...Algoritmo y Programación 1 Analista de Sistema de Computación Módulo 1 Conceptos básicos de programación lógica 1 Esquema de contenidos Módulo 1 Unidad de Aprendizaje 1 Concepto de procesador, entorno, acción y condición. Algoritmo. Lenguaje. Programa. Concepto de programación estructurada. Estructuras de programación: secuencia, decisión y repetición. Constantes. Variables, expresiones. Identificadores. Tipos de datos numéricos (enteros, reales). Tipo de datos carácter. Tipos de datos cadena de caracteres. Tipos de dato lógico. Cálculo proposicional. Expresiones aritméticas, relacionales, lógicas, carácter y cadena. Operadores. Operadores especiales. Tipos de operandos. Jerarquía de operaciones. Precedencia. Memoria. Asignación simple, compuesta. Aplicaciones en lenguaje Pascal. Introducción a la computación Unidad de Aprendizaje 2 Datos y operandos Unidad de Aprendizaje 3 Estructuras Estructuras de programación. Decisión simple (if then else). Decisión compuesta (case of). Repetición (while do, repeat until, for do). Anidados. Marca de fin. Contadores. Acumuladores. Máximos y mínimos. Aplicaciones en lenguaje Pascal. 2 Unidad de Aprendizaje 4 Subalgoritmos. Función. Procedimiento. Variables locales y globales. Pasaje de parámetros: por valor, por dirección. Subprogramas predefinidos. Mapa de memoria. Aplicaciones en lenguaje Pascal. Subprogramas 3 Unidad de Aprendizaje 1 Introducción a la computación Introducción ...
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...Universidad del Istmo Campus Tehuantepec Ingeniería en Computación Análisis y Complejidad de Algoritmos Ana Patricia Matus Vicente Décimo semestre En la siguiente gráfica se observa que se graficaron las siguientes funciones: * fn=n * fn=n2 * fn=n3 * fn=n * fn=2n * fn=ln(n) * fn=nln(n) Se puede observar que fn=2n es la función que crece de una manera más rápida con respecto a las otras seis funciones, entre más grande sea el valor de n más rápido crece la función. De lo contrario para fn=ln(n) crece de una manera muy lenta, aun cuando el valor de n sea muy grande. Universidad del Istmo Campus Tehuantepec Ingeniería en Computación Análisis y Complejidad de Algoritmos Ana Patricia Matus Vicente Décimo semestre Cuando de desea buscar un elemento en un arreglo se procede a realizar la búsqueda secuencialmente, a esto se le conoce como búsqueda lineal, las siguientes dos condiciones que ponen fin a la búsqueda: 1. Se encuentra el elemento, es decir ai=x. 2. Se recorrió todo el arreglo y no se encontró el elemento de búsqueda. El algoritmo para la búsqueda lineal fue implementado en el sistema operativo Linux en el lenguaje de programación Go. La Figura 1 muestra el código que implementa dicho algoritmo. Se realiza la búsqueda del número 77 encontrando al elemento, también se realiza la búsqueda del número 1 que no es encontrado como se puede ver en la Figura. Figura 1. Código implementado en lenguaje Go. Figura...
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...Instrucciones de EXCEL Solver Octubre de 2000 2 La opción Solver de EXCEL sirve para resolver problemas de optimización lineal y no lineal; también se pueden indicar restricciones enteras sobre las variables de decisión. Con Solver es posible resolver problemas que tengan hasta 200 variables de decisión, 100 restricciones explícitas y 400 simples (cotas superior e inferior o restricciones enteras sobre las variables de decisión). Para acceder a Solver, seleccione Tools en el menú principal y luego Solver. La ventana con los parámetros de Solver aparecerá tal y como se muestra a continuación: 3 Cuadro de diálogo de los parámetros de Solver La ventana Solver Parameters se utiliza para describir el problema de optimización a EXCEL. El campo Set Target Cell contiene la celda donde se encuentra la función objetiva correspondiente al problema en cuestión. Si desea hallar el máximo o el mínimo, seleccione Max o Min. Si la casilla Value of está seleccionada, Solver tratará de hallar un valor de la celda igual al valor del campo que se encuentra a la derecha de la selección. El cuadro de diálogo By Changing Cells contendrá la ubicación de las variables de decisión para el problema. Por último, las restricciones se deben especificar en el campo Subject to the Constraints haciendo clic en Add. El botón Change permite modificar las restricciones recién introducidas y Delete sirve para borrar las restricciones precedentes. Reset All borra el problema en curso y restablece todos...
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...5.1 FUNDAMENTOS DEL MÉTODO SÍMPLEX En la sección 4.1 se introdujo el concepto de soluciones factibles en un vértice (FEV) y la función clave que desempeñan en el método símplex. Estos conceptos geométricos se relacionaron con el álgebra del método símplex de las secciones 4.2 y 4.3. Sin embargo, todo esto se hizo en el contexto del problema de la Wyndor Glass Co., que tiene sólo dos variables de decisión y, por lo mismo, tiene una interpretación geométrica directa. ¿Cómo pueden generalizarse estos conceptos a dimensiones mayores cuando se manejan problemas más grandes? La respuesta se dará en esta sección. Para comenzar se introducirá parte de la terminología básica de cualquier problema de programación lineal con n variables de decisión. Mientras se desarrolla esta tarea puede ser útil que el lector consulte la fi gura 5.1 (que es una repetición de la fi gura 4.1) para interpretar estas defi niciones en dos dimensiones (n 5 2). Terminología Puede entenderse de manera intuitiva que las soluciones óptimas de cualquier problema de programación lineal deben estar sobre la frontera de la región factible y, de hecho, ésta es una propiedad general. Como la frontera es un concepto geométrico, las defi niciones iniciales aclaran cómo se puede identifi car en forma algebraica la frontera de la región factible. La ecuación de la frontera de restricción de cualquier restricción se obtiene al sustituir su signo #, 5 o $ por un signo 5. En consecuencia, la forma de la ecuación...
Words: 323 - Pages: 2
...“Un algoritmo debe ser visto para ser creído”. Por lo tanto se define un algoritmo como un conjunto prescrito de instrucciones o reglas bien definidas, ordenadas y finitas, las cuales permiten realizar una actividad mediante una serie de pasos sucesivos que no generen dudas a quien deba realizar dicha actividad. Estas actividades tienen como estado; uno inicial y uno de entrada, siguiendo una serie de pasos para llegar a su estado final y obtener una solución. Los algoritmos son independientes de los lenguajes de programación. En cada problema el algoritmo puede escribirse y luego ejecutarse en un lenguaje de programación diferente. El algoritmo es la infraestructura de cualquier solución, escrita luego en cualquier lenguaje de programación. Muchos autores han señalado a estos conjuntos de instrucciones como soluciones a problemas abstractos o soluciones a problemas de cálculo. Los algoritmos pueden ser expresados de diferentes maneras, como por ejemplo: lenguaje natural, seudocódigo, flujogramas, lenguaje de programación, entre otros. Cabe destacar que la expresión de un algoritmo mediante el uso del lenguaje natural puede contener ambigüedad y ser demasiado extensa dando como resultado una descripción no muy satisfactoria. Por otro lado, el uso de seudocódigo y de flujograma hace la descripción de un algoritmo más entendible y sencillo para el programador. El flujograma es la técnica más antigua utilizada, pero a su vez es una técnica visual de entender el algoritmo. El seudocódigo...
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...CAP 5 * El numero de formatos pedidos no podrá ser superior a n ni podrá ser menor que 0. Por lo tanto la variable aleatoria binomial tiene un rango de 0 a n * Para encontrar cuantas maneras hay de seleccionar x objetos entre n objetos se utiliza la regla de las combinaciones. * Para encontrar probabilidades: X≥ 3 = prob de 4 +3 x≤3 = prob de 2+3 x> 3 = prob de 4 x< 3= prob de 0+1+2 * La forma de probabilidad binomial depende de los valores n y p, siempre que p=0.5 la distribución binomial es simétrica, sin importar que tan grande o pequeña sea n. cuando es diferente de 0.5 es asimétrica. * 5.32 Cual es el significado del valor esperado de una distribución de probabilidad? R/: La media de una distribución de probabilidad es el valor esperado. Para calcularlo se multiplica cada resultado posible de x por su probabilidad correspondiente y luego se suman los productos. 5.33 Cuales son las cuatro propiedades que se requieren de una situación para utilizar la distribución binomial? R/:La distribución binomial se utiliza cuando la variable aleatoria es el numero de éxitos en una muestra, compuesta por n observaciones. Las propiedades son: * La muestra debe tener un numero fijo de observaciones n * Cada observación se clasifica en éxito (P) o fracaso (1-P) * La probabilidad de que una observación se clasifique como exitosa es constante de una observación a otra, al igual que la probabilidad de que sea un fracaso * El resultado...
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...Eficiencia de algoritmos de compresión de archivos en tablets android Isaac Torres, Leonardo Larrea, Carlos Gualán, Freddy Tandazo, Jorge García Facultad de Ingeniería en Electricidad y Computación Escuela Superior Politécnica del Litoral Campus “Gustavo Galindo”, Km 30,5 vía Perimetral. Casilla 09-01-5863, Guayaquil, Ecuador ismatorr@espol.edu.ec, jalarrea@espol.edu.ec, camagual@espol.edu.ec, fatandaz@espol.edu.ec, joregarc@espol.edu.ec Resumen En el presente trabajo se buscó determinar el algoritmo de compresión de archivos más eficiente según su grupo, de acuerdo a dos factores, éstos son, tiempo de compresión y porcentaje de compresión, los grupos de algoritmos son: algoritmos estadísticos, algoritmos híbridos y algoritmos de diccionario. Para ello se hizo un muestreo estratificado de archivos con respecto a su tamaño y su redundancia de información. Para analizar la eficiencia de cada algoritmo se utilizó diferencias de medias y varianzas entre el tiempo de compresión y el porcentaje de compresión. Los resultados fueron que los archivos muy pequeños, en lugar de disminuir su tamaño, éstos aumentan. Para los archivos medianos, los algoritmos híbridos y de diccionario tienen un mejor tiempo de compresión y descompresión que los algoritmos estadísticos, mientras que para los archivos grandes, los algoritmos híbridos tienen una clara ventaja sobre los algoritmos estadísticos y de diccionario. Palabras Claves: ESPOL, factores, universidad. Abstract In...
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...Alma Mater Studiorum Università di Bologna Representación en la República Argentina Tesis final del Programa Académico “Políticas y Gestión en Salud. Europa – América Latina Año Académico 2011/2012 Algoritmo de asignación de órganos para trasplante en la región Emilia-Romagna (Italia) y en la provincia de Buenos Aires (Argentina). El caso del trasplante renal. Presentado por: María Clara Zerbino Director de Tesis: Carlos Vassallo 1 Índice Introducción ...................................................................................................................... 4 Situación global ................................................................................................................ 4 Trasplantes en Italia .......................................................................................................... 6 Trasplantes en Argentina .................................................................................................. 9 Algoritmo de asignación de órganos .............................................................................. 11 El caso del trasplante renal ............................................................................................. 13 Criterios de asignación en el caso de trasplante renal .................................................... 14 Criterios de asignación en el caso de trasplante renal en Italia ...................................... 15 Criterios de asignación en el caso de trasplante renal en...
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.............................................................................................. 2 ¿Para qué sirve?............................................................................................................................. 2 ¿Cómo se utiliza? ........................................................................................................................... 2 Teoría del algoritmo....................................................................................................................... 4 Definición formal e informal....................................................................................................... 4 Variantes del algoritmo .............................................................................................................. 5 Complejidad del algoritmo ......................................................................................................... 7 Aplicaciones del algoritmo ............................................................................................................. 8 Implementación del algoritmo ....................................................................................................... 9 Código: ...................................................................................................................................... 9 Pantalla de Ejecución ................................................................................................................... 13 Conclusiones...
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...Programação de Operações em Máquinas Alunos: Leticia Peixoto Abranches Christiano Michel Fernandes Freitas Artigo Proposição de heurísticas para a minimização do makespan e dos tempos de setup em um ambiente flow shop. Catalão, março de 2013 1) Introdução: Com a evolução da indústria o termo competitividade vem sendo abordado e desenvolvido de forma minuciosa. Não basta produzir ou simplesmente desenvolver um bom produto, é preciso ir além e saber explorar ao máximo a produtividade, criando assim um bom relacionamento com a cadeia de produção do setor. Esta pesquisa apresenta um estudo relacionado ao sequenciamento da produção, que por sua vez é uma linha de estudos da Pesquisa Operacional. O sequenciamento da produção é a ordenação das tarefas em cada máquina e leva em consideração uma gama de objetivos, tais como: redução dos tempos de setup, redução de atrasos, melhoria de fluxo entre outros. De acordo com Slack et al. (2009), considerando a abordagem do carregamento finita ou infinita, quando o trabalho chega, deve-se tomar decisões sobre a ordem em que as tarefas serão executadas. Essa atividade pode ser chamada de sequenciamento. Para se definir qual a ordem de operações a serem realizadas, usam-se regras de prioridade, como por exemplo: a regra Last In First Out ( LIFO), First In First Out ( FIFO), entre outras. Liddell(2009) aponta as funções básicas de um bom sistema de sequenciamento, entre elas: i) A possibilidade de programar cada máquina...
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...Elaborar um algoritmo que lê uma matriz M[6,6] e um valor A e multiplicar a matriz M pelo valor A e colocar os valores da matriz multiplicada por A em um vetor V[36] e escrever no final o vetor V. 03 - Escreva um algoritmo que lê uma matriz M[5,5] e calcula as somas: a) da linha 4 de M b) da coluna 2 de M c) da diagonal principal d) da diagonal secundária e) de todos os elementos da matriz M Escrever essas somas e a matriz. ** Algoritmos do Livro Cap. 5 04 - Algoritmo 402 05 - Algoritmo 405 06 - Algoritmo 412 07 - Algoritmo 415 // Algoritmos de Funções 08 - Faça uma função que recebe por parâmetro o raio de uma esfera e calcula o seu volume (v = 4/3.P^3.R3). 09 - Escreva uma função que recebe as 3 notas de um aluno por parâmetro e uma letra. Se a letra for A a função calcula a média aritmética das notas do aluno, se for P, a sua média ponderada (pesos: 5, 3 e 2) e se for H, a sua média harmônica. A média calculada também deve retornar por parâmetro. 10 - Faça uma função que recebe a idade de um nadador por parâmetro e retorna , também por parâmetro, a categoria desse nadador de acordo com a tabela abaixo: Idade Categoria 5 a 7 anos Infantil A 8 a 10 anos Infantil B 11-13 anos uvenil A 14-17 anos Juvenil B Maiores de 18 anos (inclusive) Adulto ** Algoritmos do Livro - Cap. 6 11 - Algoritmo 459 12 - Algoritmo 461 13 - Algoritmo 465 14 - Algoritmo 469 // Bons...
Words: 315 - Pages: 2
...PROYECTO Optimizador de paquetes Manual de Usuario [pic] Integrantes |Santiago Aimetta |1184180 | |Leandro Barbagallo |1161453 | |Juan Devincenzi |1185858 | |Matias Leone |1187820 | Índice Índice 2 Menú Principal 2 Sección ABMs 3 ABM de Camiones 3 Alta 3 Modificación y baja 4 ABM de Containers 5 Alta 5 Modificación y baja 6 ABM de Pallets 7 Alta 8 Modificación y baja 8 ABM de Pedidos 9 Carga de producto 10 Desde modelo 3D 11 Cargar producto 11 Modificación y baja de producto 12 Forma manual 13 Optimización 14 Distribución espacial 14 Distribución en camión/container 18 Menú Principal El menú principal de la aplicación contiene las siguientes secciones: • Archivo: Permite salir del programa • ABMs: Contiene los formularios para hacer altas, bajas y modificaciones de pedidos, pallets, camiones y containers. • Carga de producto: Permite crear productos a partir de un modelo 3D o de forma manual. • Optimización: Permite optimizar la distribución espacial de un container o de un camión. • Ayuda: Aquí se encuentran los detalles de los creadores de la aplicación. [pic] Fig1:...
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...En el método de plantilla de este patrón de diseño, uno o más pasos de algoritmo pueden ser overridden por subclases para dejar que difieren comportamientos mientras asegurando que el overarching el algoritmo es todavía siguió. En objeto-programación orientada, primero una clase está creada aquello proporciona los pasos básicos de un diseño de algoritmo. Estos da un paso está implementado utilizando métodos abstractos. Más tarde encima, las subclases cambian los métodos abstractos para implementar acciones reales. Por ello el algoritmo general está salvado en uno coloca pero los pasos concretos pueden ser cambiados por las subclases. El patrón de Método de la Plantilla así dirige el cuadro más grande de tarea semantics, y más refined detalles de implementación de selección y secuencia de métodos. Esto el cuadro más grande llama abstracto y métodos no abstractos para la tarea a mano. Los métodos no abstractos son completamente controlados por el método de plantilla, pero los métodos abstractos, implementados en subclases, proporcionar los grado y poder expresivos del patrón de libertad. La clase abstracta de Método de plantilla también puede definir métodos de gancho que puede ser overridden por subclases.3 Algunos o todos de los métodos abstractos pueden ser especializados en una subclase, dejando el escritor de la subclase para proporcionar comportamiento particular con modificaciones mínimas al más grandes semantics. El método de plantilla (aquello es no-abstracto) queda sin...
Words: 405 - Pages: 2
...embargo, los problemas que requieren recursos exponenciales siguen causando problemas. 1982 Richard Feynman sugiere que simular sistemas cuánticos necesariamente requiere recursos exponenciales. Sin embargo la naturaleza es capaz de simularlo de manera eficiente! 1985 David Deutsch describe el primer modelo para una Quantum Turing Machine basada en la utilización de datos y control cuánticos. • 1993 Charles Bennett y otros científicos de IBM diseñaron el experimento de Teleportación. 1994 Peter Shor describe un algoritmo cuántico para factorizar números que es exponencialmente más rápido que cualquier algoritmo clásico conocido. El potencial de ese algoritmo atrajo mucha inversión de entes estatales y privados. • 1998 Isaac Chuang dirige el grupo de Berkeley que desarrolla la primera computadora cuántica de 1 qubit. • 2001 Un grupo de IBM desarrolla una computadora cuántica capaz de controlar 7 qubits, con ella prueban el algoritmo de Shor factorizando el número 15. • Diciembre de 2005 Rainer Blatt y su grupo de Innsbruck realizan una computadora cuántica de 8 qubits (1 qubyte) y Daniel Stick y...
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...Em Busca de Procedimentos de Inferência Eficientes via Relevância por Sintaxe Joselyto Riani Orientadora: Profa. Dra. Renata Wassermann Dissertação apresentada ao Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo como parte dos requisitos para obtenção do título de Mestre em Ciências na área de Computação. Área de Concentração: Inteligência Artificial São Paulo Março / 2004 Em Busca de Procedimentos de Inferência Eficientes via Relevância por Sintaxe Joselyto Riani Este exemplar corresponde à redação final da dissertação de mestrado devidamente corrigida e defendida por Joselyto Riani e aprovada pela comissão julgadora.. Banca examinadora: Profa. Dra. Renata Wassermann (Orientadora) Prof. Dr. Marcelo Finger (IME-USP) Prof. Dr. Marcos Castilho (UFPR) São Paulo Março / 2004 Dedicatória A minha querida tia Lúcia. Agradecimentos Agradeço a Renata pelas longas manhãs e tardes de discussões e esclarecimentos, livros emprestados, depurações realizadas no texto (das mais diversas naturezas) e também pela paciência diante de meus inúmeros imprevistos e improvisos; além dos imensos documentos .pdf enviados para sua caixa postal. Agradeço a Hyperion por ter concedido espaço em minha agenda de trabalho para que eu pudesse participar das atividades do IME. Agradeço ao Flávio Ribeiro pelas incontáveis mensagens respondidas e livros emprestados (nos dias e horários mais inusitados: fins de semana, madrugadas, sextafeira...
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