Tipos de modelos matemáticos

TIPOS DE MODELOS MATEMÁTICOS

1.Cuantitativos y cualitativos: La mayor parte de los problemas de un negocio u organización comienzan con un análisis y definición de un modelo cualitativo y se avanza gradualmente hasta obtener un modelo cuantitativo. La investigación de operaciones se ocupa de la sistematización de los modelos cualitativos y de su desarrollo hasta el punto en que pueden cuantificarse. Cuando es posible construir un modelos matemático insertando símbolos para representar relaciones entre constantes y variables estamos ante un modelo cuantitativo. Una ecuación es un modelo de este tipo. Las formulas, las matrices, los diagramas o series de valores que se obtienen mediante procesos matemáticos.

2.Estándares y hechos a la medida: Se llaman modelos estándar a los que solo hay que insertar o sustituir diferentes valores con el fin de obtener un valor a una respuesta de un sistema y son aplicables al mismo tipo de problemas en negocios afines. Se llaman modelos hechos a la medida cuando se crean modelos para resolver un caso de problema en especifico que se ajusta únicamente a este problema.

3.Probabilísticas y deterministicos: Los los modelos que se basan en las probabilidades y estadísticas y que se ocupan de incertidumbres futuras se llaman probabilísticas y los modelos que no tienen consideraciones probabilísticas se llaman determinísticos el PERT, los inventarios, la programación lineal, enfocan su atención en aquellas circunstancias que son criticas y en los que las cantidades son determinadas y exactas.

4.Descriptivos y de optimización: Cuando un modelo constituye sencillamente una descripción matemática de una condición real del sistema se llama descriptivo. Algunos de estos modelos se emplean para mostrar geográficamente una situación y ayudan al observador a evaluar resultados por secciones una sobre otra. Puede obtenerse una solución, sin embargo, en este modelo solo se intenta describir la situación y no escoger una alternativa. Cuando con la aplicación del modelo se llega a una solución optima de acuerdo con los criterios de entrada, se trata de un modelo de optimización.

5.Estáticos y dinámicos: Los modelos estáticos se ocupan de determinar una respuesta para una serie especial de condiciones fijas que probablemente no cambiaran significativamente a corto plazo es decir, la solución esta basada en una condición estática.Un modelo dinámico por el contrario esta sujeto al factor tiempo que desempeña un papel esencial en la secuencia de las decisiones, independientemente de cuales hayan sido las decisiones anteriores. A la programación dinámica pertenecen estos modelos.

6.De simulación y no simulación: Con el uso de la computadora es fácil preparar un modelo simulado paso por paso donde se puede reproducir el funcionamiento de sistemas o problemas de gran escala. En un modelos de simulación los datos de entrada pueden ser reales o generados en forma aleatoria. Los modelos que no se prestan para usar datos empíricos o simulados en forma aleatoria son modelos no simulados como los de optimización o los creados a la medida.

Fuentes de Información:

* "Investigación de Operaciones". Hamdy A. Taha. Quinta edición. Alfaomega. 

*http://www.uaeh.edu.mx/docencia/P_Presentaciones/huejutla/sistemas/investigacion_operaciones/modelos.pdf

PASOS PARA REALIZAR UNA SIMULACIÓN

1. Identificación y análisis del objetivo que se quiere desarrollar: Se define el sistema que se desarrollará y se estudiará. Las entidades y variables que lo conforman.

2. Recopilación de datos: Es la parte mas lenta y costosa en desarrollar, ya que se necesita recolectar información de calidad para realizar una certera simulación.

3. Diseño del modelo de simulación: Es donde se refleja la información y los conocimientos obtenidos anteriormente, lo que creará la esencia del sistema. Y cambios deseados en parámetros y variables.

4. Desarrollo o Construcción del modelo de simulación: Es donde se captura y codifica el sistema en la computadora, y esto debe reflejar el diseño del modelo.

5. Validación y verificación: Aquí es donde se aclaran todas las dudas que se tengan sobre el sistema desarrollado respecto a la credibilidad del diseño del modelo, su funcionamiento y la codificación del programa funcional.

6. Simulación: Es el proceso de repetir el comportamiento del sistema mediante el modelo, bajo diferentes condiciones del modelo o en su operación. Y esto es realizado mediante el aprovechamiento de medios computacionales.

7. Análisis del modelo de la simulación: Es donde se estudian los resultados obtenidos mediante varias corridas de la simulación y se detectan soluciones al objetivo planteado para el sistema.

8. Alternativas de solución generadas: Es la última parte del proceso de una simulación, y consiste en enmarcar el análisis dentro de distintas perspectivas para los caminos en cada sistema para los diferentes caminos que puede tomar la empresa.

Fuentes de información:
*http://tesis.uson.mx/digital/tesis/docs/7444/Capitulo4.pdf
*http://webdelprofesor.ula.ve/ingenieria/hhoeger/simulacion/PARTE3.pdf