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  • 1. Programación Lineal Entera no recibe atención hasta que Gomory obtiene la expresión general, métodos limitados. Estudios de IO.-estructuración estadística de los datos-modelos descriptivos de tipo probabilístico. A mediados e los 50s la IO se afianzaba en la Industria. En Inglaterra el desarrollo de la Organización era una novedad en la industria EEUU fortalecía los grupos militares-Inglaterra trasladaban a la sociedad civil En Agosto de 1940 el Físico P.M.S Balckett de la Universidad de Manchester dirigió un equipo de estudio Maximizar la eficiencia La IO nace en Inglaterra a finales de 1939 HISTORIA DE LOS MÉTODOS CUANTITATIVOS
  • 2. Los modelos no lineales Proceden del desarrollo del cálculo matemático en el siglo XVIII, siendo el concepto básico el del Langrangiano. Progresó durante los años sesenta y setenta, Resolución de problemas de tamaño medio con varias decenas de restricciones y algunos cientos de variables.
  • 3. Otros modelos La Programación Dinámica Richard Bellman al principio de los cincuenta.de gran importancia en la Teoría del Control Optimo La teoría de las colas Dánes A.K. Erlang en la industria telefónica de principios de Siglo existencia de multitud de lenguajes de simulación a disposición de los usuarios de computadoras. La Teoría de Juegos Primeros resultados de von Neumann sobre el teorema del mínimax en 1926. Influencia de esta teoría sobre la organización ha sido muy limitada. Teoría de la Decisión Basada en la estadística Bayesiana y la estimación subjetiva de las probabilidades de los sucesos; cuando la información no es completa
  • 4. AspectosquecaracterizanlaIO Toma directa de datos Empleo de Modelos matemáticos Obtención de las políticas óptimas Modificación de dichas políticas de acuerdo con factores reales no considerados en el modelo. Su base fundamental está en las matemáticas, la economía, la estadística y e cálculo de probabilidades No existe método analítico que permita obtener, con seguridad y en un tiempo conveniente, el óptimo teórico.
  • 5. ESTABLECIDO HA LA I.O. MÉTODOS HEURÍSTIC OS Algoritmos genéticos introducidos por Holland para imitar algunos de los mecanismos que se observan en la evolución de las especies Algoritmo reconocido simulado generan aleatoriamente una solución cercana y la aceptan como la mejor si tiene menor costo, La búsqueda tabú Basada el uso de estructuras de memoria para escapara de los óptimos locales en los que se puede caer al moverse de una solución a otra Las redes neuronales Reproducen en la medida de lo posible características y capacidad de procesamiento de información del conjunto de neuronas presentes en el cerebro.
  • 6. INVESTIGACIÓN OPERATIVA • Fase 1: Formulación del problema:.- enjuicia aspectos a analizar Utiliza: • Fase 2: Formulación de un modelo matemático.- se apoya en un lenguaje matemático más o menos sofisticado Estudia problemas relacionados a la toma de decisiones • Fse 4: discernir entre las soluciones reveladas.- elegir una solución y caracterizar todos sus detalles
  • 7. Su objetivo es formar al estudiante en conceptos básicos de I.O. MÉTODOS CUANTITATIVOS DE GESTIÓN Resolución de problemas de gestión y análisis y desarrollo de algoritmos
  • 8. Técnica de resolución de asignación de recursos PROG RAMA CIÓN LINEA L MC de G MC de G módulo centrado en el problema de transporte FLUJO DE REDES sirviendo como finalización del módulo dedicado a programación lineal en general
  • 9. MC DE G • Modelado de situaciones en que existen variables de decisión, implicaciones lógicas o relaciones disyuntivas. PROGRAMACIÓN LINEAL ENTERA • Caracterizada por el enfrentamiento entre 2 o más oponentes TEORÍA DE JUEGOS • Introducción al análisis de alternativas en diversos entornos TEORÍA DE LA DECISIÓN • Estudio de problemas de decisión secuenciales o de múltiples etapas PROGRAMACIÓN DINÁMICA • Modelado describe la sistemática general del modelado basándose en etapas TÉCNICAS DE MODELADO • Describen la parte esencial del comportamiento de un sistema, el diseño de experimentos con el modelo y la extracción de conclusiones de los resultados SIMULACIÓN DE EVENTOS DISCRETOS
  • 10. Amplia las técnicas más novedosas para la resolución de problemas lineales continuos y enteros y las técnicas ya expuestas desde un punto de vista computacional MÉTODOS AVANZADOS DE GESTIÓN algoritmo simplex -los métodos de descomposición y partición y métodos llamados de punto interior y su aplicación-. EXTENSIONES DE LA PROGRAMACIÓ N LINEAL Introduce otros métodos de optimización para problemas con restricciones. PROGRAMACIÓ N NO LINEAL Se muestran diversos tipos de operadores de selección, cruce, mutación, etc. ALGORITMOS GENÉTICOS
  • 11. RECONOCIDO SIMULADO • Ocurrencia esporádica y probabilística de pasos hacia atrás, • Empeoramientos en el valor de la función objetivo. BUSQUEDA TABÚ • Prohíbe movimientos inmersos a los que aparecen en dicha tabla. • Intensificación y diversificación REDES NEURONALES ARTIFICIALES • unidades de procesamiento elemental capaces de realizar tareas como clasificación, generalización, optimización, abstracción, etc. TEORÍA DE COLAS • Diseño y análisis de unidades productivas y de servicios.