El documento resume la historia y desarrollo de los métodos cuantitativos y la investigación de operaciones. Comenzó formalmente en Inglaterra en 1939 para mejorar la eficiencia, como estudiar los sistemas de defensa antiaérea. Con el tiempo, se expandió a Estados Unidos y se consolidaron grupos para abordar una variedad de problemas, mientras que en Gran Bretaña pasaron a la sociedad civil. La investigación de operaciones utiliza matemáticas, economía y estadística para modelar problemas del mundo real y encontrar soluciones óptimas.
El documento resume la historia y desarrollo de los métodos cuantitativos y la investigación de operaciones. Comenzó formalmente en Inglaterra durante la Segunda Guerra Mundial para mejorar la eficiencia operativa. Desde entonces, ha evolucionado para abarcar diversas áreas matemáticas como programación lineal, teoría de juegos, programación dinámica y más. Los métodos cuantitativos ahora se usan ampliamente para resolver problemas complejos en gestión e ingeniería.
El documento resume la historia y desarrollo de los métodos cuantitativos y la investigación de operaciones desde su inicio formal en la Segunda Guerra Mundial. Describe cómo se utilizaron inicialmente para problemas militares como el ataque aéreo a submarinos, y luego se expandieron a problemas industriales y de gestión. Explica diversos métodos como la programación lineal, la teoría de juegos, la programación dinámica y nuevos enfoques como los algoritmos genéticos y la búsqueda tabú.
El documento proporciona una historia detallada de los métodos cuantitativos, incluyendo el origen de la investigación de operaciones en Inglaterra durante la Segunda Guerra Mundial y los desarrollos posteriores de técnicas como la programación lineal, programación dinámica, teoría de colas, teoría de juegos y teoría de la decisión. También describe métodos heurísticos y nuevos enfoques como los algoritmos genéticos, simulado reconocido, búsqueda tabú y redes neuronales.
Este documento describe los diferentes tipos de modelos, incluyendo modelos físicos, abstractos y matemáticos. Explica que los modelos de simulación se pueden clasificar como determinísticos, estocásticos, estáticos o dinámicos. También discute cuándo es necesario utilizar la simulación versus cuando no lo es, y proporciona criterios para que un modelo de simulación sea efectivo, como ser fácil de entender y adaptable.
Este documento presenta tres problemas relacionados con líneas de espera, inventarios y proyectos de inversión donde los modelos matemáticos tradicionales no se ajustan a las distribuciones de probabilidad involucradas. Explica que en estos casos la simulación es una técnica útil para resolverlos, imitando el comportamiento del sistema a través de un modelo y variando parámetros. También introduce conceptos básicos de simulación como su definición, historia, aplicaciones comunes y ventajas del uso de esta técnica.
El documento resume brevemente la historia y los métodos de la investigación operativa. Comienza en Inglaterra a finales de 1939 y se afianza en la industria en la década de 1950. Incluye métodos como la programación lineal, la programación dinámica, la teoría de juegos, la teoría de la decisión, y métodos heurísticos como los algoritmos genéticos y la búsqueda tabú.
El documento resume brevemente la historia y métodos de la investigación operativa. Comenzó en Inglaterra en la década de 1930 y desde entonces ha desarrollado modelos matemáticos como la programación lineal, dinámica, teoría de juegos y simulación para resolver problemas de gestión. También ha adoptado métodos heurísticos como algoritmos genéticos y búsqueda tabú.
El presente trabajo muestra el análisis de carácter teórico de modelamientos de algoritmos en la gestión administrativa, aplicados en la actualidad en la solución de problemas clásicos y complejos y la importancia de las matemáticas, en las diferentes estructuras de ramas del saber que han tenido aplicaciones los algoritmos. Durante miles de años el ser humano se ha esforzado por abstraer la estructura de la solución de problemas con el fin de determinar claramente cuál es el camino seguro, preciso y rápido que lleva a esas soluciones. Son abundantes los ejemplos: máximo común divisor, teorema de Pitágoras, áreas de figuras geométricas, división, suma de números fraccionarios, etc. Todos estos algoritmos matemáticos independizan los datos iniciales del problema de la estructura de su solución, lo que permite su aplicación con diferentes conjuntos de datos iniciales (variables).
KEYWORDS: Algoritmo, Análisis, Diseño y Control.
El documento resume la historia y desarrollo de los métodos cuantitativos y la investigación de operaciones. Comenzó formalmente en Inglaterra durante la Segunda Guerra Mundial para mejorar la eficiencia operativa. Desde entonces, ha evolucionado para abarcar diversas áreas matemáticas como programación lineal, teoría de juegos, programación dinámica y más. Los métodos cuantitativos ahora se usan ampliamente para resolver problemas complejos en gestión e ingeniería.
El documento resume la historia y desarrollo de los métodos cuantitativos y la investigación de operaciones desde su inicio formal en la Segunda Guerra Mundial. Describe cómo se utilizaron inicialmente para problemas militares como el ataque aéreo a submarinos, y luego se expandieron a problemas industriales y de gestión. Explica diversos métodos como la programación lineal, la teoría de juegos, la programación dinámica y nuevos enfoques como los algoritmos genéticos y la búsqueda tabú.
El documento proporciona una historia detallada de los métodos cuantitativos, incluyendo el origen de la investigación de operaciones en Inglaterra durante la Segunda Guerra Mundial y los desarrollos posteriores de técnicas como la programación lineal, programación dinámica, teoría de colas, teoría de juegos y teoría de la decisión. También describe métodos heurísticos y nuevos enfoques como los algoritmos genéticos, simulado reconocido, búsqueda tabú y redes neuronales.
Este documento describe los diferentes tipos de modelos, incluyendo modelos físicos, abstractos y matemáticos. Explica que los modelos de simulación se pueden clasificar como determinísticos, estocásticos, estáticos o dinámicos. También discute cuándo es necesario utilizar la simulación versus cuando no lo es, y proporciona criterios para que un modelo de simulación sea efectivo, como ser fácil de entender y adaptable.
Este documento presenta tres problemas relacionados con líneas de espera, inventarios y proyectos de inversión donde los modelos matemáticos tradicionales no se ajustan a las distribuciones de probabilidad involucradas. Explica que en estos casos la simulación es una técnica útil para resolverlos, imitando el comportamiento del sistema a través de un modelo y variando parámetros. También introduce conceptos básicos de simulación como su definición, historia, aplicaciones comunes y ventajas del uso de esta técnica.
El documento resume brevemente la historia y los métodos de la investigación operativa. Comienza en Inglaterra a finales de 1939 y se afianza en la industria en la década de 1950. Incluye métodos como la programación lineal, la programación dinámica, la teoría de juegos, la teoría de la decisión, y métodos heurísticos como los algoritmos genéticos y la búsqueda tabú.
El documento resume brevemente la historia y métodos de la investigación operativa. Comenzó en Inglaterra en la década de 1930 y desde entonces ha desarrollado modelos matemáticos como la programación lineal, dinámica, teoría de juegos y simulación para resolver problemas de gestión. También ha adoptado métodos heurísticos como algoritmos genéticos y búsqueda tabú.
El presente trabajo muestra el análisis de carácter teórico de modelamientos de algoritmos en la gestión administrativa, aplicados en la actualidad en la solución de problemas clásicos y complejos y la importancia de las matemáticas, en las diferentes estructuras de ramas del saber que han tenido aplicaciones los algoritmos. Durante miles de años el ser humano se ha esforzado por abstraer la estructura de la solución de problemas con el fin de determinar claramente cuál es el camino seguro, preciso y rápido que lleva a esas soluciones. Son abundantes los ejemplos: máximo común divisor, teorema de Pitágoras, áreas de figuras geométricas, división, suma de números fraccionarios, etc. Todos estos algoritmos matemáticos independizan los datos iniciales del problema de la estructura de su solución, lo que permite su aplicación con diferentes conjuntos de datos iniciales (variables).
KEYWORDS: Algoritmo, Análisis, Diseño y Control.
Este documento presenta una introducción a la simulación. Define la simulación según varios autores y explica que implica modelar un sistema para imitar su comportamiento a través del tiempo mediante experimentos en una computadora. Describe que la simulación se utiliza en diversos campos como química, biología y ciencias sociales. Explica los tipos de simulación discreta y continua y concluye resumiendo ventajas y desventajas de la simulación.
La simulación es la recreación de procesos del mundo real mediante la construcción de modelos. Existen diferentes tipos de simulación como la estática, dinámica, determinista, estocástica, continua y discreta. La simulación es una técnica ampliamente utilizada en diversas áreas como la ingeniería, ciencias, negocios y más para estudiar sistemas complejos de manera segura y económica.
La simulación por computadora recrea modelos abstractos de sistemas usando programas de computadora. Se desarrolló junto con los avances en computación, usándose inicialmente en proyectos como el Proyecto Manhattan durante la Segunda Guerra Mundial. Las simulaciones pueden durar desde minutos hasta días y abarcan diversos tipos dependiendo de si son estocásticas o deterministas, estáticas o dinámicas, continuas o discretas, locales o distribuidas.
Este documento describe la simulación de procesos como una herramienta útil para la industria y la educación. Ofrece ventajas como permitir experimentación rápida y económica, mejorar la comprensión de procesos, y entrenar a estudiantes y empleados. También discute desventajas como la dificultad que pueden representar para principiantes y el riesgo de ver los simuladores como "cajas negras". El documento concluye escogiendo el simulador Aspen Plus para usar en una propuesta metodológ
Uso de un similudaor de procesos en solucion de problemas de ingenieria quimicaYazmin Mendoza
El documento describe un procedimiento de 7 pasos para resolver problemas usando simuladores de procesos. Estos pasos incluyen definir claramente el problema, investigar, planear soluciones, introducir la información al simulador, analizar los resultados, hacer cambios e iterar, y verificar la solución. El documento también presenta un ejemplo de problema que involucra determinar la composición y flujo de vapor de un evaporador y cómo es afectado por la fracción de líquido recirculado.
El documento describe el plan de estudios de la carrera de Ingeniería en Computación en el Instituto Politécnico Nacional. Se establece que la carrera se creó en 1991 con un plan de 9 semestres y se actualizó en 2003. El plan de estudios actual consta de 4320 horas divididas en áreas como matemáticas, computación, informática y microprocesadores. Incluye asignaturas optativas y de titulación relacionadas con proyectos o prototipos que los estudiantes desarrollan para graduarse.
El documento presenta un programa de 8 módulos sobre modelado de sistemas de complejidad aplicados a políticas públicas. Los módulos cubren temas como dinámica no lineal, autómatas celulares, modelos basados en agentes, fractalidad, gramáticas complejas, metaheurísticas y redes sociales y espaciales. El objetivo es introducir técnicas de complejidad para el análisis e diseño de políticas en áreas como transporte, seguridad, economía y gestión territorial.
Modelos Iconográficos, Analógicos y Matemáticos o Digitales Joe Lara
Este documento describe tres tipos de modelos utilizados en ingeniería: modelos iconográficos, analógicos y digitales/matemáticos. Los modelos iconográficos incluyen planos, fotografías y maquetas, y se caracterizan por ser de bajo costo y proporcionar una comprensión inmediata. Los modelos analógicos representan el comportamiento de la realidad y se usan para validar hipótesis. Los modelos digitales/matemáticos tienen propiedades y valores específicos, y sus resultados pueden
Este documento describe los modelos analógicos, que son representaciones físicas de objetos o procesos utilizadas en ciencia e ingeniería para comprender y validar hipótesis. Aunque las analogías pueden ser engañosas, los modelos analógicos simplifican los elementos para enfatizar las características clave y presentan fenómenos de manera concreta mediante ejemplos e imágenes visuales.
Este documento presenta una introducción al curso de Modelamiento en Diseño de Procesos. El curso cubre temas como modelamiento de procesos, datos, sistemas pequeños y grandes, y desarrollo de prototipos. Se espera que los estudiantes desarrollen habilidades como análisis, diseño lógico y participación en clases a través de casos y controles de lectura.
Este documento describe la diferencia entre modelado y simulación. El modelado implica crear una representación abstracta de un sistema que captura solo los aspectos relevantes para resolver un problema en particular. La simulación implica imitar el comportamiento de un sistema a través del tiempo usando un modelo computarizado para predecir cómo se comportará el sistema real y evaluar diferentes estrategias. La simulación permite experimentar con un modelo matemático de un sistema complejo en una computadora para comprender su comportamiento a lo largo del tiempo.
Este documento define los conceptos básicos de modelo, modelado y simulación. Explica que un modelo representa un objeto o sistema para ayudar a explicarlo o mejorarlo. El modelado analiza un problema para resumir sus características esenciales y desarrollar un modelo útil. La simulación crea un modelo computarizado de un sistema para entender su comportamiento real o evaluar estrategias. También diferencia la modelación, que parte de la realidad conocida, de la simulación, que estudia posibles realidades a través de cálculos.
Este documento introduce los conceptos básicos de la simulación. Explica que la simulación permite experimentar con un modelo simplificado de un sistema real para aprender sobre su comportamiento sin los riesgos de probarlo directamente. Luego describe algunas aplicaciones comunes de la simulación como en procesos de manufactura, sistemas de transporte, educación y entrenamiento. Finalmente, distingue entre diferentes tipos de simulación dependiendo del modelo utilizado y explica brevemente la simulación por computadora.
Este documento habla sobre la simulación, la búsqueda exhaustiva por eliminación de alternativas y la magnitud del error. Explica que la simulación es el proceso de diseñar un modelo de un sistema real para comprender su comportamiento. Luego, describe que la búsqueda exhaustiva implica identificar características de la solución y buscarla de forma sistemática para evitar pruebas al azar. Finalmente, menciona que la búsqueda por eliminación de alternativas requiere definir el problema, formular un modelo, ejecutar
La Investigación de Operaciones comenzó formalmente en Inglaterra a finales de 1939 para maximizar la eficiencia, por ejemplo en la defensa antiaérea. Inicialmente se estudió el ataque aéreo a submarinos, concluyéndose que dañarlos en la superficie era más efectivo. Más tarde, los métodos cuantitativos se extendieron a Estados Unidos y Gran Bretaña, y a mediados de la década de 1950 se habían establecido en la industria, utilizando modelos matemáticos, estadística,
El documento resume la historia y desarrollo de los métodos cuantitativos y la investigación de operaciones. Comenzó formalmente en Inglaterra durante la Segunda Guerra Mundial para mejorar la eficiencia operativa. Desde entonces, ha evolucionado para abarcar diversas áreas matemáticas como programación lineal, teoría de juegos, programación dinámica y más. Los métodos cuantitativos ahora se usan ampliamente para resolver problemas complejos en gestión e ingeniería.
El documento proporciona una historia detallada de los métodos cuantitativos, incluyendo el origen de la investigación de operaciones en Inglaterra durante la Segunda Guerra Mundial y los desarrollos posteriores de técnicas como la programación lineal, programación dinámica, teoría de colas, teoría de juegos y teoría de la decisión. También describe métodos heurísticos y nuevos enfoques como los algoritmos genéticos, simulado reconocido, búsqueda tabú y redes neuronales.
Los métodos cuantitativos se originaron de la Investigación Operativa y tienen como objetivo estudiar problemas de toma de decisiones. Estos métodos involucran la recolección de datos, el uso de modelos matemáticos, y la obtención de políticas óptimas. La Investigación Operativa se desarrolló inicialmente en Inglaterra durante la Segunda Guerra Mundial para mejorar la eficiencia de sistemas como la defensa antiaérea.
Este documento describe la historia y desarrollo de los métodos cuantitativos e investigación operativa. Comienza con el origen de la investigación operativa en Inglaterra en 1939 y su aplicación en la industria en la década de 1950. Luego resume varios métodos cuantitativos clave como la programación lineal, programación dinámica, teoría de juegos y simulación, así como métodos heurísticos más recientes como algoritmos genéticos, búsqueda tabú y redes neuronales. Finalmente, describe el objetivo de ense
Este documento presenta un manual para la asignatura de Investigación de Operaciones de la Universidad Continental de Ciencias e Ingeniería. Incluye la misión y visión de la universidad, una introducción al curso y un índice de los siete temas que serán cubiertos, incluyendo programación lineal, teoría de colas, teoría de decisiones y cadenas de Markov. El objetivo del curso es enseñar técnicas cuantitativas para la toma de decisiones en sistemas empresariales basadas en el método cientí
Resumenes: Investigación de Operaciones e Historia-Métodos Cuantitativossophylu94sanchez
Este documento presenta información sobre la investigación de operaciones (I.O.). Explica que la I.O. surgió de la necesidad de asignar recursos escasos de manera efectiva durante la Segunda Guerra Mundial. Luego, se expandió a otras áreas como la industria y los negocios. Describe los principales conceptos de la I.O., incluyendo su naturaleza, áreas de aplicación, y la metodología general que involucra la definición del problema, formulación de modelos, obtención de soluciones y pruebas
Este documento trata sobre la simulación y sus aplicaciones. Explica que la simulación surgió durante la Segunda Guerra Mundial para resolver problemas complejos y que desde entonces ha evolucionado gracias a la informática. Define la simulación como la creación de un modelo que imita un sistema real considerando factores como variables y restricciones. Explica las fases de la simulación, los diferentes tipos de modelos y sus amplias aplicaciones en industrias, comunicaciones, transporte, finanzas y más. Finalmente, destaca que la simulación es útil en la
Este documento presenta una introducción a la simulación. Define la simulación según varios autores y explica que implica modelar un sistema para imitar su comportamiento a través del tiempo mediante experimentos en una computadora. Describe que la simulación se utiliza en diversos campos como química, biología y ciencias sociales. Explica los tipos de simulación discreta y continua y concluye resumiendo ventajas y desventajas de la simulación.
La simulación es la recreación de procesos del mundo real mediante la construcción de modelos. Existen diferentes tipos de simulación como la estática, dinámica, determinista, estocástica, continua y discreta. La simulación es una técnica ampliamente utilizada en diversas áreas como la ingeniería, ciencias, negocios y más para estudiar sistemas complejos de manera segura y económica.
La simulación por computadora recrea modelos abstractos de sistemas usando programas de computadora. Se desarrolló junto con los avances en computación, usándose inicialmente en proyectos como el Proyecto Manhattan durante la Segunda Guerra Mundial. Las simulaciones pueden durar desde minutos hasta días y abarcan diversos tipos dependiendo de si son estocásticas o deterministas, estáticas o dinámicas, continuas o discretas, locales o distribuidas.
Este documento describe la simulación de procesos como una herramienta útil para la industria y la educación. Ofrece ventajas como permitir experimentación rápida y económica, mejorar la comprensión de procesos, y entrenar a estudiantes y empleados. También discute desventajas como la dificultad que pueden representar para principiantes y el riesgo de ver los simuladores como "cajas negras". El documento concluye escogiendo el simulador Aspen Plus para usar en una propuesta metodológ
Uso de un similudaor de procesos en solucion de problemas de ingenieria quimicaYazmin Mendoza
El documento describe un procedimiento de 7 pasos para resolver problemas usando simuladores de procesos. Estos pasos incluyen definir claramente el problema, investigar, planear soluciones, introducir la información al simulador, analizar los resultados, hacer cambios e iterar, y verificar la solución. El documento también presenta un ejemplo de problema que involucra determinar la composición y flujo de vapor de un evaporador y cómo es afectado por la fracción de líquido recirculado.
El documento describe el plan de estudios de la carrera de Ingeniería en Computación en el Instituto Politécnico Nacional. Se establece que la carrera se creó en 1991 con un plan de 9 semestres y se actualizó en 2003. El plan de estudios actual consta de 4320 horas divididas en áreas como matemáticas, computación, informática y microprocesadores. Incluye asignaturas optativas y de titulación relacionadas con proyectos o prototipos que los estudiantes desarrollan para graduarse.
El documento presenta un programa de 8 módulos sobre modelado de sistemas de complejidad aplicados a políticas públicas. Los módulos cubren temas como dinámica no lineal, autómatas celulares, modelos basados en agentes, fractalidad, gramáticas complejas, metaheurísticas y redes sociales y espaciales. El objetivo es introducir técnicas de complejidad para el análisis e diseño de políticas en áreas como transporte, seguridad, economía y gestión territorial.
Modelos Iconográficos, Analógicos y Matemáticos o Digitales Joe Lara
Este documento describe tres tipos de modelos utilizados en ingeniería: modelos iconográficos, analógicos y digitales/matemáticos. Los modelos iconográficos incluyen planos, fotografías y maquetas, y se caracterizan por ser de bajo costo y proporcionar una comprensión inmediata. Los modelos analógicos representan el comportamiento de la realidad y se usan para validar hipótesis. Los modelos digitales/matemáticos tienen propiedades y valores específicos, y sus resultados pueden
Este documento describe los modelos analógicos, que son representaciones físicas de objetos o procesos utilizadas en ciencia e ingeniería para comprender y validar hipótesis. Aunque las analogías pueden ser engañosas, los modelos analógicos simplifican los elementos para enfatizar las características clave y presentan fenómenos de manera concreta mediante ejemplos e imágenes visuales.
Este documento presenta una introducción al curso de Modelamiento en Diseño de Procesos. El curso cubre temas como modelamiento de procesos, datos, sistemas pequeños y grandes, y desarrollo de prototipos. Se espera que los estudiantes desarrollen habilidades como análisis, diseño lógico y participación en clases a través de casos y controles de lectura.
Este documento describe la diferencia entre modelado y simulación. El modelado implica crear una representación abstracta de un sistema que captura solo los aspectos relevantes para resolver un problema en particular. La simulación implica imitar el comportamiento de un sistema a través del tiempo usando un modelo computarizado para predecir cómo se comportará el sistema real y evaluar diferentes estrategias. La simulación permite experimentar con un modelo matemático de un sistema complejo en una computadora para comprender su comportamiento a lo largo del tiempo.
Este documento define los conceptos básicos de modelo, modelado y simulación. Explica que un modelo representa un objeto o sistema para ayudar a explicarlo o mejorarlo. El modelado analiza un problema para resumir sus características esenciales y desarrollar un modelo útil. La simulación crea un modelo computarizado de un sistema para entender su comportamiento real o evaluar estrategias. También diferencia la modelación, que parte de la realidad conocida, de la simulación, que estudia posibles realidades a través de cálculos.
Este documento introduce los conceptos básicos de la simulación. Explica que la simulación permite experimentar con un modelo simplificado de un sistema real para aprender sobre su comportamiento sin los riesgos de probarlo directamente. Luego describe algunas aplicaciones comunes de la simulación como en procesos de manufactura, sistemas de transporte, educación y entrenamiento. Finalmente, distingue entre diferentes tipos de simulación dependiendo del modelo utilizado y explica brevemente la simulación por computadora.
Este documento habla sobre la simulación, la búsqueda exhaustiva por eliminación de alternativas y la magnitud del error. Explica que la simulación es el proceso de diseñar un modelo de un sistema real para comprender su comportamiento. Luego, describe que la búsqueda exhaustiva implica identificar características de la solución y buscarla de forma sistemática para evitar pruebas al azar. Finalmente, menciona que la búsqueda por eliminación de alternativas requiere definir el problema, formular un modelo, ejecutar
La Investigación de Operaciones comenzó formalmente en Inglaterra a finales de 1939 para maximizar la eficiencia, por ejemplo en la defensa antiaérea. Inicialmente se estudió el ataque aéreo a submarinos, concluyéndose que dañarlos en la superficie era más efectivo. Más tarde, los métodos cuantitativos se extendieron a Estados Unidos y Gran Bretaña, y a mediados de la década de 1950 se habían establecido en la industria, utilizando modelos matemáticos, estadística,
El documento resume la historia y desarrollo de los métodos cuantitativos y la investigación de operaciones. Comenzó formalmente en Inglaterra durante la Segunda Guerra Mundial para mejorar la eficiencia operativa. Desde entonces, ha evolucionado para abarcar diversas áreas matemáticas como programación lineal, teoría de juegos, programación dinámica y más. Los métodos cuantitativos ahora se usan ampliamente para resolver problemas complejos en gestión e ingeniería.
El documento proporciona una historia detallada de los métodos cuantitativos, incluyendo el origen de la investigación de operaciones en Inglaterra durante la Segunda Guerra Mundial y los desarrollos posteriores de técnicas como la programación lineal, programación dinámica, teoría de colas, teoría de juegos y teoría de la decisión. También describe métodos heurísticos y nuevos enfoques como los algoritmos genéticos, simulado reconocido, búsqueda tabú y redes neuronales.
Los métodos cuantitativos se originaron de la Investigación Operativa y tienen como objetivo estudiar problemas de toma de decisiones. Estos métodos involucran la recolección de datos, el uso de modelos matemáticos, y la obtención de políticas óptimas. La Investigación Operativa se desarrolló inicialmente en Inglaterra durante la Segunda Guerra Mundial para mejorar la eficiencia de sistemas como la defensa antiaérea.
Este documento describe la historia y desarrollo de los métodos cuantitativos e investigación operativa. Comienza con el origen de la investigación operativa en Inglaterra en 1939 y su aplicación en la industria en la década de 1950. Luego resume varios métodos cuantitativos clave como la programación lineal, programación dinámica, teoría de juegos y simulación, así como métodos heurísticos más recientes como algoritmos genéticos, búsqueda tabú y redes neuronales. Finalmente, describe el objetivo de ense
Este documento presenta un manual para la asignatura de Investigación de Operaciones de la Universidad Continental de Ciencias e Ingeniería. Incluye la misión y visión de la universidad, una introducción al curso y un índice de los siete temas que serán cubiertos, incluyendo programación lineal, teoría de colas, teoría de decisiones y cadenas de Markov. El objetivo del curso es enseñar técnicas cuantitativas para la toma de decisiones en sistemas empresariales basadas en el método cientí
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EC1 F1 Act 1 introducción aspectos básicos de IORamonArmas1
El documento trata sobre los aspectos básicos de la investigación de operaciones. Explica que la investigación de operaciones surgió durante la Segunda Guerra Mundial para tomar mejores decisiones militares mediante un enfoque científico. Desde entonces, se ha adaptado para mejorar la eficiencia en la industria y otros sectores. Los modelos matemáticos son fundamentales en la investigación de operaciones, representando sistemas reales a través de variables, restricciones y funciones objetivo para encontrar soluciones óptimas.
El documento presenta los conceptos básicos y la historia de la Investigación de Operaciones. Explica que la IO es un enfoque científico para la toma de decisiones que involucra modelar situaciones complejas, desarrollar técnicas de solución y comunicar resultados de manera efectiva. También describe las fases del proceso de IO, incluyendo la formulación del problema, construcción del modelo, obtención de soluciones y validación de resultados.
La IO se originó en los años 1750 aplicando modelos matemáticos a problemas económicos y se desarrolló en el siglo XX para resolver problemas militares y logísticos. La IO usa métodos científicos como modelado matemático, estadística y algoritmos para tomar decisiones óptimas que maximicen los objetivos de una organización.
El documento describe la historia y métodos de la investigación operativa. Comenzó en Inglaterra a finales de 1939 para maximizar la eficiencia militar durante la Segunda Guerra Mundial. Involucra el uso de modelos matemáticos, estadística y teoría de probabilidades para resolver problemas complejos. Algunos métodos incluyen programación lineal, teoría de juegos, simulación por eventos discretos y algoritmos genéticos.
Este documento proporciona una historia de la investigación de operaciones. Comenzó en Inglaterra a fines de 1939 con el objetivo de lograr la máxima eficiencia posible. En 1940, un físico formó un grupo para estudiar el sistema de defensa antiaérea gobernado por radar, lo que contribuyó al éxito del combate aéreo inglés. Después de la guerra, el éxito de la investigación de operaciones generó interés en aplicaciones fuera del campo militar. La investigación de operaciones ahora se aplica ampliamente en á
Este documento describe las aplicaciones de la investigación de operaciones en las empresas. La investigación de operaciones busca el óptimo resultado en la utilización de recursos escasos mediante el uso del método científico. El proceso típico involucra definir el problema, construir un modelo matemático, deducir soluciones, probar el modelo contra la realidad, ajustar el modelo y monitorear los resultados, e implementar la solución. Algunas herramientas comunes incluyen modelos de transporte, teoría de colas y otras disciplinas
La investigación de operaciones tiene sus orígenes en modelos matemáticos desarrollados en el siglo XVIII, pero su nombre fue acuñado durante la Segunda Guerra Mundial para describir el estudio de las mejores formas de llevar a cabo operaciones militares. La IO ha jugado un papel importante en proyectos como el desarrollo del radar y el uso de simulaciones y teoría de juegos para derrotar a Alemania. George Dantzig desarrolló el método simplex en 1947 para resolver problemas de distribución de recursos, dando
El documento describe brevemente la historia y métodos de la investigación operativa. Comenzó en 1940 cuando un físico en la Universidad de Manchester formó un grupo para estudiar el sistema de defensa antiaérea británico usando métodos cuantitativos. Desde entonces, la investigación operativa ha utilizado resultados de muchas áreas científicas para desarrollar métodos como la programación lineal, dinámica y no lineal para resolver problemas complejos de toma de decisiones.
La investigación de operaciones surgió durante la Segunda Guerra Mundial cuando Gran Bretaña reunió un grupo de científicos para estudiar problemas tácticos y estratégicos. Estados Unidos luego adoptó este enfoque. Tras la guerra, las empresas empezaron a aplicar estas herramientas a sus propios problemas. Actualmente, la investigación de operaciones usa métodos científicos para resolver problemas en diversas industrias y sectores mediante el desarrollo de modelos matemáticos.
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Teoría básica de investigaciones de operacionesElvis Marin
La investigación de operaciones surgió durante la Segunda Guerra Mundial para apoyar la toma de decisiones militares. Después de la guerra, sus métodos se aplicaron a mejorar la eficiencia industrial. Una de sus áreas clave es la optimización matemática para minimizar o maximizar objetivos sujetos a restricciones. Hoy en día, los modelos de optimización se usan cada vez más en la toma de decisiones debido al desarrollo de software y algoritmos de solución.
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1. INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES I
HISTORIA DE LOS MÉTODOS CUANTITATIVOS
El inicio formal de la Investigación Operativa tuvo lugar en Inglaterra a finales de 1939.
La finalidad era conseguir la máxima eficiencia posible. Así en Agosto de 1940 el Físico
P.M.S Balckett de la Universidad de Manchester fue responsabilizado de formar un grupo
de trabajo para estudiar el sistema de defensa antiáerea gobernado por radar.
Uno de los primeros esfuerzos de este grupo fue dirigido al estudio del ataque áereo a los
submarinos. Pero aunque el razonamiento era válido, los resultados obtenidos con esta
política eran muy limitados.
En definitiva la profundidad de treinta metros era adecuada cuando el submarino divisaba
con antelación al bombardero pero la falta de precisión impedía obtener resultados.
Se llegó a la conclusión de que la alternativa más adecuada era optar por causar daños
cuando el submarino estuviera en la superficie. Los aspectos que caracterizan a los
estudios de Investigación Operativa:
1.-Toma Directa de Datos.
2. Empleo de Modelos matemáticos
3. Obtención de las políticas óptimas
4. Modificación de dichas políticas de acuerdo con factores reales no considerados en el
modelo.
En Estados Unidos, los fondos para la investigación en el campo militar se
incrementaron, por lo que la mayoría de los grupos se consolidaron aumentando su
número y tamaño.
En cambio en Gran Bretaña los componentes de los grupos se habían desarrollado en el
medio militar pasaron a la sociedad civil.
Otro aspecto importante en este contexto es que el desarrollo de la Organización
Industrial tradicional en Gran Bretaña había sido más limitado y con la excepción del
Estudio del Trabajo era todavía una novedad en los círculos industriales. A mediados de
la década de los cincuenta, la investigación operativa se encontraba afianzada en el
mundo industrial.
La I.O. utiliza resultados de muchas áreas científicas, aunque su base fundamental se
encuentra en la matemática, la economía y el cálculo de probabilidades y estadística.
Los primeros estudios que se etiquetaron como de Investigación Operativa, el aspecto
técnico más característico consistió en la estructuración estadística de los datos y el
empleo de modelos descriptivos de tipo probabilístico.
Los fundamentos matemáticos de los modelos líneales discretos se encuentran en la teoría
de las desigualdades lineales desarrolladas en el siglo pasado. En el resto de los años
cincuenta, la Programación Líneal quedó completamente establecida con los trabajos de
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2. INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES I
Charnes sobre la degeneración de Lemke sobre la dualidad, de Dantzing, Orden y Wolfe
sobre la forma compacta y la descomposición de grandes programas.
Sin embargo la Programación Lineal Entera no recibe atención hasta finales de esta
década en que Gomory obtiene la expresión general.
A pesar de las esperanzas que el procedimiento general sigue siendo un campo con
métodos limitados e insatisfactorios
En los modelos no Lineales los resultados fundamentales proceden del desarrollo del
cálculo matemático en el siglo XVIII, siendo el concepto básico el del Langrangiano.
La Programación no Lineal progresó durante los años sesenta y setenta, pudiendo
atacarse la resolución de problemas de tamaño medio con varias decenas de restricciones
y algunos cientos de variables.
La Programación Dinámica su inicio y desarrollo básico se debe a Richard Bellman al
principio de los cincuenta. Esta metodología no se limita a la Investigación Operativa
sino que es también de gran importancia en la Teoría del Control Optimo. Muchos
autores aún consideran a la Programación Dinámica como un punto de vista conceptual y
un bagaje teórico para el análisis de problemas; y no como un método.
La Teoría de Colas se inicia con el trabajo del ingeniero Dánes A.K. Erlang en la
industria telefónica de principios de Siglo. Los modelos más usuales en que tanto la
distribución de llegadas al sistema como la del tiempo de servicio son conocidas y
pertenecen a categorías bien establecidas. Debe resaltarse la existencia de multitud de
lenguajes de simulación a disposición de los usuarios de computadoras de las empresas
de mayor importancia en el sector.
La Teoría de Juegos se inicia con los primeros resultados de von Neumann sobre el
teorema del mínimax en 1926.
En cualquier caso, la influencia de esta teoría sobre la organización de la producción ha
sido muy limitada.
La Teoría de la Decisión se basa en la estadística Bayesiana y la estimación subjetiva de
las probabilidades de los sucesos. En la actualidad se la considera un instrumento válido
para la estructuración de la toma de decisiones con incertidumbre cuando la información
no es completa.
Desde su origen la Investigación Operativa se encuentra encarada con problemas para los
que no existe método analítico alguno que permita obtener, con seguridad y en un tiempo
conveniente, el óptimo teórico.
La Investigación de Operaciones ha establecido por tales razones métodos denominados
heurísticos, incapaces de proporcionar el óptimo formal, pero susceptibles de llegar a
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soluciones buenas, tanto más fiables en cuanto que permiten determinar al mismo tiempo
un cuota (superior o inferior) del óptimo teórico con el que se comparan.
La gran difusión que ha sufrido el software de optimización debido al incremento en la
potencia de cálculo de los ordenadores y abaratamiento del costo de las aplicaciones y el
hardware.
Durante los últimos años han aparecido una serie de métodos. Entre ellos se puede
enumerar los algoritmos genéticos, el reconocido simulado, la búsqueda tabú y las redes
neuronales.
Los algoritmos genéticos fueron introducidos por Holland para imitar algunos de los
mecanismos que se observan en la evolución de las especies. Holland creó un algoritmo
que genera nuevas soluciones a partir de la unión de soluciones progenitoras, utilizando
operadores similares a los de la reproducción, sin necesidad de conocer el tipo de
problema a resolver.
Los algoritmos de reconocido simulado no buscan la mejor solución en el entorno de la
situación actual sino que generan aleatoriamente una solución cercana y la aceptan como
la mejor si tiene menor costo, caso contrario con una cierta probabilidad; esta
probabilidad de aceptación irá disminuyendo con el número de iteraciones y está
relacionada con el empeoramiento del costo.
El algoritmo de búsqueda Tabú a diferencia de otros algoritmos basados en técnicas
aleatorias de búsqueda de soluciones cercanas se utiliza una estrategia basada e 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 por el espacio de soluciones. Al contrario que sucede con
la búsqueda local, se permiten movimientos a soluciones del entorno aunque se produzca
un empeoramiento de la función objetivo.
Las Redes Neuronales son modelos analógicos que tienen como objetivo reproducir en la
medida de lo posible las características y la capacidad de procesamiento de información
del conjunto de neuronas presentes en el cerebro de los seres vivos.
En resumen, podría decirse que el uso de estas técnicas supone la posibilidad de resolver,
de forma practica, problemas de gran complejidad que resultaban intratables mediante
técnicas exactas.
La Investigación Operativa.
Los denominados Métodos Cuantitativos de Gestión visión especialmente aplicada de la
disciplina conocida como Investigación Operativa.
Los objetivos de los métodos cuantitativos están claramente ceñidos al estudio de
problemas de toma de decisiones. Las Fases del método son inmediatas.
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4. INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES I
· La primera Fase, formulación del problema, cumple una función primordial, ya
que en base a él es posible enjuiciar que aspectos deben analizarse.
· La segunda Fase consiste en la formulación de un modelo matemático que
describe la situación a estudiar. Un modelo es una abstracción p representación
simplificada de una parte o segmento de la realidad.
En el modelo se pueden distinguir dos partes: esta representación se apoya
generalmente en un lenguaje matemático más o menos sofisticado de acuerdo con
las características del estudio que se esté realizando. Una vez finalizada la
construcción del modelo se aborda la selección del criterio concreto de valoración
de alternativas.
Tiene primordial importancia el conocimiento de los métodos y técnicas por una
parte sugiere posibilidades para la expresión matemática de las relaciones y por
otra proporciona información sobre lo que se le puede pedir y es de esperar que
proporcione el modelo.
· En la Tercera Fase, deducción se soluciones, se requiere un bagaje técnico
suficiente que permita obtener las soluciones del modelo, si este es normativo o
las características fundamentales del proceso si es predictivo, conociendo de que
aspectos depende la modificación de estas características.
La complejidad consustancial de los problemas conduce a la imposibilidad de
obtención de las soluciones óptimas. En tales casos la generación de reglas
heurísticas puede conducir a revelar nuevas formas de actuar en la práctica.
Indispensable en este caso resulta el conocimiento asociado al análisis y diseño y
codificación de algoritmos.
· En la cuarta Fase es necesario discernir entre las soluciones reveladas en la fase
anterior, eligiendo una de ellas o una síntesis de varias. La última fase trae
consigo la caracterización en todos sus detalles de la decisión tomada.
MÉTODOS CUANTITATIVOS DE GESTIÓN
La formación de Métodos Cuantitativos de Gestión tiene como objetivo la formación del
alumno en los conceptos y técnicas básicas de la Investigación Operativa, así como en el
empelo de modelos matemáticos para la resolución de problemas de Gestión e Ingenieria
y en el análisis y desarrollo de algoritmos básicos y herramientas para la optimización.
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5. INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES I
PROGRAMACIÓN LINEAL
La Programación Lineal nace a partir de la Segunda Guerra Mundial, como una técnica
dedicada a la resolución de cierto tipo de problemas de asignación de recursos entre
diferentes actividades.
FLUJO DE REDES
Se trata de un módulo centrado en el problema de transporte sirviendo como finalización
del módulo dedicado a programación lineal en general, para iniciar el análisis de
problemas con estructuras especiales. Se completa el módulo con el estudio de problemas
de distribución y su análisis mediante el método primal-dual.
PROGRAMACIÓN LINEAL ENTERA
El siguiente módulo introduce la programación lineal entera mediante el modelado de
situaciones en que existen variables de decisión, implicaciones lógicas o relaciones
disyuntivas.
TEORÍA DE JUEGOS
El cuarto módulo, teoría de Juegos, aborda un conjunto de situaciones caracterizada por
la lucha o enfrentamiento entre dos o más oponentes.
TEORÍA DE LA DECISIÓN
En el quinto módulo se realiza una cinta introducción al análisis de alternativas en
diversos entornos. Se describe como un instrumento conveniente para abordar la toma de
decisiones en condiciones de incertidumbre en las que no se dispone de información
completa. Se analiza el valor de la información en este contexto.
PROGRAMACIÓN DINÁMICA
El sexto módulo se dedica al estudio de problemas de decisión secuenciales o de
múltiples etapas. Las variables que los describen están gobernadas por transformaciones
en el tiempo.
TÉCNICAS DE MODELADO
El módulo de técnicas de modelado describe la sistemática general del modelado
basándose en las siguientes etapas: descripción verbal del problema identificado,
especificación del horizonte al que se refiere el análisis, evaluación de la disponibilidad y
existencia de datos, identificación de variables, especificación de la estructura y
limitaciones a través de la construcción de restricciones, expresadas en términos de los
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6. INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES I
datos disponibles y de las variables identificadas, selección de criterios de evaluación de
alternativas y enfoque empleado para la solución del modelo.
SIMULACIÓN DE EVENTOS DISCRETOS
Básicamente consiste en la construcción de modelo que describen la parte esencial del
comportamiento de un sistema de interés, así como en el diseño de experimentos con el
modelo y la extracción de conclusiones de los resultados de los mismos.
MÉTODOS AVANZADOS DE GESTIÓN
Concretamente esta asignatura estudia las técnicas más novedosas para la resolución de
problemas lineales continuos y enteros, amplia las técnicas más novedosas para la
resolución de problemas lineales continuos y enteros, amplia las técnicas ya expuestas
desde un punto de vista computacional y generaliza los conocimientos en el campo de la
optimización al caso más general de problemas no lineales repasando los métodos que
permiten solucionarlos.
EXTENSIONES DE LA PROGRAMACIÓN LINEAL
Comienza con el análisis, desde un punto de vista computacional del algoritmo simplex
como método de resolución. Posteriormente se estudian los métodos de descomposición y
partición. El tercer tema se centra en los métodos llamados de punto interior y su
aplicación en el campo de la programación lineal.
PROGRAMACIÓN NO LINEAL
Se estudian las condiciones necesarias y suficientes de optimalidad en cada tipo de
problema y se introducen otros métodos de optimización para problemas con
restricciones.
Los métodos duales no atacan el problema original son dual.
ALGORITMOS GENÉTICOS
En particular se muestran diversos tipos de operadores de selección, cruce, mutación, etc.
Así como formas dinámicas de determinar sus respectivas frecuencias de empleo.
RECONOCIDO SIMULADO
La idea básica consiste no sólo en moverse de un punto a otro mejor, que sería lo
razonable sino también permitir la ocurrencia esporádica y probabilística de pasos hacia
atrás, esto es empeoramientos en el valor de la función objetivo.
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7. INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES I
BUSQUEDA TABÚ
La idea es que prohibiendo movimientos inmersos a los que aparecen en dicha tabla se
minimiza la probabilidad de que la búsqueda entre en un ciclo sin salida. El efecto de
memoria a corto plazo que supone la Lista Tabú se completa con mecanismos de
memoria intermedia y memoria a largo plazo que se denominan intensificación y
Diversificación respectivamente.
REDES NEURONALES ARTIFICIALES
Son sistemas formados por un elevado número de unidades de procesamiento elemental
muy interrelacionadas y que son capaces de realizar tareas como clasificación,
generalización, optimización, abstracción, etc.
TEORIA DE COLAS
Introduce el estudio desde un punto de vista analítico, de los fenómenos de espera tan
corrientes en el entorno productivo. Entre las aplicaciones prácticas de la teoría de colas,
destacan las relativas al diseño y análisis de unidades productivas y de servicios.
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