Tarea semana 1

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TIPOS DE USUARIOS DE BASE DE DATOS

Becerril zuppa Gabrielaにより

Tomografía axial computarizada y resonanciamagnética para la elaboración de unatlas de anatomía segmentaria a partir decriosecciones axiales del perro

GEISON MELOにより

Modelo Relacional

Miguel Galloにより

COMPUTACIÓN CUÁNTICA

Johan Andres Torres Cruzにより

Qué es la Investigación de Operaciones

Fases del estudio de IO

Las principales fases son:

5) Implementación: transformación de los resultados en instrucciones de operación comprensibles que se emitirán a las personas que administrarán el sistema r ecomendado.

4) Validez del modelo: comprueba si el modelo propuesto hace en realidad lo que dice que hace

3) Solución del modelo: implica el uso de algoritmos de optimización bien definidos

2) Construcción del modelo: transformar la definición del problema en relaciones matemáticas

1) Definición del problema: definir el alcance del problema investigado.

Más que solo matemáticas

Un estudio de IO no debe iniciar con el prejuicio de utilizar una herramienta matemática específica antes de que se justifique su uso.

Las soluciones se originan en las personas y no en la tecnología. Cualquier solución que no tome en cuenta el comportamiento humano probablemente falle.

Antes de aventurarse en un complicado modelado matemático, el equipo de IO debe explorar la posibilidad de utilizar ideas “agresivas”para resolver la situación.

Modelos de colas y simulacion

Los modelos de colas utilizan modelos probabilísticos y estocásticos para analizar líneas de espera.

La simulación estima las medidas de desempeño al imitar el comportamiento del sistema real.

Las colas y la simulación estudian las líneas de espera.

No son técnicas de optimización. Determinan medidas de desempeño de las líneas de espera,como :tiempo de espera promedio en la cola, tiempo de espera promedio para el servicio, y el uso de las instalaciones de servicio.

Solución del modelo IO

Reglas empíricas:

2) Metaheurística

1) Heurística

Otras técnicas IO:

Programación entera: las variables asumen valores enteros

Programación dinámica: el modelo original puede descomponerse en subproblemas más pequeños y manejables

Programación de red: en la cual el problema puede modelarse como una red

Programación no lineal: las funciones del modelo son no lineales

Tecnica IO mas importante:

Programación Lineal: Esta diseñada para modelos con funciones objetivo y restricciones lineales.

Modelos de investigación de operaciones

Una solución del modelo es:

Óptima: si, además de ser factible, produce el mejor valor de la función objetivo

Factible: si satisface todas las restricciones

Componentes principales modelo IO:

3) Criterio objetivo adecuado

2) Restricciones

1) Alternativas