utesp/docDetail.action?docID=10758304&p00=programacion%20lineal
◦ • Maroto, Concepción Alcaraz, Javier Ginestar, Concepción, (2012), Investigación operativa en administración y
dirección de empresas, Editorial de la Universidad Politécnica de Valencia, primera edición, España. Recuperad
de: http://site.ebrary.com/lib/utesp/docDetail.action?docID=10646732&p00=investigaci%C3%B3n%20operativ
◦ http://site.ebrary.com/lib/utesp/docDetail.action?docID=10751521&p00=investigaci%C3%B3n%20operaciones
◦ http://site.ebrary.com/lib/utesp/docDetail.action?docID=10479349&p00=modelos%20matematicos
◦ http://www.bibliotechnia.com/bibliotechnia20/index.php?option=com_libros&task=preview&id=3371&Itemid=
◦ http://www.bibliotechnia.com/bibliotechnia20/index.php?option=com_libros&task=preview&id=2388&Itemid=
◦ http://site.ebrary.com/lib/utesp/docDetail.action?docID=10179539&ppg=3
PROGRAMA DE LA ASIGNATURA
CONTENIDOS
SESION
(Hora
Clase)
TAREAS PREVIAS / LECTURAS OBLIGATORIAS
Indicaciones generales del curso
- Presentación
del sílabo -
Evaluaciones -
Consideraciones
de estudio -
Metodología -
Visión general de
la materia
2
• Tarea, resumen de: Ciencia de la Administración
Aplicada para Gerentes y Lideres Gerenciales: Toma
de decisiones
http://home.ubalt.edu/ntsbarsh/opre640S/SpanishD.htm
, http://home.ubalt.edu/ntsbarsh
Unidad 1.- MODELOS MATEMATICOS, METODOS CUANTITATIVOS, OPTIMIZACION
1.1 Introducción
a 1.2
Definiciones,
clases, tipos 1.3
Representaciones
y
consideraciones
1.4 Formulación
de modelos y
análisis de
modelos
matemáticos 1.5
Análisis
cuantitativo 1.6
Aplicaciones
6
• - Render, Métodos cuantitativos para los negocios,
Introducción al análisis cuantitativo, Cap. 1, Págs. 1 a
16
• - Taha, Investigación de operaciones, ¿Qué es la
Investigación de operaciones? Cap. 1, Pá
• Resolución de un modelo mediante un caso de
optimización: precio & demanda, costos, ingresos y
utilidades
Unidad 2.- PROGRAMACION LINEAL
2.1 Revisión de
desigualdades e
inecuaciones,
gráficos 2.2
• - Haeussler, Matemáticas para Administración y
Economía, Programación lineal, Cap. 7, Págs. 300 a
317.

Funciones
lineales, rectas,
intersecciones,
áreas y
soluciones,
sistemas de
inecuaciones
2
• - Anderson, Métodos cuantitativos para los negocios,
Introducción a la Programación Lineal, Cap. 7, Págs.
234 a 251
• - Eppen, Programación lineal: Análisis gráfico, Cap. 4,
Págs. 130 a 165
• - Taha, Investigación de operaciones, Modelado con
programación lineal, Cap. 2, Págs. 13 a 16.
2.3 Interpretación
del método
gráfico de
maximización
2.4 Modelos de
optimización:
Máximos
-Planteamiento
de modelos de
maximización,
Restricciones,
condiciones de
no negatividad,
gráficas, Análisis
4
Modelos de programación lineal: métodos gráficos y
por computadora, Cap. 7, Págs. 249 a 269
Optimización Lineal Problema de maximización, Cap.
7, Págs. 234 a 256
• - Taha, Investigación de operaciones, Modelado con
programación lineal, cap. 2, Págs. 16 a 24
2.5 Interpretación
del método
gráfico para
minimización.
2.6 Modelos de
optimización:
Minimización
Planteamiento de
modelos,
Restricciones,
condiciones de
no negatividad
gráficas y
analisis
4
• Render, Métodos cuantitativos para los negocios,
Modelos de programación lineal: métodos gráficos y
por computadora, Cap. 7, Págs. 269 a 290
• Taha, Investigación de operaciones, Modelado con
programación lineal, Cap. 2, págs. 24 a 35
Primera prueba
Evaluación
unidad 1 y 2
2
Unidad 3.- METODO SIMPLEX Y DUALIDAD
3.1 El método
simplex, revisión
de matrices,
solución de
ecuaciones.
Revisión de
programas
informáticos.
Aplicación de las
tablas del
2
• - Taha, Investigación de operaciones, Método Simplex
y análisis de sensibilidad, Cap. 3, Págs. 69 a 85
• Haeussler, Matemáticas para Administración y
Economía, Programación lineal, Cap. 7, Sec. 7.4 a 7.7,
Págs. 296 a 307

SIMPLEX
3.2
Maximización:
método de
solución
matricial 3.3
Minimización:
uso de programas
informáticos en
casos especiales
6
• - Taha, Investigación de Operaciones, Método Simplex
y análisis de sensibilidad, Cap. 3, Págs. 76 a 89
3.4 Análisis de
recursos y
sensibilidad.
Tasas de
sustitución y
precios sombra
4
Economía, Cap. 7, Sec. 7.4 a 7.7, Págs. 296 a 329
• - Taha. Investigación de operaciones, Dualidad y
análisis postóptimo, Cap. 4, Págs. 137 a 157
3.5 Problema
dual,
transformaciones,
resolución,
interpretaciones
mínimos y
máximos 3.6
Aplicaciones
2
Economía, Programación lineal, El dual, Cap. 7, Sec.
7.8, Págs. 330 a 341
• - Taha, Investigación de operaciones, Dualidad y
análisis pos óptimo, Cap. 4 Págs. 137 a 164
Aplicaciones de programación lineal, Cap. 8, Págs. 307
a 339
EXAMEN PRIMER BIMESTRE
- Evaluación
Unidades 1, 2 y 3
2
Unidad 4.- MODELOS DE TRANSPORTE Y ASIGNACION
4.1 Introducción:
aplicación de la
programación
lineal. El modelo
del transporte,
condiciones 4.2
Formulación y
solución
programación
lineal, Algoritmo
de transporte:
métodos de
solución,
nor-oeste
4
Modelos de transporte y asignación, Cap. 9, Págs. 341
a 365
• - Taha, Investigación de operaciones, Modelo de
transporte y sus variantes Cap. 5, Págs.175-199
Modelos de Distribución y de red, Problema de
transporte, Cap. 10, Sec. 10.1, Págs. 418 a 426
4.3 El Modelo de
Asignación,
método Húngaro
de resolución 4.4
Aplicaciones y
uso de programas
2
Modelos de transporte y asignación, Cap. 9, Págs. 365
a 380
• Taha, Investigación de operaciones, Modelo de
transporte y asignación, El modelo de asignación Cap.
5 sec. 5.4, Págs. 200 a 207
• Anderson, Métodos cuantitativos para los negocios,

informáticos Modelos de Distribución y de red, Problema de
asignación, Cap. 10, Sec. 10.2, Págs. 426 a 432
Segunda Prueba
Evaluación
Unidades 3 y 4
2
Unidad 5.- REDES Y ADMINISTRACIÓN DE PROYECTOS
5.1 Introducción,
definiciones.
Técnicas de
programación y
control 5.2
Diagramas de
red, PERT-CPM:
eventos,
actividades,
construcción del
diagrama
4
Administración de Proyectos, Cap. 12, Págs. 459 a 464
Modelos de Distribución y de red, Problema de
asignación, Cap. 10, Sec. 10.2, Págs. 426 a 432
• Taha, Investigación de operaciones, Modelo de redes,
Cap. 6, Sec. 6.5.1, Pág. 247 a 251
5.3 Algoritmo de
la ruta crítica,
cálculo, tiempos,
holguras,
reducción de
tiempos CPM
4
Programación de Proyectos PERT/CPM, Cap. 13, Sec.
13.1, Págs. 574 a 581
• Eppen, Administración de proyectos PERT-CPM, Cap.
14
5.4 Variabilidad
en los tiempos de
las actividades,
tiempos
esperados,
probabilidad de
término del
proyecto 5.5
CPM y el
equilibrio entre el
tiempo y el costo.
Administración
del costo del
proyecto
2
Programación de proyectos, Cap. 13, Sec. 13.2, Págs.
581 a 593
• Taha, Investigación de operaciones, Modelo de redes,
PERT-CPM, Cap. 6, sec. 6.5, Págs. 247 a 264
Unidad 6.- TOMA DE DECISIONES
6.1 Introducción.
El proceso de
toma de
decisiones en las
operaciones,
fundamentos de
la toma de
decisiones 6.2
Árboles de
decisión
2
Análisis de Decisiones, Cap. 3, Págs. 81 a 95

6.3 Criterios de
decisión - Toma
de decisiones en
condiciones de
incertidumbre -
Toma de
decisiones en
condiciones de
riesgo - Toma de
decisiones en
condiciones de
certidumbre
4
Análisis de Decisiones, Cap. 4, Sec. 4.3 a 4.5, Págs.
105 a 125
• - Newbold Paul, Estadística para administración y
economía, Cap. 21, Pág. 885 a 895
EXAMEN SEGUNDO BIMESTRE
Evaluación
unidades 4, 5 y 6
2

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Investigación operativa
Fecha: 31/10/2016
Tema: LP Solve IDE
Nos permite escribir en lenguaje matemático natural.
Siempre al final de cada variable va el “;”.
Usar el punto del teclado numérico.
Se ingresa las variables y se presiona play.
Ponemos resultados
Y consultamos sentitivity.
Los resultados que se mantengan en el rango entre:

Investigación operativa
Fecha: 31/10/2016
24 y 60 mientras esos cambien no pasa nada.

Investigación Operativa Fecha: 18/11/2016
Clase no.
Diagramas de Red
Tema: Trasbordos
Solve
Resultado:
Se envía de Cleveland a Boston 3500 a $3 c/u total 10500
Se envía de Cleveland a Chicago 1500 a $2 c/u total 3000

Clase no.

Clase no.
Diagramas de Red
Transporte:
Orígenes y destinos ficticios
Si la oferta no es igual a la demanda, entonces existe un desbalance.
Fabricas 1 Machala 2 Santa
Elena
3 Cuenca 4 Bodega
Ficticia
OFERTA
1 Quito 2 x11 3 x12 3 x13 0 x14 10000
2 Guayaquil 1 x21 1 x22 3 x23 0 x24 15000
3 Manta 5000 N x31 1 x32 5000 N x33 0 x34 5000
DEMANDA 10000 5000 10000 5000 30000
Cuando no existe envió entre las variables se las denomina “M” y en el software deben ser
valores exagerados por ejemplo 5000 superiores para que el mismo anule el valor referente a
la bodega ficticia deben ir valores de “0” para que el programa lo reconozca.
*No hay envíos de Manta a Cuenca porque sale más económico desde Guayaquil.
*No hay envíos de Manta a Machala porque sale más económico desde Guayaquil.
Resultados:
Se envía de

Clase no.

Clase no.
Diagramas de Red
Tema: Trasbordos
Casos en los que existe una bodega en la mitad del diagrama en el que no se queda
nada de mercadería.
Ejercicio no. 1:
Bodegas (plantas):
600=x13+x14
400=x23+x24+x28
Almacenes (Nodos de trasbordo):
X13+x23=x35+x36+x37+x38
X14+x24=x45+x46+x47+x48
Destinos:
200=x35+x45
150=x36+x46
350=x37+x47
300=x38+x48+x28
Z=2x13+3x14+3x23+x24+x28+2x35+6x36+3x37+6x38+4x45+4x46+6x47+5x48
Pasamos las variables a Solve;

Clase no.
Resultados:
Luego se realiza el diagrama de resultados:
Dibujar
Resultados:
Se envía de Denver a Kansas se envía 550u a $2 con un costo de $1100
Se envía de Denver a Luisville se envía 50u a $3 con un costo de $150
Se envía de Atlanta a Luisville se envía 100u a $1 con un costo de $100

Clase no.
Se envía de Atlanta a New Orleans se envía 300u a $1 con un costo de $300
Se envía de Kansas a Detroit se envía 200u a $2 con un costo de $400
Se envía de Kansas a Dallas se envía 350u a $3 con un costo de $1050
Se envía de Louisville a Miami se envía 150u a $4 con un costo de $600
TOTAL: $3700

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1. Método simplex desarrollar a mano
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8Xr + SX? § 16 {Ealacrón ?}
ZXz É 1ú iEcuación 3}
Xi. Xr ¿0
ATI firmó un contrato con un fabricante de bicicletas para producir un cuadro nuevo con por lo menos 20% de contenido de fi bra
de carbón y no más de I0% de contenido Kevlar. Para cumplir con la especificación de peso requerida, se debe utilizar un total de
30 yardas de material para cada cuadro.
a) Formule un programa lineal para determinar el número de yardas de cada calidad de material de fibra de vidrio que ATI debe
utillzar en cada cuadro para minimizar el costo total. Defina las variables de decisión e indique el propósito de cada restr¡cc¡ón,
b) Calcule el costo total en cada punto extremo. ¿Cuál es la solución óptima?
c) El distribuidor de material de fibra de vidrio actualmente tiene un exceso de artícu,os almacenados del material de calidad
profesional. Para reducir el inventario, el distribuidor ofreció a AT 1a oportunidad de comprar material de calidad profesional a
$8 Ia yarda. ¿Cambiará la solución óptima?
d) Suponga que el dístribuidor reduce aún más el precio del material de calidad profesional a 57.40 poryarda. iLa solución
óptima camb¡a? ¿Qué efecto tendrá en la solución óptima el precio aún más bajo del material de calidad profesional? Explique
por que. '.
--
2. Análisis de sensibilidad usando software
Applied-Technology, lnc. (ATl)fabrica cuadros para bicicleta utilizando dos materiales de fibra de vidrio que mejoran la razón fuerza
a peso de los cuadros. El costo del material de calidad estándar es S7,50 por yarda y el costo del material de calidad profesional es
$9.00 por yarda. Los materiales de ambas calidades contienen diferentes cantidades de fibra de vidrio, fibra de carbón y Kevlar, como
muestra la tabla siguiente:

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