¿Qué es la investigación de operaciones? Capitulo 1 del libro

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Capítulo 1 Qué es la investigación de operaciones (IO)

1.5 El arte del modelado

Consiste en la obtención del modelo abstraído que puede construirse  para minimizar el costo total del inventario.

Niveles de abstracción para el desarrollo de un modelo: Mundo real Mundo real supuesto Modelo

Parámetros para aproximar el sistema real: Tasa de producción Tasa de consumo

Sirven para establecer medidas de exceso o escasez de inventario.

1.6 Más que sólo matemáticas

Justificación del uso de herramientas

Se debe definir cuidadosamente el problema

Tomar en cuenta el comportamiento humano para la toma de desiciones

Utilización de ideas para resolver la situación

1.7 Fases de un estudio de IO

Implementación de la solución: transformación de los resultados en instrucciones de operación

Validez del modelo: comprueba si el modelo propuesto hace en realidad lo quedice que hace

Solución del modelo: uso de algoritmos de optimización bien definidos.

Utiliza el análisis de sensibilidad: obtención de información adicional sobre el comportamiento de la solución óptima cuando el modelo experimenta cambios de parámetros.

Construcción del modelo: transformar la definición del problema en relaciones matemáticas.

Definición del problema: definir el alcance del problema investigado.

1.0 Definición

Disciplina que consiste en el uso de modelos matemáticos, estadística y algoritmos con objeto de dar una respuesta optima a problemas complejos y repetitivos de manera eficiente.

1.1 Historia

Inicios: Inglaterra , Segunda Guerra Mundial

Consecuencias: Adaptación de ideas de IO para mejorar la eficiencia y productividad

Causas: Deseos de buscar soluciones optimas para realizar una accion

1.4 Modelos de colas y simulación

Diferencias: los modelos de colas son matemáticos y están sujetos a hipótesis que limitan el alcance de su aplicación. La simulación es flexible y puede utilizarse para analizar cualquier situación de colas.

Estudian y determinan medidas de desempeño las líneas de espera.

Modelos de colas: utilizan modelos probabilísticos y estocásticos para analizar líneas de espera,

Simulación: estima las medidas de desempeño al imitar el comportamiento del sistema real.

1.3 Solución del modelo de IO

Otras aplicaciones: Heurística Metaheurística

Técnicas de IO

Programación no lineal: las funciones del modelo son no lineales

Programación de red: el problema puede modelarse como una red

Programación dinámica:  el modelo original puede descomponerse en subproblemas

Programación entera:las variables asumen valores enteros

Programación lineal: para modelos con funciones objetivo y restricciones lineales.

se determinan mediante algoritmos.

proporciona reglas de cálculo que se aplican en forma repetitiva al problema, y cada iteración acerca la solución a lo óptimo.

1.2 Modelos de investigación de operaciones

Tipos de solución del modelo: Factible óptima Subóptima

Formato modelo general de IO: Maximizar o minimizar Función objetivo sujeto a                       Restricciones

Componentes de un modelo de IO: Criterio objetivo Alternativas de solución Restricciones