Programa de investigacion de operaciones

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Universidad Nacional Autónoma de México

Facultad de Estudios superiores Aragón

Investigación de Operaciones

Equipo Ventana

Grupo 2407

Prologo 5
Historia de la Investigación de Operaciones 5
Aplicaciones 6

ENFOQUE DE SISTEMAS 8
CONCEPTO DE SISTEMAS. 8
EVOLUCION DEL CONCEPTO DE SISTEMA 8
CLASIFICACION DE SISTEMAS 9
MORFOLOGIA DE SISTEMAS 9Modelos Específicos de Organización de Sistemas 10
Factorización 11
Profundidad 12
Amplitud 12
JERARQIZACION DE SISTEMAS 12

Programación lineal 14
Ejemplo Resolución Gráfica 16
Método simplex Algebraico 17
Método simplex 23
Cambio del tipo de optimización. 24
Conversión de signo de los términos independientes (las constantes a la derecha delas restricciones) 24
Todas las restricciones son de igualdad. 25
DESARROLLANDO EL MÉTODO SIMPLEX 26
IDENTIFICANDO CASOS ANÓMALOS Y SOLUCIONES 30
EJEMPLO Método Simplex 31
Método Simplex Dual 35
Ejemplo Simplex Dual 36
ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD GRÁFICO PARA 2 RESTRICCIONES 37

REDES 40
DESCRIPICION Y CARACTERISTICAS DE LAS REDES 40
RUTACRÍTICA (CPM) 40
DEFINICION Y USOS 41
METODOLOGIA 42
METODOLOGÍA DE LA RUTA CRÍTICA 44
Definición del proyecto 44
Lista de actividades 44
Matriz de secuencias 45
Matriz de tiempos 45
Matriz de Elasticidad 51
Limitación de recursos y Económicas 53
PERT 56
Fijar los objetivos. 56
DIAGRAMAS. 58

LÍNEAS DE ESPERA 60Llegadas aleatorias (M / M / 1) 62
Características de operación 63
Ejercicio. 65
Características de operación. 66
Ejercicio. 68
Descripción. 69
Descripción. 70
TEORIA DE COLAS 70
Esquema Simple de un Sistema de Colas : 71
CLASIFICACION DE LOS MODELOS DE COLAS 79
SELECCION Y EVALUACION DEL SISTEMA DE COLAS 82
COSTOS EN LOSSISTEMAS DE COLAS 84
SISTEMA DE COSTO MÍNIMO 84
Nivel óptimo de servicio Tasa o nivel de servicio 85
Costo de Espera, o Costo de clientes en espera por unidad de tiempo 85
MODELO DEL NIVEL DE ACEPTACION 88

La simulación 96
como técnica experimental 96
Modelo de recurrencia 98
Generación de números aleatorios a partir de una distribuciónde frecuencia dada 100
Generadores de congruencia lineal (GCL) 101
Mejora de los generadores de congruencia lineal 102
Generadores de desplazamiento de bits 102
Generadores de Fibonacci 102
Pruebas de aleatoriedad 103
Distribuciones no uniformes 104
La prueba de bondad de ajuste 106
Método de Montecarlo 113
Ejemplo 117
Lenguajes desimulación y simuladores. 117
CLASIFICACIÓN DE LOS SOTWARE PARA SIMULACIÓN 118
Diseño de experimentos 121
Ventajas 122
Desventajas 122
Resultados obtenidos. 124

TEORIA DE DECISIONES 127
RACIONALIDAD EN LA TOMA DE DECISIONES 127
Características de la toma de decisiones 131
El criterio del valor esperado 138
Limitaciones del valor esperado 138Árboles de decisión 138
Selección de alternativas de decisión 139
CRITERIO DEL VALOR ESPERADO 139
EJEMPLO 140
Teoría de utilidades 141
La Teoría de Juegos 145
EJEMPLO 147

Prologo

La Investigación de Operaciones (IO) o Investigación Operativa es una rama de las matemáticas que hace uso de modelos matemáticos y algoritmos con el objetivo de ser usadocomo apoyo a la toma de decisiones.

Se busca que las soluciones obtenidas sean significativamente más eficientes (en tiempo, recursos, beneficios, costos, etc) en comparación a aquellas decisiones tomadas en forma intuitiva o sin el apoyo de una herramienta para la toma de decisiones.

Los modelos de Investigación de Operaciones son frecuentemente usados para abordar una gran variedad de...
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