Bricio

Instituto Tecnológico Superior de Coatzacoalcos
TECNOLÓGICO NACIONAL DE MÉXICO
Instituto Tecnológico
Superior de Coatzacoalcos
División de Ingeniería Industrial
Febrero – Junio 2019
Nombre del Alumno: Munguía Velázquez Denilson .
UNIDAD I: Introducción a la Investigación de Operaciones.
No de Control: 17081089 Semestre: 3° Grupo: A
Nombre del Docente: Jiménez Ventura Bricio
Fecha: 14 de Febrero del 2019
ÍNDICE
INTRODUCCIÓN......................................................................................2
DESARROLLO .........................................................................................3
1.1 Introducción a la investigación de operaciones..........................3
1.2 Fases de estudio de la investigación de operaciones. .............4
ASIGNATURA: INVESTIGACION DE OPERACIONES I

1.3 Principales aplicaciones de la
investigación de operaciones. ...........................................................6
1.4 Formulación de modelos de programación lineal......................7
CONCLUSIÓN..........................................................................................9
BIBLIOGRAFÍAS.....................................................................................10
INTRODUCCIÓN
El presente trabajo tiene como propósito abordar diferentes aspectos relacionados
con el tema de Conceptos y Definiciones de La Investigación de Operaciones dentro
de ellos la Formulación de modelos de programación lineal y está dirigido a
estudiantes de ingeniería con algún conocimiento previo sobre el tema. Algunos
autores consideran que formular un modelo de Programación Lineal, para un
problema dado, es un arte y como se requiere un conocimiento de una serie de
aspectos para obtener el modelo apropiado. En este sentido, nos hemos dispuesto
a tratar Los diferentes pasos de los modelos de programación lineal, empezando
por el modelo general, siguiendo una clasificación no exhaustiva de tipos de
modelos y finalmente las resoluciones a problemas.

DESARROLLO
1.1 Introduccióna la investigaciónde operaciones.
La Investigación de Operaciones o Investigación Operativa (en inglés OR u
Operations Research) es una disciplina que consiste en la aplicación de métodos
analíticos avanzados con el propósito de apoyar el proceso de toma de decisiones,
identificando los mejores cursos de acción posibles.
1.- La Investigación de Operaciones aspira a determinar el mejor curso de acción,
o curso óptimo, de un problema de decisióncon la restricción de recursos limitados.
2.- Como técnica para la resolución de problemas, investigación de operaciones
debe visualizarse como una ciencia y como un arte.
3.- La investigación de operaciones puede definirse como un método científico de
resolución de problemas, la cual brinda las herramientas suficientes para que con
base en abstracciones de la realidad se puedan generar y resolver modelos
matemáticos
Desde el advenimiento de la Revolución industrial, el mundo ha sido testigo de un

crecimiento importante del tamaño y la
complejidad de las organizaciones. Los
pequeños talleres artesanales de épocas anteriores se convirtieron en las
corporaciones actuales de miles de millones de dólares.
Una parte esencial de este cambio revolucionario fue el gran aumento de la división
del trabajo y de la separación de las responsabilidades administrativas en estas
organizaciones. Los resultados han sido espectaculares. Sin embargo, junto con los
beneficios, el aumento del grado de especialización trajo consigo problemas nuevos
que aún existen en numerosas organizaciones. Uno de éstos es la tendencia de
algunos componentes de una organización a convertirse en imperios con autonomía
relativa, con sus propias metas y sistemas de valores; de esta manera pierden de
vista la forma en que sus actividades y objetivos se acoplan a los de toda la
organización. Con frecuencia, lo que es mejor para un componente va en detrimento
de otro, de forma que sus acciones pueden caminar hacia objetivos opuestos. Un
problema relacionado es que, en la medida que aumentan la complejidad y la
especialización, es más difícil asignar los recursos disponibles a las diferentes
actividades de la manera más efi caz para la organización como un todo. Este tipo
de problemas y la necesidad de encontrar la mejor forma de resolverlos crearon el
ambiente propicio para el surgimiento de la investigación de operaciones, a la que
también se hace referencia como IO.
1.2 Fases de estudio de la investigaciónde operaciones.
Para llevar a cabo el estudio de Investigación de Operaciones es necesario cumplir
con una serie de etapas o fases. Las principales etapas o fases de las que hablamos
son las siguientes:
1. Formulación y definición del problema.
Descripciónde 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.
2. Construcción del modelo.

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. Es recomendable determinar si el modelo es probabilístico o
determinístico. El modelo puede ser matemático, de simulación o heurístico,
dependiendo de la complejidad de los cálculos matemáticos que se requieran.
3. Solución del modelo.
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.
Además, para la solución del modelo, se deben realizar análisis de sensibilidad, es
decir, ver cómo se comporta el modelo a cambios en las especificaciones y
parámetros del sistema. Esto se hace, debido a que los parámetros no
necesariamente son precisos y las restricciones pueden estar equivocadas.
4. Validación del modelo.
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. Pero como no hay
seguridad de que el comportamiento futuro del sistema continúe replicando el
comportamiento pasado, entonces siempre debemos estar atentos de cambios
posibles del sistema con el tiempo, para poder ajustar adecuadamente el modelo.
5. Implementación de resultados.
Consiste en traducir los resultados del modelo validado en instrucciones para el
usuario o los ejecutivos responsables que serán tomadores de decisiones.
Fases de un estudio de investigación de operaciones
1 .Definición del problema

A. Definir el objetivo del estudio
B. Reconocimiento de las restricciones y
variables del sistema.
2. Construcción del modelo
A. Modelo matemático
B. Modelo de simulación. Se usa cuando las relaciones matemáticas son muy
complejas.
3. Solución del modelo
A. Si el modelo es matemático se usará alguna técnica de optimización bien
definida, produciendo el modelo una solución óptima.
B. Si el modelo es de simulación se buscarán alternativas para mejorar el
desempeño del sistema.
1.3 Principalesaplicacionesde la investigación de operaciones.
Se han desarrollado muchos métodos de investigación de operaciones que se
aplican a los problemas de los negocios, aunque al mismo tiempo se presentan en
muchas industrias distintas. Los modelos para la solución de problemas se pueden
agrupar en distintas formas, las más importantes son:
1. Problemas estocásticos o probabilísticos: son útiles al tener que enfrentarse a un
ambiente incierto, la estadística de Bayes desarrolla un método poderoso para
tomar decisiones cuando se tiene información limitada.
2. Pronósticos: es una responsabilidad ineludible de la gerencia el pronosticar,
enfrentando a la incertidumbre respecto al futuro, la conducta pasada como un
indicador de lo que va a venir. Dentro de los temas que ven pronósticos se tienen:
· Promedios simples
· Promedios móviles
· Promedios dobles
· Suavización exponencial
· Regresión
· Correlación

· Tendencia
3.Modelos de inventarios: ayudan al control de
los costos totales de inventarios, estos enfoque pueden reducir el costo total de
compra, de almacenar, de llevar el inventario y quedarse sin él, también analiza y
evalúa los descuentos ofrecidos por proveedores, así como la compra de artículos
múltiples a un mismo proveedor.
4. Programación lineal: es de valor cuando se debe de escoger entre alternativas
numerosas para evaluarlas con los métodos convencionales. Al usar la
programación lineal, se pueden determinar combinaciones óptimas de los recursos
de una firma para alcanzar ciertos objetivos.
5. Problemas de asignación y transporte: son los enfoques útiles cuando la gerencia
se enfrenta a problemas que tienen que ver con la mejor alternativa de distribución
o el método óptimo de asignar operarios a las máquinas, etc.
6. Teoría de redes: permite a los gerentes hacer frente a las complejidades
involucradas en los grandes proyectos, el uso de esta técnica ha disminuido
notablemente el tiempo necesario para planear y producir productos complejos, las
técnicas más usuales son:
· PERT (Técnica de Evaluación y Revisión de Proyectos)
· CPM (Método de la Ruta Crítica)
· PERT/COSTO (Técnica de programación con limitación de recursos tanto en
costo como en tiempo)
7. Teoría de colas o líneas de espera: estudia las llegadas aleatorias a una estación
de servicio o proceso de capacidad limitada, los modelos le permiten a la gerencia
calcular a futuro las longitudes de las líneas de espera, el tiempo promedio gastado
en la línea por una persona que espera el servicio y la necesidad de agregar
estaciones de servicio. Esta técnica se estudia primeramente mediante el uso de
fórmulas y posteriormente por simulación con computadora.
1.4 Formulación de modelos de programaciónlineal.
Los principales elementos de un modelo de programación lineal son:
· Las variables o incógnitas

· La función objetivo
· Las restricciones
La característica distintiva de los modelos de programación lineal es que las
funciones que representan el objetivo y las restricciones son lineales.
Los problemas de optimización se formulan muy a menudo verbalmente, para poder
llegar a una solución se requiere un planteamiento matemático. El procedimiento
consiste en los siguientes pasos:
1. Formulación y definición del problema.
Descripciónde 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.
2. Construcción del modelo.
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. Es recomendable determinar si el modelo es
probabilístico o determinístico. El modelo puede ser matemático, de simulación o
heurístico, dependiendo de la complejidad de los cálculos matemáticos que se
requieran.
3. Solución del modelo.
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.
Además, para la solución del modelo, se deben realizar análisis de sensibilidad, es
decir, ver como se comporta el modelo a cambios en las especificaciones y
parámetros del sistema. Esto se hace, debido a que los parámetros no
necesariamente son precisos y las restricciones pueden estar equivocadas.
4. Validación del modelo.

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. Pero como no hay seguridad de que
el comportamiento futuro del sistema continúe replicando el comportamiento
pasado, entonces siempre debemos estar atentos de cambios posibles del sistema
con el tiempo, para poder ajustar adecuadamente el modelo.
CONCLUSIÓN
En esta investigación se analizaron conceptos y métodos de investigación de
operaciones que contribuyen al desarrollo de diferentes áreas del conocimiento
tanto dentro y fuera de la carrera, permiten desarrollar al cerebro humano para que
de esta manera exista un trabajo mental conocido como lógica y de esta manera
tener la capacidad de resolver un sinfín de situaciones que se presenten en la vida
cotidiana.
La investigación de operaciones tiene un gran impacto en la vida laboral de un
ingeniero industrial ya que ofrece herramientas para mejorar la capacidad mental a
la hora que se requiera analizar un problema y proponer soluciones y de esta
manera tomar una decisión acertada para que exista una mejora continua,
poniendo en práctica todo lo aprendido en la materia.

BIBLIOGRAFÍAS
 http://www.academia.edu/31390809/1_Conceptos_y_definiciones_de_la_in
vestigaci%C3%B3n_de_operaciones
 http://ioi-itstb.blogspot.com/p/unidad-uno-tema-14.html
 https://invdeop.wordpress.com/2011/04/07/fases-de-la-investigacion-de-
operaciones/
 http://www.dia.fi.upm.es/~jafernan/teaching/operational-
research/LibroCompleto.pdf

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