1. REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
MINISTERIO DEL PODER POPULAR PARA LA EDUCACIÓN SUPERIOR
UNIVERSIDAD DEL ZULIA
NÚCLEO COSTA ORIENTAL DEL LAGO
CABIMAS – ESTADO ZULIA
REALIZADO POR:
LUISANA BAUZA
C.I: V-23.883.240
CABIMAS, ABRIL DEL 2015

2. DESARROLLO
1. ORÍGENES DE LA INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES
El inicio de la Investigación de Operaciones se remonta a la época de la
Segunda Guerra Mundial en donde surgió la necesidad urgente de asignar
recursos escasos a las diferentes operaciones militares y a las actividades
dentro de cada operación, en la forma mas efectiva, es por esto, que las
administraciones militares americana e inglesa hicieron un llamado a un gran
número de científicos para que aplicaran el método científico a los problemas
estratégicos y tácticos, a dichos científicos se les pidió que
hicieran investigaciones sobre las operaciones militares. Todo el esfuerzo de
este equipo de científicos (que fueron el primer equipo de Investigación de
Operaciones) logró el triunfo de muchas batallas.
Luego de terminar la guerra, el éxito de la Investigación de Operaciones en
las actividades bélicas generó un gran interés en sus aplicaciones fuera del
campo militar.
Desde la década de 1950, se había introducido el uso de la
Investigación de Operaciones en la industria, los negocios y el gobierno,
desde entonces, esta disciplina se ha desarrollado con rapidez.
Un factor importante de la implantación de la Investigación de
Operaciones en este periodo es el mejoramiento de las técnicas disponibles
en esta área. Muchos de los científicos que participaron en la guerra, se
encontraron a buscar resultados sustanciales en este campo; un ejemplo
sobresaliente es el método Simplex para resolución de problemas de
Programación Lineal, desarrollado en 1947 por George Dantzing. Muchas de
las herramientas utilizadas en la Investigación de Operaciones como
la Programación Lineal, la Programación Dinámica, Líneas de Espera
y Teoría de Inventarios fueron desarrollados al final de los años 50.
Un segundo factor importante para el desarrollo de este campo fue el
advenimiento de la revolución de las computadoras. Para manejar los

3. complejos problemas relacionados con esta disciplina, generalmente se
requiere un gran número de cálculos que llevarlos a cabo a mano es casi
imposible. Por lo tanto el desarrollo de la computadora digital, fue una gran
ayuda para la Investigación de Operaciones.
En la década de los 80 con la invención de computadoras personales
cada vez más rápidas y acompañadas de buenos paquetes de Software para
resolver problemas de Investigación de Operaciones esto puso la técnica al
alcance de muchas personas. Hoy en día se usa toda una gama de
computadoras, desde las computadoras de grandes escalas como las
computadoras personales para la Investigación de Operaciones.
2. EVOLUCIÓN DEL CONCEPTO
Los inicios de lo que hoy se conoce como Investigación de Operaciones
se remonta a los años 1759 cuando el economista Quesnay empieza a
utilizar modelos primitivos de programación matemática. Más tarde, otro
economista de nombre Walras, hace uso de técnicas similares. Los modelos
lineales de la Investigación de Operaciones tienen como precursores a
Jordan en 1873, Minkowsky en 1896 y a Farkas en 1903. Los modelos
dinámicos probabilísticos tienen su origen con Markoiv a fines del siglo
pasado. El desarrollo de los modelos de inventarios así como el de tiempos y
movimientos se lleva hasta los años veinte. Pero no fue hasta la Segunda
Guerra Mundial, cuando la Investigación de Operaciones empezó a tomar
auge. Primero se le utilizó en la logística estratégica para vencer al enemigo
(Teoría de Juegos) y, más tarde al finalizar la guerra, en la logística de
distribución de todos los recursos militares de los aliados dispersos de por
todo el mundo.
Actualmente la Investigación de Operaciones se encuentra todavía en
una edad incipiente donde todavía hay mucho por hacer en el desarrollo de
este campo fértil.

4. 3. DEFINICIÓN:
La Investigación de Operaciones o Investigación Operativa (en
inglés ORu 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.
La investigación de operaciones (conocida también como teoría de la
toma de decisiones o programación matemática) (I.O.) es una rama de
las matemáticas que consiste en el uso de modelos
matemáticos, estadística y algoritmos con objeto de realizar un proceso
de toma de decisiones. Frecuentemente trata del estudio de complejos
sistemas reales, con la finalidad de mejorar (u optimizar) su funcionamiento.
La investigación de operaciones permite el análisis de la toma de decisiones
teniendo en cuenta la escasez de recursos, para determinar cómo se puede
optimizar un objetivo definido, como la maximización de los beneficios o la
minimización de costos.
4. APLICACIONES (que tipo de problemas se puede resolver).
 Áreas funcionales, Una muestra de los problemas que la IO ha estudiado
y resuelto con éxito en negocios e industria se tiene a continuación:
 Personal: La automatización y la disminución de costos, reclutamiento de
personal, clasificación y asignación a tareas de mejor actuación e
incentivos a la producción.
 Mercado y distribución: El desarrollo e introducción de producto,
envasado, predicción de la demanda y actividad competidora, localización
de bodegas y centros distribuidores.

5.  Compras y materiales: Las cantidades y fuentes de suministro, costos
fijos y variables, sustitución de materiales, reemplazo de equipo, comprar
o rentar.
 Manufactura: La planeación y control de la producción, mezclas óptimas
de manufactura, ubicación y tamaño de planta, el tráfico de materiales y
el control de calidad.
 Finanzas y contabilidad: Los análisis de flujo de efectivo, capital requerido
de largo plazo, inversiones alternas, muestreo para la seguridad en
auditorías y reclamaciones.
 Planeación: Con los métodos Pert para el control de avance de cualquier
proyecto con múltiples actividades, tanto simultáneas como las que deben
esperar para ejecutarse.
Puede señalarse, entonces, que la investigación de operaciones sólo se
aplicará a los problemas de mayor complejidad, sin olvidar que el simple uso
de la I.O. trae un costo que, si se supera el beneficio, no resultará
económicamente práctico. Algunos ejemplos prácticos donde resulta útil la
aplicación de I.O. son:
En el dominio combinatorio, muchas veces la enumeración es
imposible. Por ejemplo, si hay 200 trabajos por realizar, que toman tiempos
distintos y solo cuatro personas que pueden hacerlos, enumerar cada una de
las combinaciones podría ser ineficiente (aparte de desanimarte). Luego los
métodos de secuenciación serán los más apropiados para este tipo de
problemas.
De igual manera, la I.O. es útil cuando en los fenómenos estudiados
interviene el azar. La noción de esperanza matemática y la teoría de
procesos estocásticos ofrecen la herramienta necesaria para construir el
cuadro en el cual se optimizará la función económica. Dentro de este tipo de
fenómenos se encuentran las líneas de espera y los inventarios con
demanda probabilística.

6. 5. METODOLOGÍA DE LA Investigación de Operaciones.
Definición del problema: Consiste en identificar los elementos de
decisión, objetivos (uno o varios, optimizar o satisfacer), alternativas y
limitaciones del sistema Hay que recoger información relevante (los datos
pueden ser un grave problema) Es la etapa fundamental para que las
decisiones sean útiles.
 Factores problemáticos
Datos incompletos, conflictivos, difusos
Diferencias de opinión
Presupuestos o tiempos limitados
Cuestiones políticas
El decisor no tiene una idea firme de lo que quiere realmente.
Plan de trabajo: Observar y ser consciente de las realidades políticas
Decidir qué se quiere realmente Identificar las restricciones
Búsqueda de información continúa.
Desarrollo de un modelo matemático: Es la traducción del problema a
términos.
Es formular un modelo matemático:
Identificación de las variables
Identificación de la función objetivo
Identificando las restricciones
Objetivos: función objetivo
Alternativas: variables de decisión
Limitaciones del sistema: restricciones
Paso 1.- Identificar las variables de decisión ¿Sobre qué tengo control?
¿Qué es lo que hay que decidir? ¿Cuál sería una respuesta válida del caso?
Paso 2.- Identificar la función objetivo ¿Qué pretendemos conseguir? ¿Qué
me interesaría más?

7. Paso 3.- Identificar las restricciones o factores que limitan la decisión,
recursos disponibles (trabajadores, máquinas, material), fechas límite,
naturaleza de las variables (no negatividad, enteras, binarias).
Paso 4.- Traducción de los elementos básicos a un modelo matemático.
Resolución del modelo: Es resolver el modelo usando una técnica
adecuada, es decir obtener valores numéricos para la variable de decisión.
Es determinar los valores de las variables de decisión de modo que la
solución sea óptima (o satisfactoria) sujeta a las restricciones.
Puede haber distintos algoritmos y formas de aplicarlos. En esta parte
se usa el Software LINDO, que puede resolver modelos de hasta 200,000
variables y 50,000 restricciones.
Paso 1.- Elegir la técnica de resolución adecuada, creación o heurísticos.
Paso 2.- Generar las soluciones del modelo usando programas de
ordenador, hojas de cálculo.
Paso 3.- Comprobar/validar los resultados Probar la solución en el entorno
real.
Paso 4.- Si los resultados son inaceptables, revisar el modelo, comprobar
exactitud, revisar restricciones.
Paso 5.- Realizar análisis de sensibilidad. Analizar adaptaciones en la
solución propuesta frente a posibles cambios.
Verificación y validación: Eliminación de errores Comprobación de que
el modelo se adapta a la realidad.
Interpretación y análisis:
Robustez de la solución óptima obtenida: Análisis de sensibilidad Detección
de soluciones cuasi-óptimas atractivas
Implementación de resultados: Sistema de ayuda y mantenimiento
Documentación Formación de usuarios. Una vez que hayamos obtenido
la solución o soluciones del modelo, el siguiente y último paso del

8. proceso es interpretar esos resultados y dar conclusiones y cursos de
acción para la optimización del sistema. Si el modelo utilizado puede
servir a otro problema, es necesario revisar, documentar y actualizar el
modelo para sus nuevas aplicaciones.
6. ¿QUÉ SE DICE DE LOS AVANCES DE LA INVESTIGACIÓN DE
OPERACIONES EN LA ACTUALIDAD? (concepto personal)
La Investigación de Operaciones se está aplicando en muchas actividades.
Estas actividades han ido más allá de las aplicaciones militares e
industriales, para incluir hospitales, instituciones financieras, bibliotecas,
planeación urbana, sistemas de transporte y sistemas de comercialización.
7. INCLUIR O RELACIONAR EL PERFIL DEL EGRESADO EN
RELACIONES INDUSTRIALES CON ESTA TECNICA.
El egresado en esta especialidad tiene la capacidad para trabajar en la
mayoría de las áreas de una industria. Estas incluyen la planeación y
la programación de la producción, el mantenimiento, el control de calidad,
la administración de los sistemas de producción, el diseño de la planta, los
estudios de redistribución de instalaciones, la instalación
de plantascompletas, entre otras. Además por su formación interdisciplinaria,
también puede laborar en las áreas de evaluación de proyectos y evaluación
económica en instituciones financieras como los bancos comerciales y casas
de bolsa, o en cualquier institución que tenga áreas relacionadas con la
evaluación económica.

9. BIBLIOGRAFIA
 http://es.wikipedia.org/wiki/Investigaci%C3%B3n_de_operaciones#.C3
.81reas_de_aplicaci.C3.B3n
 http://es.slideshare.net/nativoloco/investigacin-de-operaciones
 http://www.gestiondeoperaciones.net/programacion_lineal/que-es-la-
investigacion-de-operaciones/
 www.civ.cl/academico/.../investigacion_operaciones/Unidad_I.