PROGRAMAS DE ESTUDIOS MODALIDAD ESCOLARIZADA

(1) NOMBRE DE LA ASIGNATURA: INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES

(2) CICLO, ÁREA O MÓDULO: 4to CUATRIMESTRE (3) CLAVE: MA 411

(4) OBJETIVO GENERAL DE LA ASIGNATURA:El alumno desarrollará su capacidad de análisis de la información, modelos probabilísticos y estrategias para el planteamiento y solución de problemas; evaluará y determinará la mejor solución para la toma de decisiones.

(5) TEMAS Y SUBTEMAS:

1. INTRODUCCIÓN A LA INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES:

1.1. Toma de decisiones gerenciales y la necesidad de la investigación de operaciones.

1.2. Naturaleza de la investigación de operaciones.1.3. Construcción del modelo: un enfoque de sistemas.1.4. El proceso de la investigación de operaciones.1.5. Aplicaciones contemporáneas de la investigación de operaciones.1.6. Técnicas y conceptos de la investigación operaciones.

2. CONCEPTOS Y TÉCNICAS DE PROBABILIDAD:

2.1. Experimentos aleatorios, espacio-muestral e incertidumbre.2.2. Sucesos.2.3. Incertidumbre.2.4. Asignación de probabilidad.- La naturaleza de la probabilidad2.5. Reglas de probabilidad.- Postulados de probabilidad.2.6. Probabilidad condicional.2.7. Revisando probabilidades.

3. TEORÍA DE DECISIONES Y ANÁLISIS DE DECISIONES TERMINALES:

3.1. Características de un problemas de decisiones.3.2. Criterios de elección.3.3. Valor esperado de la información perfecta.3.4. Análisis de sensibilidad.

3.5 Árboles de decisiones

4. ANÁLISIS DE DECISIONES, CUANTIFICACIÓN DE CREENCIAS Y GASTOS Y LOS AXIOMAS DE LA TEORÍA DE DECISIONES:

4.1. Maximización de valor monetario esperado como criterio de decisión.4.2. Maximización de utilidad esperada como criterio de decisiones.4.3. Derivación de la función de utilidad de la toma de decisiones.4.4. Tipos generales y característica de las funciones de utilidad.4.5. Empleo de la función de utilidad.4.6. Probabilidad subjetiva.4.7. Axioma de la toma recional de decisiones.

5. PROGRACIÓN LINEAL. MODELOS Y SU INTRPRETACIÓN GEOMÉTRICA:

5.1. Ejemplo. Problemas de decisión en administración solucionables por los métodos de programación lineal.

5.2. Construcción de problemas de programación lineal.5.3. Solución de los modelos de programación lineal.5.4. Características de los modelos de programación lineal.

6. MODELOS DE COLAS:

6.1. Introducción a los modelos de colas.6.2. Sistemas de colas de Poisson de un solo servidor.6.3. Otros sistemas de colas.

7. SIMULACIÓN:

7.1. Campo de acción de las aplicaciones de la simulación.7.2. Tipos de simulación.7.3. Enfoque de la simulación discreta.7.4. Empleo de números aleatorios.7.5. Obtención de las observaciones en la simulación.7.6. Optimización en simulación.7.7 Lenguajes de simulación.

(6) ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE:De acuerdo al modelo educativo propuesto, se deberán contemplar entre otras, las siguientes actividades de aprendizaje, de acuerdo a las características propias de l asignatura:

- Investigación de campo. Individual y grupal.- Investigación bibliográfica.- Resolución de casos prácticos.- Aplicación del software correspondiente.- Lecturas comentadas.

(7) EVALUACIÓN DEL CURSO:Para llegar a al evaluación final se requiere solventar de acuerdo al modelo educativo y la normatividad.

1) Reportes de lectura, investigación y aplicación.2) Presentación ante el grupo de temas asignados.

70% de la calificación será aportada por los reportes y 30% por la presentación debiendo el catedrático, explicitar los criterios de calificación al alumno para su reinformación.

(8) BIBLIOGRAFÍA:- Herbert, Moskowtz y Gordon P, Wright. Investigación de Operaciones.

Ed. Prentice Hall. México 1993.- Thierauf, R. J. Introducción a la Investigación de Operaciones. Ed.

Limusa México 1987.- Shambling, James E. Y G.T. Stevens Jr. Investigación de Operaciones.

Ed. Trillas México 1988.- Hiller, Liebernan. Introducción a la Investigación de Operaciones Ed. Mc

Graw Hill. México 1994.- Eppen y Gould. Investigación de Operaciones. Ed. Prentice Hall

Internacional. México 1992.- Silvestre, P.P. Computer. Engineering. Oxford Uniuversity 1989.- Priestley, H.A. Introduction to Complex Analysis. Oxford Science

Publications 1990.

(9) REQUISITOS ACADÉMICOS DEL PERSONAL DOCENTE:

1.- FORMACIÓN PROFESIONAL:- Maestro o Doctor en Administración o Matemáticas o análogo.

2.- DESARROLLO PROFESIONAL:- Experiencia desarrollo de modelos y simulación, Consultor empresarial

en matemáticas aplicadas.

3.- DESARROLLO ACADÉMICO:- Experiencia docente mínima 5 años en nivel profesional o superior.- Haber publicado libros o trabajos de investigación o experiencia

equivalente.