Subido por Edwin Ismael Palza Chambe

Sesion 01

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Optimización Económica
Introducción
Ideas previas
- Diariamente tomamos decisiones, nos basamos en una combinación entre intuición y
método
- El método científico nos proporciona tres áreas para tal fin:
a) La investigación operativa (O.R., Operations Research)
b) La ciencia de la gestión (M.S., Management Science)
c) El análisis de sistemas
Ideas previas
Área
Definición
Investigación Operativa
Operations Research (O.R.)
Es un método que se dedica a la aplicación de
disciplinas analíticas avanzadas para ayudar en la
resolución de problemas y la toma de decisiones,
siendo útil en la gestión de las organizaciones. Se
consagra a establecer los valores supremos de
alguna meta del mundo real.
Ciencia de la Gestión
Management Science (M.S.)
Se refiere a los modelos de desarrollo y, las
aplicaciones y conceptos que pueden ser útiles para
ayudar a aclarar los aspectos de la gestión y
solventar los problemas de la misma. Los modelos
utilizados
se representan
a
menudo
matemáticamente, pero algunas veces se utilizan
también modelos informáticos o representaciones
visuales.
Análisis de Sistemas
Trata básicamente de determinar los objetivos y
límites del sistema objeto de análisis, caracterizar
su estructura y funcionamiento, marcar las
directrices que permitan alcanzar los objetivos
propuestos y evaluar sus consecuencias.
Ideas previas
Investigación Operativa
• Programación lineal
• Problemas de transporte y
asignación
• Modelos de optimización de
redes
• Programación dinámica
• Programación entera
• Programación no lineal
• Metaheurística
• Teoría de juegos
• Análisis de decisiones
• Cadenas de Markov
• Teoría de colas
• Teoría de inventarios
• Procesos
de
decisión
markovianos
• Simulación
Ciencia de la gestión
Análisis de sistemas
Modelos y metamodelos de • Organismos y sistemas
diseño de sistemas
físicos
• Programación lineal
• Organización
• Sistemas input-output (modelo • Modelo de sistema abierto
Leontief)
• Modelo de sistema cerrado
• Programación dinámica
• Entropía
• Data Envelopment Análisis
• Heurístico
• Consideraciones
• Árboles y tablas de decisión
matemáticas
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•
•
•
•
•
•
•
•
•
Modelos de planificación
Modelos
prospectivos
extrapolativos
Regresión
Análisis de redes
Teoría Queuing
Simulación por ordenador
Gestión de la cadena
producción
Control de inventario
Gestión de proyectos
Transporte y logística
y
de
Ideas previas
La programación matemática constituye un campo amplio de estudio que se ocupa de
la teoría, aplicaciones y métodos computacionales para resolver los problemas de
optimización condicionada. En estos modelos se busca el extremo de una función
objetivo sometida a un conjunto de restricciones que deben cumplirse necesariamente.
-
Programacion lineal
Programación entera
Programación entera-mixta
Programación no lineal: Programación Cuadrática (QP), Programación Cuadrática
enetera-mixta (MIQP)
Existe además la programación con restricciones que se adecúa especialmente a:
-
Problemas de planificación temporal de corto plazo
Algunos problemas de optmización combinatoria que no se pueden resolver a través
de la programación matemática.
Ideas previas
- Modelo es un esquema teórico o abstracción (expresada en forma matemática) de un
sistema o de una realidad compleja.
- Un modelo económico es una formalización matemática de una determinada teoría
económica o representación simplificada de algún aspecto de la realidad económica.
Por tanto, supone una abstracción que sólo tiene en cuenta los factores considerados
relevantes por el agente decisor.
- Jevons definía el "problema de la Economía" como "Dada cierta población, con
diversas necesidades y capacidades productivas, en posesión de ciertas tierras y otras
fuentes de materiales, se quiere encontrar el modo de empleo del trabajo que
maximice la utilidad del producto”
- La conferencia del premio Nobel de Economía de 1970, P. A. Samuelson, versó sobre
los “Principios del Máximo en Economía Analítica”
- T. C. Koopmans dedicó la conferencia del premio Nobel de Economía de 1975 a "los 4
conceptos de optimalidad y su utilización"
Ideas previas
- Un modelo económico de optimización es un modelo económico donde se supone
un comportamiento optimizador de los agentes económicos implicados. Este
comportamiento optimizador es el que se entiende como comportamiento “racional”
en muchos de los modelos del análisis económico.
- La palabra óptimo proviene de optimismo y significa elegir el mejor curso de acción
posible.
- El término "optimal" fue introducido en 1710 por Leibnitz en su obra Theodicee para
designar la mejor alternativa de entre un número posible de estados de un caso o
asunto.
Ideas previas
- Un problema de optimización consiste en seleccionar valores para un conjunto de
variables interrelacionadas, que son las características independientes que distinguen
unos resultados de otros del sistema u objeto considerado, centrando la atención en
uno o varios objetivos diseñados para cuantificar el rendimiento y medir la calidad de
la decisión.
- Optimizar se entiende maximizar o minimizar el objetivo u objetivos que se pretende
teniendo en cuenta las restricciones que pueden limitar la selección de valores de las
variables de decisión..
Ideas previas
- Problema de optimización, pueden formalizarse y tratarse matemáticamente, dicho enfoque
matemático constituye la disciplina de optimización matemática.
𝑂𝑝𝑡𝑖𝑚𝑖𝑧𝑎𝑟 𝑓 𝑥
𝑠. 𝑎. 𝑥 ∈ 𝑆
𝑓: 𝐷 = ⋃! 𝐷! ⊆ ℝ" → ℝ#
Donde:
Con n³1 y kÎí1, 2, …, pý, es la función objetivo cuyos componentes se maximizan o minimizan
con respecto al vector de variables de decisión o instrumentos, x Î S Ì Rn, siendo:
𝑆 = 𝑥 ∈ ℝ" ⁄𝑥 𝑠𝑎𝑡𝑖𝑠𝑓𝑎𝑐𝑒 𝑡𝑜𝑑𝑎𝑠 𝑙𝑎𝑠 𝑟𝑒𝑠𝑡𝑟𝑖𝑐𝑐𝑖𝑜𝑛𝑒𝑠
S es el conjunto de soluciones factibles, también llamado región factible o conjunto de
oportunidades que recoge aquellos valores de las variables de decisión que describen al
sistema objeto de estudio mediante una serie de relaciones establecidas entre las mismas.
Ideas previas
Se entiende que S Í D; es decir que, ∀𝑥 ∈ 𝑆, ∃ 𝑓 𝑥 . Así pues, el conjunto imagen o
conjunto de valores alcanzables de f sobre S, se define como:
𝑓 𝑆 = 𝑦 ∈ ℝ" ⁄𝑦 = 𝑓 𝑥 , 𝑥 ∈ 𝑆
y la solución óp*ma o solución a un problema de op`mización consiste en la iden`ficación
del conjunto de valores de las variables de decisión que siendo fac`bles (sa`sfaciendo las
restricciones) lleva al valor óp`mo de la función obje`vo: aquellos y ∈ f(S) que son más
deseables.
Tipos de modelos (I)
Clasificación según
Tipos
Grado de abstración
- Modelos físicos
- Modelos gráficos
- Modelos simbólicos
Objetivo o fin que persigue
- Modelos teóricos o analíticos
- Modelos explicativos
- Modelos predictivos
- Modelos aplicados
Unidad de estudio
- Modelos de comportamiento individual
- Modelos de equilibrio de mercado
- Modelos de equilibrio general
Grado de especificación de los supuestos
- Modelos con especificación parcial
- Modelos con especificación completa
Formas funcionales
- Modelos lineales
- Modelos no lineales
Tipos de modelos (II)
Clasificación según
Tipos
Criterio temporal
- Modelos estáticos
- Modelos dinámicos
- Modelos multiperíodo o de desequilibrio
- Modelos de estado estacionario o equilibrio
Tratamiento de la incertidumbre del
entorno
- Modelos deterministas
- Modelos estocásticos
- Modelos borrosos
Conocimientos básicos para el desarrollo de modelos de
optimización económica
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Lógica
Teoría de conjuntos
Topología de números reales
Espacios vectoriales
Topología en el espacio
Funciones
Derivadas
Grafos y contornos
Convexidad
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