Investigacion de operaciones

1. Investigación de operaciones

2. UNIDADI
Tema:
Definicionesbásicas
Investigación de operaciones

3. Kamblesh Mathur: “Es el uso de la
Matemática y computadoras para
ayudar a tomar decisiones racionales
frentea problemas deadministración”.
Jorge Alvarez:“Es un procedimiento o un
enfoque para resolver problemas
relacionados conlatomadedecisiones”
Resumiendo: La Investigación de
Operaciones es el uso de la matemática e
informática para resolver problemas del
mundo real, tomando decisiones
acertadasquegaranticenel éxito.
¿Qué es la investigación de
operaciones?

4. ¿Qué es la investigación de
operaciones?
Lawrence y Pasternak, (1998) “Es un
enfoque científico para la toma de
decisiones ejecutivas, queconsiste en:
– El arte de modelar situaciones
complejas,
– La ciencia de desarrollar técnicas
de soluciónpararesolverdichos
modelos.
– La capacidad de
comunicar efectivamentelos
resultados”.

5. – Es la aplicación del método científico para
asignar los recursos o actividades de forma
eficaz, en la gestión y organización de
sistemascomplejos.
– Es el conjunto de técnicas matemáticas
resolver
aplicadas adecuadas
para problemas
realesde:
Planificación
Logística
Diseñodeproductosyprocesos
Control deprocesos, etc
¿Qué es la investigación de
operaciones?
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6. – Apoyar a la toma de decisiones sistemas
complejos.
- Estudiar la asignación óptima de recursos
escasosadeterminadaactividad.
- Evaluar el rendimiento de un sistema con
objetodemejorarlo.
– Obtener informacióncuantitativa.
– Mejorar procedimientos tradicionales:
opinionesdeexpertos, reglassimples.
– Lograr flexibilidad ybajocoste.
– Hacer el tratamientodelaincertidumbre.
– Conocer laslimitaciones delosmodelos.
Objetivo de la investigación de
operaciones
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7. MATEMATICA
APLICADA
Estadística,
Informática,
Mat. Financiera,
Investigación de
Operaciones
TOMADE
DECISIONES
ACERTADAS
MATEMATICA
PURA
Éxito
Fracaso
Proceso de toma de decisiones
RAPIDEZ
PRECISION
GRANDES VOLUMENES
INFORMACION
DATOS

8. La I.O. busca la experticia humana
Desempeño correcto y rápido dentro de un
dominioespecífico.
Capacidad para justificar un resultado y
explicar el procesoderazonamiento.
Capacidadparaaprender delaexperiencia.
Capacidad para resolver casos únicos
basándose en principios, modelos,
experiencias, casosoreglas.
Capacidad para razonar bajo condiciones de
incertidumbre e información incompleta y
aplicar su sentido comúnoconocimiento
general.

9. MEMORIAALARGOPLAZO
Conocimientoenel dominio,
experiencia, expertisia.
RAZONAMIENT
O
APRENDIZAJE
MEMORIAACORTOPLAZO
Experto humano
ASESORIA
Recomendaciones,
conclusiones,
casosresueltos.
Hechos,casos, reglas,
conclusiones.

10. BASEDECONOCIMIENTOS
Conocimientoenel dominio,
experiencia, expertisia.
MAQUINADEINFERENCIA
REDNEURONAL
MEMORIADETRABAJO
(RAM)
USUARIO
Recomendaciones,
conclusiones,
casosresueltos.
Sistema experto
Hechos,casos, reglas,
conclusiones.

11. Árbol de conocimiento
Decisiones
Conocimiento
Información
Datos
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12. Se aplica por primera vez en 1780
Antecedentes:
 Matemáticas: modelos lineales
Farkas,Minkowski (s.XIX)
 Estadística: fenómenos de espera
Erlang,Markov (años 20)
 Economía: Quesnay (x.XVIII),
Walras (s.XIX),
Von Neumann (años 20)
1.2 Una breve historia
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13.  El origen de la I.O. moderna se
sitúa en la II Guerra Mundial para
resolver problemas de organización
militar: Despliegue de radares,
manejo de operaciones de
bombardeo, colocación de minas.
 La Fuerza Aérea Británica formó el
primer grupo de investigación
operacional.
 La Fuerza Armada Estadounidense
formó un grupo similar, 5 de los
cuales ganaron el Premio Nóbel.
1.2 Una breve historia
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14. Después de la II Guerra Mundial,
las Empresas reconocieron el
valor de aplicar las técnicas en:
-Refinerías de petróleo,
-Distribución de productos,
-Planeación y control de la
producción,
-Estudio de mercado y Planeación
de Inversiones.
1.2 Una breve historia
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15. Sigue el desarrollo debido a:
competitividad industrial
progreso teórico
RAND (Dantzig)
Princeton (Gomory, Kuhn, Tucker)
Carnegie Institute of Technology
(Charnes, Cooper)
gran desarrollo de los ordenadores:
Aumento de la capacidad de
almacenamiento de datos
Incremento de la velocidad de
resolución de los problemas.
1.2 Una breve historia
George B.
Dantzig
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16. Sigue habiendo un gran desarrollo, en
muchos sectores, con grandes avances
sobre todo en el campo de la Inteligencia
Artificial.
Másinformación:
Sociedad Española de Estadística e Inv.
Operativa(SEIO)www.cica.es/aliens/seio.
Association of European O.R.Societies
(EURO)
www.ulb.ac.be/euro/euro_welcome.html
Institute for O.R. andthe ManagementSci.
(INFORMS) www.informs.org
International Federation of O.R. Societies
(IFORS) www.ifors.org
1.2 UNA BREVE HISTORIA
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17. DESARROLL
O MODELO
RESOLUCIO
N MODELO
¿VALIDA?
MODELO
MODIFICADO
IMPLEMENTACION
DEFINICION
DELPROBLEMA
1.3 Metodología de la I.O.
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18. Definicióndelproblema
Es identificar, comprender y describir en
términos precisos, el problema que la
organización enfrenta. El enunciado es la
definición del problema. Un problema no
seformulasinosedefine.
Cadavezesmásdifícil asignar los
recursos oactividades dela formamáseficaz
Los
recursos
sonescasos
Los sistemas
son cada vez
máscomplejos
1.3 Metodología de la I.O.
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19. Definicióndelproblema
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 seanútiles
1.3 Metodología de la I.O.
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20. Definicióndel
problema Factores
problemáticos
Datosincompletos, conflictivos, difusos
Diferenciasdeopinión
Presupuestosotiempos limitados
Cuestionespolíticas
El decisornotiene unaideafirme delo
quequiererealmente.
Plandetrabajo:
Observar y ser consciente de
las realidadespolíticas
Decidir quésequiererealmente
Identificar lasrestricciones
1.3 Metodología de la I.O.
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21. Desarrollo de un modelo matemático
Es la traducción del problema a términos
matemáticos.
Esformular unmodelomatemático:
Identificandovariables
IdentificandolaFunción Objetivo
Identificandolasrestricciones
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objetivos: funciónobjetivo
alternativas:variablesdedecisión
limitaciones del sistema: restricciones
1.3 Metodología de la I.O.
I)Identificaciondelasvariables
Xij =#deconsultoresqueviajan
delorigeni al destinoj
II)Identificaciondela funcion
objetivo
Max
540X1
1+300X12+420X13+
500X21+330X22+330X23+
520X31+310X32+350X33
III)Identificaciondelas
restricciones
X1
1+X12+X13≤ 2
X21+X22+X23≤ 1
X31+X32+X33≤ 4
X1
1+X21+X31=3
X12+X22+X32=2
X13+X23+X33=1
Xij ≥ 0; entero

22. Desarrollodeunmodelomatemático
Paso1.- Identificarlas variables dedecisión
¿Sobrequétengocontrol?
¿Quéesloquehayquedecidir?
¿Cuálseríaunarespuestaválida del caso?
Paso2.- Identificar la función objetivo
¿Quépretendemos conseguir?
¿quémeinteresaríamás?
Paso 3.- Identificar las restricciones o factores que
limitan la decisión, recursos disponibles (trabajadores,
máquinas, material), fechas límite, naturaleza de las
variables(nonegatividad, enteras, binarias).
Paso 4.- Traducción de los elementos básicos a un
modelomatemático.
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1.3 Metodología de la I.O.