Modelo de Asignación- Investigación de operaciones
¡Asignación de Máximos, Mínimos y su Interpretación!
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Sep 2019
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What you will learn
Las características de un modelo de asignación
El algoritmo para la solución de un modelo de asignación (minimización)
El algoritmo para la solución de un modelo de asignación (maximización)
La manera de resolver modelos de asignación con la ayuda de Excel
Why take this course?
🌟 **¡Asignación de Máximos, Mínimos y su Interpretación!** 🌟
**Cursos Online: Modelo de Asignación - Investigación de Operaciones con Jorge Luis Laureán Puente**
## Introducción al Curso
En este curso online, delve into the fascinating world of Linear Programming (LP) and Integer Programming (IP), focusing on the assignment model, one of the most significant models in the field of Operations Research. You will understand the framework of a typical linear programming problem, explore the common algorithms used to find optimal solutions for maximization or minimization problems, and learn how to interpret the results in real-world scenarios.
## Contenido del Curso
### Estructura y Características del Modelo de Asignación
- **Definición y Propósito**: Comprehend the assignment model's purpose within linear programming.
- **Variables y Funciones Objetivo**: Learn about the decision variables and how to define your objective function.
- **Restricciones y Conjunto Apto**: Identify the constraints that define a feasible solution space and the feasible region.
### Algoritmos de Resolución
- **Método Gráfico**: Understand the graphical method for solving LP problems.
- **Algoritmo Simplex**: Discover the most widely used algorithm for solving linear programming problems.
- **Programación Entera (IP) y Reducción a LP**: Learn how to handle integer variables and the process of relaxing an IP problem to create a solvable LP model.
### Aplicaciones Prácticas y Casos de Estudio
- **Ejemplo Especial**: Work through a real-world example that illustrates the assignment model in action.
- **Modelabilidad y Aplicación en Diversos Contextos**: Explore how to adapt the model to various scenarios, from resource allocation to personnel scheduling.
### Herramientas de Resolución con Solver-Excel
- **Automatización con Excel**: Learn to leverage Solver in Excel for efficient problem-solving and rapid calculations.
- **Comparación de Resultados**: Analyze the solutions obtained through manual methods versus those found using Solver.
### Interpretación y Aplicaciones Finales
- **Interpretación de Resultados**: Master the interpretation of results from both manual and automated problem-solving processes.
- **Aplicación en la Mejora Organizacional**: Apply your newfound skills to enhance operational efficiency and decision-making in a variety of business contexts.
## ¿Qué Aprenderás?
- **Sólidos Fundamentos**: Adquieriré un conocimiento profundo de los modelos de asignación y cómo resolverlos para maximizar o minimizar objetivos.
- **Herramientas de Análisis**: Dominarás el uso de Solver en Excel, una herramienta invaluable para la optimización de problemas reales.
- **Interpretación Profesional**: Aprenderás a interpretar los resultados de manera efectiva, permitiéndote tomar decisiones basadas en datos y análisis optimizados.
- **Aplicabilidad Universal**: Comprenderás cómo aplicar estos conceptos a cualquier tipo de organización productiva, mejorando así la eficiencia operativa.
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Con este curso, estarás equipado para abordar problemas complejos con soluciones óptimas y tomar decisiones basadas en un análisis matemático robusto. Aprenderás de un experto en el campo y aplicarás tus conocimientos mediante ejemplos prácticos y herramientas modernas. ¡No te quedes atrás en la era digital, donde la eficiencia operativa es clave para el éxito! 💻✨
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Francisco
October 15, 2020
impresionante curso, me han quedado claros los conceptos y la forma en la que el instructor enseña es única, espero con ansias los nuevos cursos referentes a esta asignatura ya que la información y tutoriales que hay en internet me confunden mas y este curso lo recomiendo altamente.
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7/29/2019
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10/29/2019
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