Kategorier: Alla - restricciones - algoritmos - validación - optimización

av Génesis Carrasco för 5 årar sedan

290

IO1_GCG_MAPA

La investigación de operaciones (IO) es una disciplina enfocada en la formulación y solución de modelos matemáticos para la toma de decisiones óptimas en sistemas complejos. Los modelos de IO pueden ser resueltos mediante diversas técnicas como programación lineal, programación no lineal y programación entera, entre otras.

IO1_GCG_MAPA

Investigación de operaciones (IO)

Arte del modelado

Parámetros dominantes
Tasa de consumo
Tasa de producción

Solucion del modelo de IO

Las soluciones son obtenidas mediante algoritmos, mediante iteraciones se obtiene la solucion optima.
Tecnicas
Programacion no lineal

Funciones de modelos no lineales

Programacion de red

El problema se modela como una red

Programacion dinamica

El modelo original se puede descomponer en subproblemas

Programacion entera

Las variables se asumen como valores enteros

Programacion Lineal

Es la tecnica mas importane

Fases de un estudio IO

Fases principales
5. Implementación de la solución.

Se encarga de la transformación de los resultados en instrucciones de operación comprensibles

4. Validación del modelo.

Comprueba si el modelo propuesto hace en realidad lo que dice que hace,

3. Solución del modelo.

Se encarga de la obtención de información adicional sobre el comportamiento de la solución óptima

2. Construcción del modelo.

Intenta de transformar la definición del pro- blema en relaciones matemáticas.

1. Definición del problema.

Objetivo

Especificación de las limitaciones bajo las cuales funciona el sistema modelado.

Determinación del objetivo del estudio,

Descripción de las alternativas de decisión

Por: Genesis Carrasco Guzman

Modelos de colas y simulacion

Utilizan
Simulación

Lento

Costoso

Recursos

Tiempo

Es flexible

Modelos estocásticos
Modelos probabilísticos
Estudian
Uso de instalaciones de servivio
Determinan medidas de desempeño
Lineas de espera

Modelo de investigacion de operaciones

Solucion del modelo
Suboptima

Metaheurística,

Heurísica,

Optima
Factible
Componentes principales
Restricciones
Criterio Objetivo

Maximizar o minimizar

Alternativas