Modelo de optimización con programación no lineal y simulación Monte Carlo de un proyecto industrial pesquero

• Ramos Angeles, Christian ^[1] ; Espinoza Haro, Pedro ^[2]
  1. [1] Universidad Nacional Agraria La Molina

     Universidad Nacional Agraria La Molina

     Perú

     
  2. [2] Universidad Nacional de Ingeniería

     Universidad Nacional de Ingeniería

     Perú

     
• Localización: Selecciones Matemáticas, ISSN-e 2411-1783, Vol. 6, Nº. 2, 2019 (Ejemplar dedicado a: Agosto-Diciembre), págs. 248-263
• Idioma: español
• DOI: 10.17268/sel.mat.2019.02.11
• Títulos paralelos:
  • Optimization model with nonlinear programming and Monte Carlo simulation of an industrial fishing project
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• Resumen
  • español

    El presente trabajo de investigación consiste en el desarrollo de un método en donde se plantea un modelo matemático de un proyecto de instalación de una planta de conservas de pescado, considerando la inversión, los costos de producción, los gastos operativos, los estados financieros, y como indicadores para la toma de decisiones el valor actual neto financiero y la tasa interna de retorno financiero. Posteriormente se optimiza el modelo matemático utilizando programación no lineal para elegir la alternativa de inversión más conveniente, luego se realiza una simulación Monte Carlo en donde se consideran variables aleatorias de planta y de mercado que permita al inversionista estimar los valores mínimos y máximos que podrá ocurrir en los indicadores financieros y por último la discusión de resultados.

  • English

    The present research work consists in the development of a method where a mathematical model of a fish canning plant installation project is proposed, considering the investment, the production costs, the operating expenses, the financial statements, and as indicators for decision making, the net financial present value and internal rate of financial return. Then, the mathematical model is optimized using a non-linear programming to choose the most convenient investment alternative, then a Monte Carlo simulation is carried out in which random variables of plant and market are considered that allow the investor to estimate the minimum values and máximum that can happen in the financial indicators and finally the discussion of results.

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