Investigación de operaciones I

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“La enseñanza de los modelos no es lo mismo que la enseñanza del modelado”. Morris (1967)

La investigación de operaciones es tanto un arte como una ciencia; el arte de describir y modelar el problema, y la ciencia de resolver el modelo utilizando algoritmos matemáticos precisos

“La” solución óptima de un modelo es mejor sólo para ese modelo. Si el modelo es una representación razonablemente buena del sistema real, entonces su solución también es óptima para la situación real.

Maximizar o minimizar Función objetivo sujeto a Restricciones

Una solución del modelo es factible si satisface todas las restricciones; es óptima si, además de ser factible, produce el mejor valor (máximo o mínimo) de la función objetivo.

Investigación de operaciones I

Fases de un estudio de IO

Implementación de la solución

Comprende la transformación de los resultados en instrucciones de operación comprensibles que se emitirán a las personas que administrarán el sistema recomendado

Validación del modelo

Este comprueba si el modelo propuesto hace en realidad lo que dice que hace

Solución del modelo

Es la más sencilla por el uso de algoritmos de optimización bien definidos. El análisis de sensibilidad es la parte más importante donde se obtiene información adicional de la solución óptima cuando el modelo experimenta algunos cambios de parámetros.

Construcción del modelo

Implica un intento de transformar la definición del problema en relaciones matemáticas

Definición del problema

3- Especificación de las limitaciones bajo las cuales funciona el sistema modelado

2- Determinación del objetivo del estudio

1- Descripción de las alternativas de decisión

Solución del modelo 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 más pequeños y manejables

Programación entera

Las variables asumen valores enteros

Programación Lineal

Es la más importante, está diseñada para modelos con funciones objetivo y restricciones lineales

Más que solo matemáticas

3. Un estudio de IO no debe iniciar con el prejuicio de utilizar una herramienta matemática específica antes de que se justifique su uso.

2. Las soluciones se originan en las personas y no en la tecnología. Cualquier solución que no tome en cuenta el comportamiento humano probablemente falle.

1. Antes de aventurarse en un complicado modelado matemático, el equipo de IO debe explorar la posibilidad de utilizar ideas “agresivas” para resolver la situación.