Cristian Fernando Mosquera Paredes
(11700180)
Jose Ricardo Ramirez Varon
(11700224)

Sistema

Se entiende bajo el término sistema a un conjunto de elementos que están relacionadas entre sí para alcanzar algún determinado objetivo.

Un modelo es una representación ideal de un sistema real y de la forma cómo opera. Un modelo es una abstracción selectiva de la realidad.

Modelos de Sistemas

Modelos Matematicos

Donde se obtiene la solución optima a un problema de decisión por medio de algoritmos matemáticos y se dividen en

Cuando se conoce los datos de manera completa y la forma del resultado.

Cuando no se conoce el resultado esperado, sino su probabilidad y esta es menor al 100%.

Modelos Según la Información de Entrada

En este tipo de modelos o problemas se obtiene una solución buena sin llegar a la solución optima, basados en las explicaciones sobre las causas o mecanismos naturales que dan lugar al fenómeno estudiado.

Utilizan las observaciones directas o los resultados de experimentos del fenómeno estudiado.

Modelos en función de su campo de aplicación u objetivo

De situaciones medibles de manera precisa o aleatoria, por ejemplo con aspectos de programación lineal cuando es de manera precisa, y probabilística o heurística cuando es aleatorio. Este tipo de modelos pretende predecir qué sucede en una situación concreta dada.

Para determinar el punto exacto para resolver alguna problemática administrativa, de producción, o cualquier otra situación. Cuando la optimización es entera o no lineal, combinada, se refiere a modelos matemáticos poco predecibles, pero que pueden acoplarse a alguna alternativa existente y aproximada en su cuantificación. Este tipo de modelos requiere comparar diversas condiciones, casos o posibles valores de un parámetro y ver cual de ellos resulta óptimo según el criterio elegido.

Para saber con precisión como está algo en una organización, investigación, área de operación, etc. Este modelo pretende ayudar a decidir qué nuevas medidas, variables o qué parámetros deben ajustarse para lograr un resultado o estado concreto del sistema modelado.

Para resolver problemas que por su naturaleza son indeterminados, es decir presentan más de una solución posible o factible.

Divide el sistema representado en módulos básicos o elementales que después se enlazan entre sí vía relaciones lógicas bien definidas.

Es una teoría o situación causal de hechos y expresado con símbolos de formato matemático. Por ejemplo, las tablas de contingencia.

Modelos generales en investigación de operaciones

Se trata del desarrollo del modelo matemático ya definido. Este software no es fiable de forma absoluta, pero sí que presenta unas aproximaciones de una importancia considerable.

Cuando se insertan los datos en la base del ordenador, se deberán supervisar los parámetros del sistema. De lo contrario, será fundamental que se desarrolle un nuevo sistema que sí que contemple los cambios que puedan acontecer.

El equipo que ha diseñado el sistema operativo debe informar sobre los nuevos avances en la aplicación del método de investigación en las operaciones de una entidad.

Modelos específicos en investigación de operaciones

Plan de producción
Asignación de personal
Transporte
Inventarios
Dietas
Mercado
Estrategias de inversión
Administración de proyectos

Tipos de Sistemas

Según su movimiento

Estos sistemas se caracterizan por presentar movimiento.

Como su nombre indica, carecen de movimiento alguno.

Según su naturaleza

Carece de vida alguna.

Estos, en cambio, si poseen vida.

Según la relación que establecen con el medio ambiente

Estos sí establecen intercambios con el medio ambiente que los rodea. Para lograr esto se valen de salidas y entradas por medio de las que intercambian, de manera constante, energía y materia con el medio ambiente.

Se caracterizan por su hermetismo, que hace que no ocasionen ningún intercambio con el ambiente que se encuentra a su alrededor, por lo que no se ven afectados por el mismo. Esto hace que tampoco los sistemas ejerzan influencia alguna en el medio ambiente que los rodea.

Según la complejidad de los elementos que los conforman

Se caracterizan por estar compuestos por una serie de subsistemas, lo que vuelve difícil la tarea de identificar los distintos elementos que los componen.

A diferencia de los anteriores, éstos no cuentan con subsistemas, lo que permite identificar fácilmente a los elementos constitutivos de los mismos.

Según su origen

Estos en cambio, no dependen de la mano de obra del hombre para originarse.

Se caracterizan por ser producto de la creación humana, por lo que dependen de la presencia de otros para poder existir.

Según su constitución

Están constituidos por conceptos que son ajenos a la realidad y que resultan meramente abstractos.

Los elementos que los componen, en cambio, son concretos y palpables, es decir que se los puede captar por medio del tacto.

Fases de la Investigación de Operaciones

La Investigación de Operaciones aspira determinar la mejor solución (optima) para un problema de decisión con la restricción de recursos limitados.

Las principales etapas o fases de las que hablamos son las siguientes:

Descripción de los objetivos del sistema, es decir, qué se desea optimizar; identificar las variables implicadas, ya sean controlables o no; determinar las restricciones del sistema. También hay que tener en cuenta las alternativas posibles de decisión y las restricciones para producir una solución adecuada.

El investigador de operaciones debe decidir el modelo a utilizar para representar el sistema. Debe ser un modelo tal que relacione a las variables de decisión con los parámetros y restricciones del sistema. Los parámetros (o cantidades conocidas) se pueden obtener ya sea a partir de datos pasados o ser estimados por medio de algún método estadístico.

Una vez que se tiene el modelo, se procede a derivar una solución matemática empleando las diversas técnicas y métodos matemáticos para resolver problemas y ecuaciones. Debemos tener en cuenta que las soluciones que se obtienen en este punto del proceso, son matemáticas y debemos interpretarlas en el mundo real

La validación de un modelo requiere que se determine si dicho modelo puede predecir con certeza el comportamiento del sistema. Un método común para probar la validez del modelo, es someterlo a datos pasados disponibles del sistema actual y observar si reproduce las situaciones pasadas del sistema.

Consiste en traducir los resultados del modelo validado en instrucciones para el usuario o los ejecutivos responsables que serán tomadores de decisiones.