Issuu on Google+

REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA UNIVERSIDAD FERMIN TORO ESCUELA DE ADMINISTRACION

M茅todos de investigaci贸n

INTEGRANTES: Arelys Freitez C.I.: 17.228.554

CABUDARE, ENERO 2012


Método simplex

El Método Simplex soluciona problemas de Programación Lineal de cualquier tamaño, desde dos hasta "n" variables de decisión. Los problemas pueden ser maximización o de minimización dependiendo del tipo de Función Objetivo que tengan y en cuanto al tipo de solución óptima que den, pueden ser de solución única o de solución múltiple o alterna. La computadora es un medio tecnológico que da gran apoyo en la solución de problemas en Programación Lineal, utilizando su gran velocidad de procesamiento de datos. La computadora puede utilizar cualquier tipo de software diseñado para este propósito, pero todos ellos emplearán el algoritmo matemático del Método Simplex. Algunos paquetes de software que se pueden utilizar para solucionar estos problemas son, elWinQSB, Storm, Lindo, etc. También se puede programar una hoja electrónica para este fin, con el Solver del Excel. Un requisito indispensable para usar la computadora con esta orientación, es tener el problema previamente modelado para facilitar la captura de los datos de entrada, que deberán ser de acuerdo al formato del software utilizado y proceder a su ejecución. La solución que da la computadora en su reporte de salida, se debe de interpretar para apoyar la toma de decisiones. El enfoque de este tema es, conocer los fundamentos del Método Simplex como un apoyo para interpretar la solución óptima, que es la solución matemática que da la computadora. Para lograr esto, se presenta la metodología que sigue el Método Simplex en la solución manual de problemas de Programación Lineal ya sean de maximización o de minimización:

1. Igualar las restricciones del problema modelado.

2. Formar la "Tabla Inicial"

.3. Reconocer si la solución que da la Tabla es óptima, checando el cumplimiento del "Criterio de Optimabilidad Si la solución no es óptima, se debe:

4. Calcular la "Nueva Tabla". Hasta encontrar la solución óptima.5.


Repetir el "Paso 3 y 4" hasta que la tabla calculada cumpla con el criterio de optimabilidad

.6. Dar la "Solución Optima" del problema.

7. "Interpretar" la solución óptima del problema

Métodos Probabilístico

La Probabilidad se deriva del verbo probar lo que significa "averiguar" lo que no es tan fácil de obtener o entender. La palabra "prueba" tiene el mismo origen el cual proporciona los detalles necesarios para entender lo que se requiere que sea cierto. Los modelos probabilísticas son vistos de manera similar que a un juego; las acciones están basadas en los resultados esperados. El centro de interés se mueve desde un modelo determinístico a uno probabilístico usando técnicas estadísticas subjetivas para estimación, prueba y predicción. En los modelos probabilísticas, el riesgo significa incertidumbre para la cual la distribución de probabilidad es conocida. Por lo tanto, la evaluación de riesgo significa un estudio para determinar los resultados de las decisiones junto a sus probabilidades. Los tomadores de decisiones generalmente se enfrentan a severa escasez de información. La evaluación de riesgo cuantifica la brecha de información entre lo que es conocido y lo que necesita saber para tomar una decisión óptima. Los modelos probabilístico son utilizados para protegerse de la incertidumbre adversa, y de la explotación de la propia incertidumbre. La Dificultad en la Evaluación de la Probabilidad se obtiene de la información, la cual es escasa, vaga, inconsistente, o incompleta. Una afirmación tal y como que "la probabilidad de una baja de electricidad se encuentra entre 0,3 y 0,4" es mas natural y realista que su contraparte “exacta” de que "la probabilidad de una baja de electricidad es 0,36342."


Es una tarea desafiante comparar varios cursos de acción y finalmente seleccionar la acción que se va a realizar. En determinados casos, esta tarea puede resultar excesivamente desafiante. Las dificultades de la toma de decisiones están representadas por la complejidad de las alternativas de decisión. La capacidad que tiene un decisor de procesar información limitada es un factor de exigencia ya cuando se consideran las implicancias de un solo curso de acción, pero en muchas decisiones se deben visualizar y comparar las implicancias de varios cursos de acción. Además, hay factores desconocidos que se inmiscuyen en la situación problemática; rara vez se conoce con certeza el resultado. La mayoría de las veces, el resultado depende de las reacciones de otras personas que quizás ni siquiera saben qué van a hacer. No es de sorprender entonces que a veces los decidores pospongan la elección lo más posible y que luego decidan sin intentar considerar todas las implicancias de su decisión Método Híbridos Alvarez y Jurgenson (2.003) denominan métodos híbridos a aquellos usados tradicionalmente en la investigación cuantitativa y que proponen como métodos también valiosos para el desarrollo de estudios cualitativos. El procedimiento de aplicación no varía; la diferencia generalmente se encuentra en la interpretación de los datos. INVESTIGACIÓN-ACCION: El propósito de la investigación-acción es resolver problemas cotidianos e inmediatos, Elliot citado por J. Mckernan (2.001) define la investigación-acción como "el estudio de una situación social con miras a mejorar la calidad de la acción dentro de ella". Por otro lado, Halsey citado por Alvarez y Jurgenson (2.003) la define como una "una intervención en pequeña escala en el funcionamiento del mundo real y el examen minucioso de estas intervenciones". La investigación-acción se fundamenta en tres pilares: •

Los participantes que están viviendo un problema son los más capacitados para abordarlo en su entorno naturalista.

La conducta de estas personas están influidas de manera importante por su entorno natural.


La metodología cualitativa es la más conveniente para el estudio de los entornos naturalistas, puesto que es uno de sus pilares Epistemológicos.

Existen tres visiones de la investigación-acción, en primer lugar, aparece la visión técnico-científica. El fundador de la investigación-acción fue Kurt Lewin, quien la planteó a mediado de la década de los años cuarenta del siglo XX, como una forma de indagación experimental basada en el estudio de grupos que experimentan problemas. El interés de Lewin se vio atraído por el estudio de las actitudes individuales y las decisiones tomadas en grupos pequeños que posteriormente podían manipularse. Su modelo consiste en una serie de decisiones en espiral, las cuales se toman en ciclos repetidos de análisis para reconceptualizar el problema. Lewin considera que la investigación-acción se compone de pasos seriados de acción: Planificación, Identificación de Hechos, Ejecución y Análisis


Revista virtual