CLASIFICACIÓN DE LOS MODELOS

¿Qué es un modelo?
Un modelo es una representación ideal de un sistema y la forma en que este opera. El objetivo es analizar el comportamiento del sistema o bien predecir su comportamiento futuro. Obviamente los modelos no son tan complejos como el sistema mismo, de tal manera que se hacen las suposiciones y restricciones necesarias para representar las porciones más relevantes del mismo. Claramente no habría ventaja alguna de utilizar modelos si estos no  Simplificaran la situación real.

Un modelo es producto de una abstracción de un sistema real: eliminando las complejidades y haciendo suposiciones pertinentes, se aplica una técnica matemática y se obtiene una representación simbólica del mismo.

Un modelo matemático consta al menos de tres conjuntos básicos de elementos:

Variables de decisión y parámetros
Las variables de decisión son incógnitas que deben ser determinadas a partir de la solución del modelo. Los parámetros representan los valores conocidos del sistema o bien que se pueden controlar.

Restricciones
Las restricciones son relaciones entre las variables de decisión y magnitudes que dan sentido a la solución del problema y las acotan a valores factibles. Por ejemplo si una de las variables de decisión representa el número de empleados de un taller, es evidente que el valor de esa variable no puede ser negativo.

Función Objetivo
La función objetivo es una relación matemática entre las variables de decisión, parámetros y una magnitud que representa el objetivo o producto del sistema.

Clasificación de Modelos

Muchos problemas de decisión implican un gran número de factores o variables importantes o pueden tener muchas opciones a considerar por lo que se hace necesario la utilización de computadoras para su solución.

Los modelos de programación lineal y programación entera son las técnicas más utilizadas para resolver problemas grandes y complejos de negocios de este tipo. En ellos se aplican técnicas matemáticas para hallar el valor máximo (o el mínimo) de un objetivo sujeto a un conjunto de restricciones.

La simulación es una técnica para crear modelos de sistemas grandes y complejos que incluyen incertidumbre. Se diseña un modelo para repetir el comportamiento del sistema. Este tipo de modelo se basa en la división del sistema en módulos básicos o elementales que se enlazan entre sí mediante relaciones lógicas bien definidas. El desarrollo de un modelo de simulación es muy costoso en tiempo y recursos.

Problemas dinámicos los problemas dinámicos de decisión implican un tipo particular de complejidad cuando hay una secuencia de decisiones  interrelacionadas a través de varios períodos.

La investigación de operaciones, tiene métodos de optimización aplicables a los siguientes tipos de problemas:

METODOS DETERMINISTICOS: Ejemplo: Programación lineal, programación entera, probabilidad de transporte, programación no lineal, teoría de localización o redes, probabilidad de asignación, programación por metas,
teoría de inventarios, etc.

METODOS PROBABILISTICOS: Ej. Cadenas de Markov, teoría de juegos, líneas de espera, teoría de inventarios, etc.

METODOS HIBRIDOS: Tienen que ver con los métodos determínisticos y probabilísticos como la teoría de inventarios.

METODOS HEURISTICOS: Son las soluciones basadas en la experiencia, como la programación heurística.

Los modelos planteados se conocen como modelos determinísticos. En contraste, en algunos casos, quizá no se conozcan con certeza los datos, más bien se determinan a través de distribuciones de probabilidad, se da cabida a la naturaleza probabilística de los fenómenos naturales. Esto da origen a los así llamados modelos probabilísticos o estocásticos.

REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
·         Mautner Himmelblau, David; Bischoff Kenneth B.; Análisis y Simulación de Procesos