Page 40 - Exposiciones Primer Parcial

• OptQuest está diseñado para resolver el siguiente tipo de problemas (Laguna y Martí, 2002):

Donde:

❖ es la función objetivo.
❖ ≤ representa un conjunto de restricciones lineales.
❖ ℎ es un vector de restricciones (que corresponden a funciones lineales o no lineales).
❖ ℎ y ℎ corresponden a cotas sobre los requerimientos.
❖ y correspondan a cotas sobre el vector de variables .

Las variables de input del problema pueden ser continuas o discretas.

Proceso básico para la ejecución de OptQuest

• Crear el modelo de Crystal Ball de la variable de decisión
• Defina las variables de decisión con Crystal Ball
• Use OptQuest para seleccionar las variables a optimizar
• Especifique las restricciones de las variables de decisión
• Seleccione el pronóstico objetivo y defina todos los requerimientos
• Seleccione opciones de optimización
• Interprete los resultados.

Ventajas de OptQuest

Ofrece las mejores respuestas posibles
OptQuest más rápido busca, ajusta y analiza valores de entrada e identifica los mejores resultados
posibles con una eficiencia sin precedentes, gracias a sus algoritmos y técnicas de análisis
incorporados.

Maneja objetivos competitivos con facilidad
La mayoría de los modelos y desafíos complejos le presentan objetivos competitivos. OptQuest
equilibra y analiza estos objetivos competitivos, identifica los trade-offs asociados, selecciona los
mejores valores de entrada y determina los mejores resultados posibles.

Automatiza todo el proceso de simulación, optimización y análisis
Una vez que OptQuest está integrado en su herramienta de simulación, ejecuta el conjunto más
eficiente de escenarios de simulación para ofrecer los mejores resultados posibles.