Optimizacion en incertidumbre por medio de algoritmos geneticos con risk optimizer




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fecha de publicación26.01.2016
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OPTIMIZACION EN INCERTIDUMBRE POR MEDIO DE ALGORITMOS GENETICOS CON RISK OPTIMIZER

 

TOPICO

HORAS

DETALLE

 

 

16,0

En este seminario de dos días se explora con mayor detenimiento diversos modelos de optimización por medio de algoritmos genéticos e incertidumbre utilizando la herramienta de Palisade del RISKOptimizer. Se utilizan los distintos métodos algorítmicos de solución de problemas que posee la aplicación utilizando creativos métodos de planteamiento de problemas para una multiplicidad de industrias. Independientemente de la industria a la que pertenezca el participante, el mismo saldrá del curso poseyendo una amplia base para poder plantear y resolver prácticos problemas de optimización. Requisito: conocimientos intermedios de @RISK.


1

Introducción al RiskOptimizer

1,8

El @RISK se utiliza para obtener estadísticas descriptivas en situaciones en donde tomamos decisiones bajo incertidumbre. Con el RISKOptimizer, podemos realmente encontrar la MEJOR decisión a realizar bajo incertidumbre. El siguiente ejemplo sencillo nos introducirá al poder del RISKOptimizer.

2

Introducción al RISKOptimizer: El Problema de la librería

1,1

El @RISK se utiliza para obtener estadísticas descriptivas en situaciones en donde tomamos decisiones bajo incertidumbre. Con el RISKOptimizer, podemos realmente encontrar la MEJOR decisión a realizar bajo incertidumbre. El siguiente ejemplo sencillo nos introducirá al poderl del RISKOptimizer.

3

El problema de la librería con control sobre el precio de liquidación

0,4

Ahora modificamos el ejemplo de la librería del capítlo anterior para permitir que el dueño de la librería pueda vender los calendarios sobrantes a los clientes. La librería podría también escoger elprecio para los calendarios sobrantes basado en una función decreciente del número de los calendarios sobrantes.

4

El problema de la librería multi-producto

0,3

El RISKOptimizer puede ser fácilmente utilizado para resolver el problema de la librería en donde existen varios productos. Aquí se muestra un ejemplo.

5

El problema de la librería con datos históricos

0,3

En este capítulo mostramos cómo se pueden utilizar los datos históricos para modelar precios completos y demandas de liquidación para el problema de la librería.

6

Administración de rendimientos

0,8

Las aerolíneas y los hoteles poseen un tipo especial de problema de inventarios. Tan pronto como un vuelo despega el valor de cualquier asiento desocupado se anula completamente. Cada día que pasa, una habitación de hotel vacía ha perdido su potencial de generación de ingresos. La práctica de administrar de manera óptima los "inventarios" en ests situaciones en donda las unidades (un asiento vacío o una habitación vacía) pierden "instantáneamente" su valor se denomina administración de rendimientos. Con RISKOptimizer se puede realizar un análisis de administración de rendimientos de forma muy sencilla.

7

Políticas óptimas de órdenes de pedido sobre bienes de moda

1,4

Las empresas que venden al detalle deben determinar al inicio de cada temporada cuánto deben ordenar de artículos de moda tales como sweaters, vestidos y zapatos. En este modelo se determina la política óptima de determinación de pedidos para artículos de moda, dadas las incertidumbres en la demanda y en los tiempos de entrega de las órdenes al proveedor, de forma tal que se maximice la rentabilidad.

8

El problema de la mezcla de producto

1,4

Virtualmente todo libro de ciencias de la administración inicia con el estudio de la programación lineal en el problema clásico de mezcla de productos. El objetivo es determinar la mezcla de productos que maximiza la utilidad sujeto a recursos limitados y demanda conocida para cada producto. El problema con este modelo es, obviamente, que muchos parámetros del problema no se conocen con certeza. Por supuesto, la demanda siempre es incierta. La cantidad de cada recurso utilizada por cada producto es desconocida. A pesar de tales incertidumbres, las empresas deben determinar qué deben producir. El RISKOptimizer nos permite determinar la programación de producción que es "mejor" (maximiza la utilidad esperada en presencia de múltiples fuentes de incertidumbre). En este capítulo, utilizamos el RISKOptimizer para optimizar la mezcla de productos en condiciones de incertidumbre.

9

Programación de producción

1,1

La mayoría de las empresas requieren determinar la programación de producción ante una demanda incierta. Por medio del RISKOptimizer se puede demostrar la facilidad de cómo planear el programa de producción que minimiza los costos esperados en el caso de poseer demandas inciertas.

10

Programación de mano de obra bajo incertidumbre

1,1

Muchas empresas tales como empresas manufactureras, bancos, compañías telefónicas, cadenas de restaurantes y muchos otros tipos, deben programar su mano de obra a la luz de requerimientos inciertos de mano de obra. La utilización del RISKOptimizer facilita la determinación de un programa de trabajo que tome en cuenta la demanda incierta a la que se enfrentan tales empresas.

11

Programación de producción en un taller de trabajo

1,1

Se modela un taller de precisión industrial en donde distintos trabajos entran con incertidumbre a la línea de producción y cada uno de ellos utiliza un conjunto distinto de recursos de producción - maquinaria/trabajadores. Se utiliza el método de calendarización de alglrotimos genéticos pra resolver este problema con altos niveles de incertidumbre.

12

Modelo de inventarios de revisión periódica

1,1

Este ejemplo utiliza al RISKOptimizer para determinar la política óptima en situaciones de negocios en donde se hacen revisiones periódicas de inventarios y se determina en qué momento y de qué monto poner una orden de reaprovisionamiento de inventarios.

13

Carga de vehículos

1,1

Algunos modelos de optimización involucran la asignación de ítemes en unode varios grupos, tal y como el de una empresa de transportes que debe asignar un vehículo para entregar paquetes en distintos lugares. El RISKOptimizer posee un método de solución (agrupamiento) que es muy útil para este tipo de situaciones.

14

El modelo de administración de caja Miller-Orr

1,1

Considere una empresa que experimenta flujos de caja inciertos cada semana. Una decisión crucial es cuánto efectivo debe mantener disponible. Si mantenemos muy poco efectivo, podemos quedarnos sin dinero. Si mantenemos mucho efectivo disponible, estamos perdiendo la oportunidad de ganar intereses o ingresos sobre el efectivo invertido. Sin embargo, si ajustamos nuestro nivel de efectivo diariamente nos veremos sobrecogidos por altos costos transaccionales. Miller y Orr (1966) desarrollaron un modelo de administración de efectivo para tales situaciones.

15

Modelando la flexibilidad de maquinaria

1,1

Many manufacturing companies are trying to decide whether they should invest in more flexible machinery. We describe the degree of flexibility of a machine by the number of products the machine can make. A more flexible machine usually costs more money, but it is less vulnerable to demand uncertainty. This is because the flexible machine can "pickup the slack" if demand for one product is unexpectedly high and demand for another product is unexpectedly low. The following example shows how to combine RISKOptimizer and Solver to determine the optimal mix of flexible and inflexible machinery.

16

Planes de jubilación

1,1

Cómo influye la composición de una cartera de instrumentos y su plazo en la selección del escenario óptimo de inversiones en el caso de un plan de ahorros de largo plazo para jubilaciones.

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