Nuevas fechas: 14, 15, 21 y 22 de junio de 2012.
Lugar: anfiteatro Fac. Cs. Agrarias UNR – Zavalla.
Curso organizado por la Facultad de Ciencias Agrarias/UNR, dirigido a profesionales universitarios de distintas áreas de especialización y estudiantes avanzados de la carrera de Ingeniería Agronómica.
El Módulo I se desarrollará como introducción a los conceptos y métodos necesarios para desarrollar la gestión de riesgo económico y ambiental; el Módulo II estará orientado a que los profesionales mejoren y/o amplíen sus habilidades de modelación mediante la elaboración y resolución de problemas matemáticos multicriterios a nivel de establecimiento agropecuario. El mismo, estará dictado por la Ing. Agr. (MSc.) Patricia L. ENGLER (EEA Paraná INTA).
DOCENTE: Ing. Agr. MSc Patricia Engler (EEA Paraná INTA).
INFORMES E INSCRIPCIÓN:
Hasta el 10 de abril.
Secretaría de Extensión Universitaria – Fac. Cs. Agrarias – UNR.
Tel: (0341) 497-0080 / interno 263.
Email: ra.ude.rnu@orga
Página web: www.fcagr.unr.edu.ar
CONTENIDOS
| Módulo 1 (14 y 15 de Junio) |
| 1. Evaluación de Riesgo Agropecuario. Probabilidades y distribuciones Simulación. Conceptos básicos sobre probabilidades. Distribuciones teóricas y empíricas. Ajuste de series de datos. Determinación a través de panel de expertos. |
| 2. La simulación Monte Carlo El método Monte Carlo. Fundamentos y aplicaciones de simulación Montecarlo. Elección de distribuciones probables. Uso de datos. Modelado de los componentes clave de un análisis de riesgo. La selección de indicadores ambientales y económicos para la simulación de riesgo. Desarrollo de un caso de estudio. Construcción de modelos. |
| 3. Interdependencia entre variables de entrada con incertidumbre. Matriz de correlaciones. Determinación de variables correlacionadas. Comparación de alternativas. Entrenamiento en software de aplicación. Formulación y construcción avanzada de modelos. |
| Módulo 2 (21 y 22 de Junio) |
| 1. Programación Lineal La programación lineal. Concepto y supuestos. Planteo matemático del problema y formulación del modelo. Los datos, actividades y restricciones. El modelo y su resolución. Los resultados y su interpretación. El óptimo. Costo de oportunidad. Costo de sustitución. Análisis de la estabilidad de una solución. Parametraje. Exploración de subóptimos. Interpretación de los resultados |
| 2. Modelo de programación por objetivo Conceptos: Matriz de pago, comparación de a pares de objetivos, curvas de transformación y puntos eficientes. Representación matemática del modelo. Análisis de matriz de pago y conflictos. Elaboración de curvas de transformación de a pares de objetivos. Análisis de sensibilidad. Interpretación de resultado. |
| 3. Modelo de programación por meta Conceptos: programación por metas ponderadas, programación por metas lexicográfico, normalización, nivel de aspiración, preferencias (pesos asignados a los metas), función de logro. Representación matemática: programación por metas lexicográficas. Análisis de sensibilidad. Representación matemática: programación por metas ponderadas. Análisis de sensibilidad. |
