proyecto # 2 configuracion de producto

mi problema escogido fue acerca de que solucion optima escogeríamos al momento de escoger un equipod e computo optimo para nuestras necesidades, que tenga buen rendimiento pero a su vez el costo sea economico.

sea entonces pues llamemos a nuestra solucion optima O, al elemento costo C y rendimiento R

podemos decir entocnes que:

⇔ C → "a" & R → "b" / (Ca,Rb) = O

esto es que si y solo si C tiende a "a" y R tiende a "b" tal que la combinacion optima de ambos de la mejor solucion donde "a" representa el costo optimo y "b" represente el rendimiento optimo

evidentemente si esto lo representásemos en un plano cartesiano tomariamos el rendimiento en elplano "x" y el crecimiento en el plano "y" nuestra solucion optima seria un punto en el plano en el cual como cordenadas tendria a y b respectivamente.

teniendo esto en cuenta lo anterior si tomasemos por ejemplo una instancia que fuese por ejemplo la compra de equipos de computo para una empresa nos veriamos en un problema debido a que hay distintos departamenos y en cada uno de ellos se nesesita distinto rendimiento y costo en equipos.

tendriamos que utilizar un buen algoritmo para deducir cual sera la mejor opcion ya que seria una perdida de dinero gastar una fuerte suma de dinero en un equipo de computo que solo se usaria como procesador de textos, en esto la opcion adecuada nos daria un redimiento optimo para todos los departamentos y evitandonos la tarea de elegir un equipo de computo para cada departamento.

podriamos decir que si nos tomasemos la tarea de elegir una computadora para cada departamento y personal de dicho mismo creo que seria algo que nos llevaria mucho tiempo y
podemos darnos cuenta de que dicha tarea de desicion nos tomaria mas tiempo que una de optimizacion por ejemplo tomando lo siguiente:

Departamento de diseño grafico:
para este ejemplo de departamento suponemos que al ser diseño grafico ocupariamos un equipo de computo con una buena targeta grafica y un buen procesador, asi como un disco de alamacenamiento de buena capacidad, entre otras partes hardware.

para el caso de este departamento podriamos tomarnos el tiempo y obtener una computadora con un mjuy buen rendimineto pero el problema de desision se tomaria al tener que formar otro equipod e computo para otro departamento y asi sucesivamente.

es ahi donde entra el algoritmo de optimizacion para dichoproblema al uzarlo tal vez no tengamos un rendimiento como el anterior pero si nos dara un equilibro entre el costo del equipo y su rendimiento.

este tipo de problema lo considero lineal debido a que solo se nesesitaria un solo modelo para un numero definido de departamentos en cambio para el problema de desision tomaria una grafica del tipo exponencial debido a que nos tomaria un tiempo mayor al estimado con el algoritmo de optimizacion.

el problema parece considerarse en "P" debido a que optimizado no nos tomaria mucho tiempo realizar dicha tarea y por ende no seria del tipo NP-hard.



bibliografía:

http://74.125.93.132/search?q=cache:vSrAyPJ9abwJ:www.dm.uba.ar/materias/optimizacion/2008/1/7ritmoaprox.doc+problemas+np+hard&cd=4&hl=es&ct=clnk&gl=mx
http://francisthemulenews.wordpress.com/2009/10/28/la-simulacion-eficiente-del-modelo-de-hubbard-para-los-electrones-en-un-solido-implicara-la-igualdad-de-las-clases-de-complejidad-pnpqma/