Mentefactos materia 2

INVESTIGACION OPERATIVA

HISTORIA DE LA INVESTIGACIÓN OPERATIVA

INVESTIGACIÓN OPERTIVA

Estudios Operativos

Modificación de

politicas

Optención de

políticas óptimas

Empleo de

modelos matemát

icos

Toma directa

de datos

Nace en Inglaterr

a

en 1939

Finalidad de

conseguir

eficencia posible

Utiliza recursos de muchas Áreas cientÍficas

Se basa en la:

Matemática

EconomÍa

EstadÍstica


MODELOS NO LINEALES

PROGRAMACIÓN NO LINEAL

LANGRAGIANO

PROGRESÓ EN LOS 60 Y 70

PROGRAMACIÓN DINÁMICA

PRINCIPIOS DE LOS 50

SE DEBE A RICHARD BELLMAN

TEORÍA DE COLAS

PRINCIPIOS DEL SIGLO

SE DEBE A DÁNES A.K ERLANG

TEORÍA DE JUEGOS

APARECE CON EL TEOREMA DE MÍNIMAX

EN 1926

SE DEBE A VON NEUMANN

TEORÍA DE DECISIÓN

EN LA ACTUALIDAD

ES UN INSTRUMENTO

VÁLIDO

ESTADISTICA BAYESIANA

MODELOS NO LINEALES


MÉTODOS DE LOS ÚLTIMOS AÑOS

MÉTODOS

ALGORITMOS DE

RECONOCIMIENTO

SIMULADO

ALGORITMOS GENÉTICOS

ALGORITMO DE

BÚSQUEDA DE TABU

REDES NEURALES


LA FASE DE LOS MÉTODOS CUÁNTICOS

CUARTA FASE

DISCERNIR ENTRE LAS SOLUCIONESELEGIR UNA SOLA DE LA POSIBLES

SOLUCIONES PARA LA TOMA DE DECISIONES.

TERCERA FASE

DEDUCCIÓN DE SOLUCIONES PERMITE OPTENER SOLUCIONES DEL MODELO

SEGUNDA FASE

FORMULACIÓN DE UN MODELO MATEMATICO

ESTABLECER EL MODELO MUY BIEN ES NECESARIO

PRIMERA FASE

FORMULACIÓN DEL PROBLEMA ES LA BASE , ASPECTOS ANALIZAR


ALGORITMOS GENÉTICOS: operadores de selección, cruce, mutación.

•RECONOCIMIENTO SIMULADO moverse de un punto a otro más mejor.

•BÚSQUEDA DE TABÚ: memoria a largo plazo

•REDES NEURALES :unidades de procesamiento elemental

•TEORÍA DE COLAS :relativa a el diseño y análisis de producción y servicios

•.

•PROGRAMACIÓN LINEAL : aparece segunda guerra mundial como resolución de problemas

•FLUJO DE REDES: se centra en problemas de transporte

•PROGRAMACIÓN LINEAL ENTERA: introduce la programación lineal entera en situaciones que existe variables de decisión

•TEORÍA DE JUEGOS :es la lucha o enfrentamiento entre dos componentes

•TEORÍA DE LA DECISIÓN: alternativas de entorno

•PROGRAMACIÓN DIDÁCTICA: estudio de problemas de decisión

•TÉCNICAS DE MODELADO: descripción verbal del problema, análisis, evaluación.

•SIMULACIÓN DE EVENTOS DISCRETOS :diseño de modelos

•MÉTODOS AVANZADOS DE GESTIÓN: aplica técnicas para resolución de problemas

•EXTENSIONES DE LA PROGRAMACIÓN LINEAL: centra en el algoritmo simplex, métodos de partición, punto interior.

•PROGRAMACIÓN LINEAL: métodos dual

•.


QUE ES LA INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES

INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES

CAMPOS DE APLICACIÓN

INDUSTRIA

AGRICULTURA

COMUNICACIÓN

TRNSPORTE

BANCA

APLICACIÓN TIPICA ES EN PROBLEMAS

INVENTARIOS DE PRODUCCIÓN

PLANEACIÓN DE FUERZA LABORAL

MAXIMISACIÓN

MINIMIZACIÓN

ES LA APLICACIÓN DEL METODO CIENTIFICO PARA DAR SOLUCIÓN

A PROBLEMAS

OBJETIVOS

RETENTIVOSRETEIENE DINERO

TIEMPO

ADQUISITIVOS ADQUIEREN RECURSOS

CARACTERISTICAS

* DETERMINAR LAS RELACIONES

FUNCIONALES DEL SISTEMA

* PERSONAS CON DISTINTAS

ESPECIALIDADES

*ADOPTAR MÉTODO CIENTÍFICO

* DESCUBRIR NUEVOS PROBLEMAS


PLANTEAR UN PROBLEMA

SE CONSIDERA VARIABLES

CONTROLABLES Y NO

CONTROLABLES

DONDE LA

F:FUNCIÓN

C: V CONTROLABLE

N : V NO CONTROLABLE

O :OBJETIVO

APLICACIÓN DE MODELOS


TIPOS DE MODELOS

MODELOS SE CLASIFICAN • DIMENSIONES

• PROPÓSITOS

• TEMAS

• FUNCIONES


ESTUDIO DE LA IO


OBTENCIÓN DE UNA SOLUCIÓN A PARTIR DEL MODELO

LA SELECCIÓN DE LA POSIBLE SOLUCIÓN

DEPENDE DE LAS CARACTERÍSTICAS DE LOS MODELO

CLASIFICAN EN ANALÍTICOS NUMÉRICOS SIMULACIÓN


PRUEBA DEL MODELO

SE DEBE PROBAR EL MODELO MATEMÁTICO PARA CORREGIR

POSIBLES PROBLEMAS.

IMPLANTACIÓN DE LA SOLUCIÓN

EL PASO FINAL ES IMPLEMENTAR LA SOLUCIÓN ENCONTRADA

ANTERIORMENTE ESTABLECIENDO INSTRUCCIONES Y OPERACIONES

COMPRENSIBLES PARA LOS USUARIOS

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