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ENERO-DICIEMBRE 2020 - Volumen: 8 - Páginas: [13 p.]
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En el presente artículo se analizan dos modelos de programación lineal estocástica multi-etapas donde la incertidumbre de la variable aleatoria se modela utilizando una distribución de probabilidad continua o una distribución discreta. Los modelos desarrollados se aplican a un plan agregado de producción para una empresa que fabrica muebles localizada en el estado de Hidalgo, la cual tiene clientes importantes tales como cadenas de tiendas con presencia en todo el país. Se define a la capacidad de producción como la variable aleatoria del modelo. La incertidumbre se modela mediante un árbol de escenarios en un entorno multi-etapas. El propósito principal de esta investigación es determinar una solución factible al plan agregado de producción en un tiempo computacional razonable. Para la solución del modelo se utilizó el software Lingo, aplicando el solucionador Branch and Bound (B-and-B). Además los dos modelos desarrollados fueron comparados en términos de exactitud y tiempo computacional. El estudio se complementa con un extenso análisis de sensibilidad, donde se evalúa el efecto de diversos costos en la solución óptima. Además se analiza el impacto de la restricción del nivel de servicio en las variables de decisión.
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