# data[].attributes.body
Las submetas son más detalladas conforme parte de una red de jerarquías y se asimilan a los peldaños necesarios para avanzar en forma consistente hacia el cumplimiento de metas.

# data[].attributes.body
Son aquellos logros colocados por debajo de las metas y que resultan necesarios para el cabal cumplimiento de los objetivos básicos.

# data[].attributes.body
Existen programas de carácter general y programas específicos en los que se puede apoyar la aplicación de las metodologías introducidas previamente.

# data[].attributes.body
Establece un blanco específico que no se quiere perder hacia ningún lado

# data[].attributes.body
Establece un límite superior que no se quiere exceder (pero se aceptan desvíos a la meta que deberá minimizarse)

# data[].attributes.body
Establece un límite inferior por abajo del cual no se quiere ir (pero se aceptan desvíos a la meta que deberá minimizarse).

# data[].attributes.body
La programación por metas es un enfoque para tratar problemas de decisión gerencial que comprenden metas múltiples o ilimitadas, de acuerdo a la importancia que se le asigne a estas metas.

# data[].attributes.body
Donde:

w = Ponderación de las desviaciones con respecto a la meta.

di- = Desviación déficit

di+ = Desviación excedente

# data[].attributes.body
m

min Z = " wi(di+ + di-) i=1

s.a. n

"aijxj+di- - di+ = bi para toda i

j=1

xj,di-,di+" 0 para toda j

# data[].attributes.body
El objetivo de un modelo de programación meta es expresado en términos de las desviaciones de las metas a que se apunta. Esto es las desviaciones de las metas se colocan en la función objetivo y deben minimizarse. El modelo general de la programación meta puede expresarse matemáticamente de la siguiente manera:

# data[].attributes.body
Objetivos

·         Conocer la programación lineal y sus aplicaciones a la vida cotidiana.

·         Plantear y resolver situaciones con programación lineal.

·         Pasos para la construcción de un modelo.

# data[].attributes.headline
DIFERENCIAS ENTRE MODELO LINEAL Y MODELO METAS.

# data[].attributes.subject
DIFERENCIAS ENTRE MODELO LINEAL Y MODELO METAS.

# data[].attributes.body
Existen cuatro formas de restricciones de objetivos:

Se permiten desviaciones en ambas direcciones.

Solo se permiten desviaciones hacia abajo.

Solo se permiten desviaciones hacia arriba

# data[].attributes.body
n: variable de desviación negativa, cuantifica la falta de logro de una meta.

p: variable de desviación positiva, cuantifica el exceso de logro de una meta

f (x) + n − p = t

En general, la meta del atributo i-ésimo se escribe como:

i i i f (x) + n − p = t

# data[].attributes.body
Cada meta  se  convierte  en  una  restricción  “blanda”  a  incorporar en el modelo de programación por metas.

# data[].attributes.body
Determinar el nivel de aspiración, t, que corresponde a cada atributo, siendo éste el nivel de logro del atributo que el decisor considera aceptable.

# data[].attributes.body
La formulación de un modelo de programación por metas es fijar los objetivos/ atributos, f(x), que se consideran relevantes para el problema que estemos analizando.

# data[].attributes.body
La programación por metas se utiliza cuando se tienen varios objetivos o metas y se desea una solución que este a favor de lo que queremos la cual sea la mejor.

# data[].attributes.body
La Programación por Metas (Goal Programming) fue inicialmente introducida por Charnes y Cooper en los años 50. Desarrollada en los años 70 por Ljiri, Lee, Ignizio y Romero, es actualmente uno de los enfoques multicriterio que más se utilizan.

# data[].attributes.body
Es un enfoque para tratar problemas de decisión gerencial que comprenden metas múltiples o inconmensurables, de acuerdo a la importancia que se le asigne a estas metas.