Modelo de optimización dual y análisis de sensibilidad en programación de recursos en las pymes
Resumen
El objetivo de este artículo fue analizar las teorías referente a los modelo de optimización dual y análisis de sensibilidad para lo cual se realizará un análisis, de las principales teorías del modelo matemático y la importancia de la sensibilidad, para la solución óptima en la programación de recursos en las pequeñas y medianas empresas (pymes).Este análisis se realizó en base a la revisión de fuentes bibliográficas inherentes a la temática, en su mayoría actualizadas. Se ha encontrado que la optimización dual y el análisis de sensibilidad ayudan a identificar las variables de decisión, la función objetivo y las restricciones, para así lograr formular el modelo de Programación Lineal, cuya ejecución se realiza en un software computacional. Se concluye que un modelo es la abstracción de un problema real; al cual se le aplican ciertas consideraciones matemáticas, permitiendo obtener resultados óptimos. Se comprende que la optimización consiste en buscar la solución óptima y eficiente frente a una situación problema mediante la formulación de un modelo matemático, en este modelo se puede inclinar a una maximización o minimización del resultado final, sujeto a una serie de restricciones.
Palabras clave
Referencias
Álvarez, J. (2014). Programación lineal Investigación de Operaciones (3ra ed.). Universidad Nacional de Ingeniería.
Andrés B., y Poler R., (2014). Metodología de asignación de recursos para el establecimiento de procesos colaborativos: Modelo de inversión para pymes. Dirección y Organización. 53. p. 4-18. https://doi.org/10.37610/dyo.v0i53.449
Borgonovo, E. (2017). Sensitivity Analysis. An Introduction for the Management Scientist. En International Series in Operations Research & Management Science (Vol. 251, p. 291). Springer
Bradley, R. (2014). Decision Theory : A Formal Philosophical Introduction Introduction : Making Decisions. En Introduction to Formal Philosophy (pp. 1–42). https://doi.org/10.1007/978-3-319-77434-3_34
Del Río Gómez D. (2021). Un método simplex en programación lineal multiobjetivo. Universidad de Valladolid. https://n9.cl/topes
Delfín-Pozos F. y Acosta-Márquez M. (2016). Importancia y análisis del desarrollo empresarial. Pensamiento & Gestión, 40, p. 184-220. https://doi.org/10.14482/pege.40.8810
Gamez, A., Morales, M. y Ramirez, C. (2018). Estado del arte sobre problemáticas financieras de las pymes en Bogotá, Colombia y América Latina. Económicas CUC, 39(2). 77-94. http://dx.doi.org/10.17981/econcuc.39.2.2018.05
Gass, S. I. (1983). Decision-Aiding Models: Validation, Assessment, and Related Issues for Policy Analysis. Operations Research, 31(4), 603–631.
Havas,, J. ; Olsson, A. ; Persson, J.; Schierscher, M. (2013) Modeling and optimization of university timetabling, URL https://odr.chalmers.se/bitstream/20.500.12380/185558/1/185558.pdf.
Hernández-Sampieri, R., & Mendoza-Torres, C. (2018) Metodología de la investigación: Las rutas cuantitativa, cualitativa y mixta (First edition). McGraw-Hill Education.
Mokhtar , S. (2012) . Programación Lineal y Flujo en Redes. Limusa, second edition,.
Pérez Peña, R. (2019). Introducción a los modelos de optimización. (Primera Edición) Editorial Universidad Piloto de Colombia. https://n9.cl/633cz
Saldaña, A; Oliva, C. ; Pradenas., M.( 2007).Modelos de programación entera para un problema de programación de horarios para universidades. Ingeniare. Revista chilena de ingeniería, 15(3):245–259.
Saltelli, A., Bammer, G., Bruno, I., Charters, E., Fiore, M. Di, Didier, E., Espeland, W. N., Kay, J., Piano, S. Lo, Mayo, D., Jr, R. P., Portaluri, T., Porter, T. M., Puy, A., Ravetz, J. R., Reinert, E., Sarewitz, D., Stark, P. B., Stirling, A., … Vineis, P. (2020). Five ways to ensure that models serve society : a manifesto. Nature, 582, 482–484.
Saltelli, A., Tarantola, S., Campolongo, F., y Ratto, M. (2004). Sensitivity Analysis in Practice. A Guide to Assessing Scientific Models. John Wiley & Sons Inc.
DOI: https://doi.org/10.23857/pc.v8i12.6324
Enlaces de Referencia
- Por el momento, no existen enlaces de referencia
Polo del Conocimiento
Revista Científico-Académica Multidisciplinaria
ISSN: 2550-682X
Casa Editora del Polo
Manta - Ecuador
Dirección: Ciudadela El Palmar, II Etapa, Manta - Manabí - Ecuador.
Código Postal: 130801
Teléfonos: 056051775/0991871420
Email: polodelconocimientorevista@gmail.com / director@polodelconocimiento.com
URL: https://www.polodelconocimiento.com/