Resumen

Investigación Operativa
Resumen
Organizaciones dedicadas al gerenciamiento de proyectos.
Actualmente son 30 los miembros de la IFORSC (International Federation of Operational Research Societies), y cada país a su vez, cuenta con su propia sociedad de Investigación de Operaciones
Perspectiva General de la Investigación de operaciones.
Orígenes.
En Inglaterra durante la Segunda Guerra Mundial alencomendar a un grupo de científicos la toma de decisiones acerca de la mejor utilización del material bélico. Al término de la guerra, las ideas formuladas en operaciones militares fueron adaptadas para mejorar la eficiencia y la productividad en el sector civil.
Usos de la Investigación de Operaciones.
Procesos de formación de existencia
Procesos de líneas de espera
Proceso de asignación derecurso
Proceso de sustitución
Proceso competitivo
Proceso combinado
Proceso de simulación
Modelado.
Son representaciones idealizadas, que extraen la esencia de la materia de estudio, muestran interrelaciones y facilitan su análisis.
Los modelos se clasifican como:
ICÓNICOS son la representación en forma física del sistema real, en una escala aumentada o reducida
ANÁLOGOS son descriptivos, además querepresentan cualidades y propiedades del modelo y esencialmente requieren la sustitución de estas propiedades por otras, con la finalidad de poder manipular al modelo. Al término del problema, la solución es interpretada de acuerdo al sistema original
SIMBÓLICOS O MATEMÁTICOS hacen uso de símbolos (signos, letras, números, colores,..) y funciones matemáticas para representar las variables dedecisión y sus relaciones que determinan el comportamiento del sistema.
Formulación de problemas.
Implica definir el alcance del problema que se investiga. Es una función que se debe hacer entre todo el equipo de IO. Su resultado final será identificar tres elementos principales del problema de decisión que son:
1) La descripción de las alternativas de decisión.
2) La determinación del objetivo delestudio.
3) La especificación de las limitaciones bajo las cuales funciona el sistema modelado.
Construcción de modelos.
Implica traducir la definición del problema a relaciones matemáticas. Si el modelo que resulte se ajusta a uno de los modelos matemáticos normales como puede ser la programación lineal, se puede llegar a una solución empleando los algoritmos disponibles. En forma alternativa, silas relaciones matemáticas son demasiadas complejas como para permitir el cálculo de una solución analítica, puede ser que el equipo de investigación de operaciones opte por simplificar el modelo y usar un método heurístico, o que el equipo pueda recurrir al uso de una simulación, si es aproximada. En algunos casos se podrá necesitar una combinación de modelos matemáticos, de simulación yheurísticas para resolver el problema de decisiones
Derivación de soluciones; prueba del modelo y la solución
La solución del modelo
Es, con mucho, la fase más sencilla de todas las de la investigación de operaciones, porque supone el uso de algoritmos bien definidos de optimización. Un aspecto importante de la base de solución del modelo es el análisis de sensibilidad. Tiene que ver con la obtención deinformación adicional sobre el comportamiento de la solución óptima cuando el modelo sufre ciertos cambios de parámetros. Se necesita en especial el análisis de sensibilidad cuando no se pueden estimar con exactitud los parámetros del modelo. En esos casos es importante estudiar el comportamiento de la solución óptima en las proximidades de los parámetros estimados
Validación del modelo
Comprueba siel modelo propuesto hace lo que se quiere que haga. Un método frecuente para comprobar la validez de un modelo es comparar su resultado con datos históricos. Si el modelo propuesto representa un sistema nuevo, se podrá recurrir a una simulación, como herramienta independiente para verificar los resultados del modelo matemático
Implementación de la solución
Implica la traducción de los resultados...