PROGRAMACION LINEAL

Autor: PEÑA GARCÍA MARÍA TERESA.
Año: 2004.
Universidad: VALLADOLID.
Centro de lectura: FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES.
Centro de realización: FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y EMPRESARIALES DE LA UNIVERSIDAD DE VALLADOLID.

Resumen: El primer objetivo de esta tesis doctoral es el estudio de las características particulares de las funciones objetivo de un problema fraccional cóncavo multiobjetivo y de cómo las mismas pueden ser utilizadas para facilitar la resolución del mismo. En concreto, se analiza la posibilidad de adaptar los métodos de resolución de la programación convexa multiobjetivo a la programación fraccional cóncava multiobjetivo, tanto desde un punto de vista teórico como computacional. En este último aspecto se intenta que la solución del problema fraccional cóncavo multiobjetivo pueda ser obtenida resolviendo únicamente problemas convexos monoobjetivo, para lo que es necesario vencer las dificultades inherentes a la no concavidad de las funciones objetivo del mismo. El segundo objetivo de esta memoria es demostrar la utilidad de la programación fraccional cóncava multiobjetivo en el campo de la fabricación de piensos para animales. La tesis está estructurada en cinco capítulos. En el primer capítulo se revisan los conceptos básicos de concavidad generalizada y programación fraccional monoobjetivo Se define el problema fraccional cóncavo multiobjetivo y se establecen algunas relaciones y caracterizaciones entre los distintos conceptos de solución aplicables al mismo. En los tres capítulos siguientes se estudian diferentes métodos de resolución de un programa fraccional cóncava multiobjetivo. Estos métodos han sido clasificados en tres categorías, de acuerdo con la participación del centro decisor en el proceso de resolución. En el Capítulo 2 se analizan métodos para generar soluciones eficientes o métodos donde el centro decisor expresa sus preferencias a posteriori. El Capítulo 3 trata los métodos en los que el centro decisor expresa sus preferencias a priori, antes de la resolución del problema, en concreto, la programación por metas. El Capítulo 4 está dedicado a los métodos interactivos o métodos en los que el centro decisor expresa sus preferencias de forma progresiva a lo largo del proceso de resolución del problema. Finalmente, el Capítulo cinco recoge algunas aplicaciones de la programación fraccional multiobjetivo al campo de la nutrición animal.

Autor: PEIDRO PAYÁ DAVID.
Año: 2006.
Universidad: POLITÉCNICA DE VALENCIA.
Centro de lectura: Universidad Politécnica de Valencia.
Centro de realización: Universidad Politécnica de Valencia.

Resumen: A lo largo de los años, la mayoría de las empresas han centrado su atención en mejorar la eficiencia y eficacia de sus propios procesos de negocio internos. Sin embargo, como una nueva forma de hacer negocios, un creciente número de empresas ha comenzado a darse cuenta de la importancia estratégica de la planificación, control y diseño de una Cadena de Suministro (CS) en su conjunto. En este sentido, las ganancias se derivan de la estrecha colaboración entre los integrantes de la cadena a la hora de planificar y ejecutar las operaciones, que quedan reflejadas en un mayor nivel de eficiencia en el uso de los distintos recursos disponibles. Además, la oportunidad de gestionar de forma integrada una CS puede reducir la propagación indeseada e inesperada de ciertos eventos a lo largo de la misma y puede afectar decisivamente a la consecución de los objetivos y a la obtención de rentabilidades de todos sus miembros. Actualmente, dado este escenario, las empresas no pueden competir eficientemente a largo plazo de forma aislada de la red de proveedores y clientes que conforman su CS. Las empresas no pueden buscar la reducción de costes o el aumento de sus beneficios a expensas del resto de actores (partners) dentro de la cadena, sino que deben buscar que la CS en todo su conjunto sea más competitiva. Como resultado de este proceso, la coordinación de actividades a través de la red de proveedores y clientes se convierte en un elemento crítico para el éxito de una empresa. La coordinación e integración de todas las actividades de negocio claves, emprendidas por los diferentes actores de la cadena, desde el aprovisionamiento de materias primas hasta la distribución de los productos finales a los clientes forma parte del proceso de Planificación de una CS, uno de los procesos clave dentro de la Gestión de la Cadena de Suministro. Además, la naturaleza compleja y dinámica de las relaciones entre los diferentes actores de la CS, conlleva un importante grado de incertidumbre en las decisiones relativas a la planificación de la misma. La incertidumbre, según Galbraith, se define como la diferencia entre la cantidad de información requerida para ejecutar una tarea y la información que realmente se dispone. En el proceso de toma de decisiones asociado a la Planificación de una CS, no siempre se dispone de toda la información necesaria, es por ello que la incertidumbre es uno de los factores principales que influyen en la eficacia de una CS tanto en su diseño como en su operatividad y dicha incertidumbre tiende a propagarse hacia arriba y hacia abajo en la cadena, afectando sensiblemente a su funcionamiento. La incertidumbre, tradicionalmente, ha sido tratada empleando técnicas estocásticas basadas en distribuciones de probabilidad derivadas del análisis de casos pasados. Sin embargo, en ocasiones los datos históricos o no existen o no son fiables debido, por ejemplo, a las turbulencias del mercado. Además, la reducción de los ciclos de vida y el aumento de las expectativas de los clientes han hecho a las CS, sobre todo de productos innovadores, muy difíciles de manejar. En este contexto, la demanda de los productos es extremadamente variable y la recopilación de estadísticas (requerida por los modelos estocásticos) es cada vez menos fiable. Por esa razón, las técnicas estocásticas pueden no ser las más adecuadas para el tratamiento de ciertas incertidumbres aplicadas a una CS como, por ejemplo, el caso de la incertidumbre de la demanda. La Teoría de los Conjuntos Difusos y la Teoría de la Posibilidad emergen como alternativas viables para el manejo de la incertidumbre en la Planificación de una CS, puesto que han sido ampliamente utilizadas y aplicadas con éxito en muchas áreas diferentes. Estas teorías, se han utilizado para construir sistemas que s 8 on difíc 373 iles de definir con precisión, intentando manejar la vaguedad, imprecisión y la no especificidad inherente en la formulación humana de preferencias, restricciones y objetivos,