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Análisis económico de una función cuadrática de gastos de producción con coeficientes borrosos

En el ámbito de la Economía de la Empresa tiene mucha importancia el estudio de los gastos de producción E(Q) que se originarán en el proceso y que generalmente vendrán expresados matemáticamente por una dependencia lineal o cuadrática de las unidades Q que se proponen fabricar. Supondremos, además, que esta función está afectada por dos restricciones: una es de productividad, Q1 ≤ Q2 ≤ Q3 , y otra de limitación de gastos máximos permitidos, E(Q) ≤ EM . En el presente artículo partiremos de una función cuadrática nítida, en la cual justificaremos el signo de los coeficientes que hemos empleado. Después, para adentrarnos en el campo fuzzy, la generalizaremos con otra de coeficientes borrosos. Naturalmente, la nueva función borrosa ya no se expresará a través de una única curva, sino que estará constituida por un haz infinito de curvas nítidas, cada una de ellas con un determinado grado de posibilidad. Centramos nuestra atención en las curvas que llamamos central, inferior y superior. El núcleo de nuestro análisis consistirá básicamente en reducir paulatinamente los soportes de los coeficientes hasta hallar un cierto valor k del α-corte, de manera que a partir de él todas las curvas del haz borroso tengan sentido económico y cumplan las dos restricciones impuestas. En último lugar, y a través de un caso numérico, comprobaremos las deducciones teóricas que hemos obtenido en el análisis anterior

Reproducció digital del document publicat a: http://www.econ.uba.ar/www/institutos/matematica/cimbage/cuaderno7/4%20Ferrer,%20Bonet,%20Cassu.pdf

© Cuadernos del CIMBAGE, 2005, núm. 7, p. 61-78

Universidad de Buenos Aires. Centro de Investigación en Metodología Borrosa aplicada a la Gestión y Economía

Author: Ferrer i Comalat, Joan Carles
Bonet Carbó, Guillem
Cassú i Serra, Elvira
Date: 2005
Abstract: En el ámbito de la Economía de la Empresa tiene mucha importancia el estudio de los gastos de producción E(Q) que se originarán en el proceso y que generalmente vendrán expresados matemáticamente por una dependencia lineal o cuadrática de las unidades Q que se proponen fabricar. Supondremos, además, que esta función está afectada por dos restricciones: una es de productividad, Q1 ≤ Q2 ≤ Q3 , y otra de limitación de gastos máximos permitidos, E(Q) ≤ EM . En el presente artículo partiremos de una función cuadrática nítida, en la cual justificaremos el signo de los coeficientes que hemos empleado. Después, para adentrarnos en el campo fuzzy, la generalizaremos con otra de coeficientes borrosos. Naturalmente, la nueva función borrosa ya no se expresará a través de una única curva, sino que estará constituida por un haz infinito de curvas nítidas, cada una de ellas con un determinado grado de posibilidad. Centramos nuestra atención en las curvas que llamamos central, inferior y superior. El núcleo de nuestro análisis consistirá básicamente en reducir paulatinamente los soportes de los coeficientes hasta hallar un cierto valor k del α-corte, de manera que a partir de él todas las curvas del haz borroso tengan sentido económico y cumplan las dos restricciones impuestas. En último lugar, y a través de un caso numérico, comprobaremos las deducciones teóricas que hemos obtenido en el análisis anterior
Format: application/pdf
ISSN: 1669-1830
Document access: http://hdl.handle.net/10256/9365
Language: spa
Publisher: Universidad de Buenos Aires. Centro de Investigación en Metodología Borrosa aplicada a la Gestión y Economía
Collection: Articles publicats (D-EM)
Is part of: Reproducció digital del document publicat a: http://www.econ.uba.ar/www/institutos/matematica/cimbage/cuaderno7/4%20Ferrer,%20Bonet,%20Cassu.pdf
© Cuadernos del CIMBAGE, 2005, núm. 7, p. 61-78
Rights: Tots els drets reservats
Subject: Economia -- Models matemàtics
Economics -- Mathematical models
Sistemes borrosos
Fuzzy systems
Title: Análisis económico de una función cuadrática de gastos de producción con coeficientes borrosos
Type: info:eu-repo/semantics/article
Repository: DUGiDocs

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