practica


PROGRAMA DE ESTUDIOS
CODIGO
ING201
ASIGNATURA
Investigación de Operaciones
CREDITOS
4,5
REQUISITOS
ING200 Optimización
EST200 Estadística Aplicada
FACULTAD DE ORIGEN
Ingeniería y Ciencias
DISTRIBUCION HORARIA
3,75 horas clases/semana
1,25 horas ejercicios/semana
1,25 horas laboratorio/semana
PROFESORES
Javiera Barrera / Gianpiero Canessa/ Susana Mondschein
AYUDANTES
Porconfirmar
AÑO Y SEMESTRE
2013/1

1. Introducción

La investigación de operaciones es una disciplina que se aplica a una amplia variedad de problemas de diseño, planificación, gestión, operación y mantenimiento de sistemas, en diversas áreas tales como: salud, comercio, minería, energía, transporte, telecomunicaciones, manufactura y servicios.

Este curso aborda modelos y métodoscuantitativos que permiten formular y resolver problemas complejos de ingeniería y gestión. Se estudia la formulación de modelos estocásticos y/o dinámicos y métodos de resolución. Asimismo, se introduce al alumno en los conceptos y técnicas de simulación discreta aplicada a los problemas estudiados.


2. Objetivos del curso

El objetivo de este curso es desarrollar habilidades para identificar,formular, resolver e interpretar los modelos estocásticos adecuados para describir el comportamiento de un sistema y/o mejorar su desempeño. Más específicamente, al terminar el curso el(a) alumno(a) estará capacitado(a) para:

Identificar, estructurar y representar problemas reales mediante un modelo estocástico.
Analizar el comportamiento de un sistema bajo diferentes escenarios y predecir sudesempeño.
Definir políticas o estrategias de decisión frente a escenarios inciertos.
Comprender los modelos analíticos, aplicar las técnicas de resolución e interpretar los resultados obtenidos.
Utilizar modelos y métodos de simulación discreta para analizar sistemas cuyo modelamiento analítico es complejo. Aplicar los programas de simulación apropiados al problema.
Entender el ámbito deaplicación y las limitaciones de cada uno de los métodos y modelos.
3. Contenido del curso

Introducción. Revisión de probabilidades. El concepto de proceso estocástico. Modelos estocásticos. Estado transiente y estado estable. Modelos analíticos y modelos de simulación.

Decisiones bajo incertidumbre. Criterio de utilidad esperada. Criterios maximax y maximin. Toma de decisiones con y sinexperimentación. Arboles de decisión. Aplicaciones.

Programación Dinámica. Conceptos básicos. Principio de optimalidad de Bellman. Estrategias de solución. Programación dinámica determinista y estocástica. Aplicaciones.

Procesos de Poisson. Propiedades básicas. Relación con la distribución exponencial. Propiedades de agregación y desagregación. Distribución condicional del tiempo entre eventos.Aplicaciones.

Cadenas de Markov. Propiedades básicas. Clasificación de estados. Probabilidades de transición, de estado y de absorción. Tiempo de primera pasada. Comportamiento límite y distribución estacionaria. Cadenas de markov con recompensa. Procesos de decisión markovianos. Aplicaciones.

Teoría de Colas. Caracterización de un sistema de espera. Proceso de nacimiento y muerte. Medidasclásicas de desempeño. Ecuación de Little. Modelos de uno y varios servidores. Modelos con distintos tipos de cola. Estructura de costos. Redes de colas. Aplicaciones.

Simulación (Laboratorio). Desarrollo de modelos. Experimentación. Análisis estadístico para datos de entrada y salida. Análisis de resultados. Comparación de alternativas. Análisis de escenarios. Análisis de sensibilidad.


4.Metodología

a) Cátedra. Los estudiantes son responsables de su propio aprendizaje. En las clases expositivas se discuten los conceptos relevantes de cada tema y sus aplicaciones.

b) Ayudantía. Los estudiantes resuelven guías de ejercicios que tienen como objetivo asegurar que cada estudiante adquiere los niveles adecuados de conocimiento y habilidades requeridas. El ayudante propone los...