Unidad 3 asignacion y transporte investigacion de operaciones

Problema de transporte preguntas y respuestas ppt

ResumenEste estudio presenta un modelo de minimización de arrepentimiento aleatorio (RRM) en varias etapas como sistema de apoyo a la toma de decisiones de rescate de emergencia para determinar el programa de preasignación de recursos de emergencia para la red de autopistas. La metodología propuesta consta de tres pasos: (1) enfoque mejorado de la frecuencia de accidentes para identificar los puntos negros en la red de autopistas, (2) modelo de programación estocástica (SP) para determinar los conjuntos de planes de asignación inicial, y (3) modelo basado en el arrepentimiento en la especificación logarítmica para seleccionar el más mínimo arrepentimiento considerando los factores del tiempo de respuesta, el coste total y la demanda. El modelo se aplica al caso de estudio de la red de autopistas de 2014-2016 en Shandong, China. Los resultados muestran que el modelo de minimización de arrepentimiento aleatorio (RRM) puede mejorar la compensación total del modelo SP hasta cierto punto. La RRM en la especificación logarítmica se comporta ligeramente mejor que la maximización de la utilidad aleatoria (RUM) y la RRM en la especificación lineal-aditiva en este caso. Este enfoque surge como una valiosa herramienta para ayudar a los responsables de la toma de decisiones a asignar recursos antes de que se produzca el accidente de tráfico, con el objetivo de minimizar el arrepentimiento total de sus decisiones.

Ejemplo de problema de transporte resuelto pdf

1Departamento de Matemáticas, Universidad de Jahangirnagar, Savar, Dhaka, Bangladesh.2Departamento de Ingeniería de Gestión, Universidad Técnica ‘Gheorghe Asachi’ de Iasi, Iasi, Rumanía.3Departamento de Matemáticas, Universidad de Ruse, Ruse, Bulgaria.
Las industrias necesitan planificar el transporte de sus productos desde los centros de producción hasta los usuarios finales con un coste de transporte mínimo para maximizar el beneficio. Este proceso se conoce como problema de transporte, que se utiliza para analizar y minimizar los costes de transporte. Este problema es muy discutido en la investigación operativa por su amplia aplicación en varios campos, como la programación, la asignación de personal, los problemas de mezcla de productos y muchos otros, por lo que este problema no se limita realmente al transporte o la distribución. En el procedimiento de solución de un problema de transporte, encontrar una solución básica inicial factible es el requisito previo para obtener la solución óptima. De nuevo, el desarrollo es un proceso continuo e interminable para encontrar la mejor entre las mejores. La creciente complejidad de la gestión exige el desarrollo de métodos y técnicas sólidas para la solución de los problemas. Teniendo en cuenta estos factores, esta investigación pretende proponer un algoritmo “Método de Asignación Incesante” para obtener una solución básica inicial factible para los problemas de transporte. También se resuelven varios problemas numéricos para justificar el método. Los resultados obtenidos muestran que el algoritmo propuesto es eficaz para resolver los problemas de transporte.

Problema de transporte en la investigación operativa pdf

Tras la centralización de las unidades de cuidados intensivos pediátricos del Reino Unido en 1997, se crearon equipos de recuperación de cuidados intensivos pediátricos especializados (PICRT) para transportar a los niños en estado crítico desde los hospitales generales de distrito (DGH). La ubicación actual y la zona de captación de los PICRT que cubren Inglaterra y Gales se basan en los patrones históricos de derivación. Las normas de calidad nacionales especifican que los PICRT deben llegar a la cabecera del paciente en un plazo de 3 horas desde la aceptación de la derivación.
Determinar qué proporción de la demanda de servicios de PICRT en Inglaterra y Gales puede ser alcanzada en 3 horas y explorar el impacto potencial de cobertura de estándares más estrictos de “tiempo hasta la cabecera”.
Se utilizaron métodos matemáticos de asignación de lugares para: (1) determinar la asignación óptima de los DGH a las ubicaciones actuales de los PICRT para minimizar el tiempo de viaje por carretera y calculamos la proporción de la demanda alcanzable en 3 horas, 2 horas, 90 min, 75 min y 1 hora y (2) explorar el impacto de cambiar el número y la ubicación de los PICRT en la cobertura de la demanda para los diferentes umbrales de tiempo.

Ejemplo de programación lineal de un problema de transporte

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La investigación operativa (inglés británico: operational research), a menudo abreviada con el inicialismo OR, es una disciplina que se ocupa del desarrollo y la aplicación de métodos analíticos avanzados para mejorar la toma de decisiones.[1] A veces se considera un subcampo de las ciencias matemáticas.[2] El término ciencia de la gestión se utiliza a veces como sinónimo.[3]
Empleando técnicas de otras ciencias matemáticas, como la modelización, la estadística y la optimización, la investigación operativa llega a soluciones óptimas o casi óptimas para problemas complejos de toma de decisiones. Debido a su énfasis en las aplicaciones prácticas, la investigación operativa se solapa con muchas otras disciplinas, especialmente la ingeniería industrial. La investigación operativa se ocupa a menudo de determinar los valores extremos de algún objetivo del mundo real: el máximo (de beneficio, rendimiento o ganancia) o el mínimo (de pérdida, riesgo o coste). Sus técnicas, originadas en el ámbito militar antes de la Segunda Guerra Mundial, se han extendido a problemas de diversos sectores[4].

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