Metodos cuanticos...
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Programación Lineal Entera no recibe atención hasta que Gomory obtiene la expresión general, métodos limitados. Estudios de IO.-estructuración estadística de los datos-modelos descriptivos de tipo probabilístico. A mediados e los 50s la IO se afianzaba en la Industria. En Inglaterra el desarrollo de la Organización era una novedad en la industria EEUU fortalecía los grupos militares-Inglaterra trasladaban a la sociedad civil En Agosto de 1940 el Físico P.M.S Balckett de la Universidad de Manchester dirigió un equipo de estudio Maximizar la eficiencia La IO nace en Inglaterra a finales de 1939 HISTORIA DE LOS MÉTODOS CUANTITATIVOS
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Programación Lineal Entera no recibe atención hasta que Gomory obtiene la expresión general, métodos limitados.
Estudios de IO.-estructuración estadística de los datos-modelos descriptivos de tipo probabilístico.
A mediados e los 50s la IO se afianzaba en la Industria.
En Inglaterra el desarrollo de la Organización era una novedad en la industria
EEUU fortalecía los grupos militares-Inglaterra trasladaban a la sociedad civil
En Agosto de 1940 el Físico P.M.S Balckett de la Universidad de Manchester dirigió un equipo de estudio
Maximizar la eficiencia
La IO nace en Inglaterra a finales de 1939
HISTORIA DE LOS MÉTODOS
CUANTITATIVOS
Los modelos no lineales
Proceden del desarrollo del cálculo matemático en el siglo XVIII, siendo el concepto básico el del Langrangiano.
Progresó durante los años sesenta y setenta,
Resolución de problemas de tamaño medio con varias decenas de restricciones y algunos cientos de variables.
Otros modelos
La Programación Dinámica
Richard Bellman al principio de los cincuenta.de gran importancia en la Teoría del Control
Optimo
La teoría de las colas
Dánes A.K. Erlang en la industria telefónica de
principios de Siglo existencia de multitud de
lenguajes de simulación a
disposición de los usuarios de
computadoras.
La Teoría de Juegos
Primeros resultados de von Neumann sobre el
teorema del mínimax en 1926. Influencia de esta
teoría sobre la organización ha
sido muy limitada.
Teoría de la Decisión
Basada en la estadística
Bayesiana y la estimación
subjetiva de las probabilidades de
los sucesos; cuando la
información no es completa
Aspectos que caracterizan la IO
Toma directa de datos
Empleo de Modelos matemáticos
Obtención de las políticas óptimas
Modificación de dichas políticas de acuerdo con factores reales no considerados en el modelo.
Su base fundamental está en las matemáticas, la economía, la estadística y e cálculo de
probabilidades
No existe método analítico que permita obtener, con seguridad y en un tiempo conveniente, el
óptimo teórico.
MÉTODOS HEURÍSTICOS
Algoritmos
genéticos
introducidos por
Holland para imitar algunos de
los mecanismos que se observan
en la evolución
de las especies
Algoritmo reconocid
o simulado
generan aleatoriamente una solución
cercana y la aceptan como la mejor si
tiene menor costo,
La búsqueda
tabú
Basada el uso de
estructuras de
memoria para
escapara de los
óptimos locales en los que se
puede caer al
moverse de una
solución a otra
Las redes neuronale
sReproduce
n en la medida de lo posible característ
icas y capacidad
de procesami
ento de informació
n del conjunto
de neuronas presentes
en el cerebro.
LA I.O.
HA
ESTABLECIDO
INVESTIGACIÓN OPERATIVA
• Fase 1: Formulación del
problema:.- enjuicia aspectos a
analizar
Utiliza:
• Fase 2: Formulación de un
modelo matemático.- se
apoya en un lenguaje
matemático más o menos sofisticado
Estudia problemas
relacionados a la toma de decisiones
• Fse 4: discernir entre las
soluciones reveladas.- elegir
una solución y caracterizar todos
sus detalles
Su objetivo es formar al estudiante
en conceptos básicos de I.O.
MÉTODOS CUANTITATIVOS DE GESTIÓN
Resolución de problemas de gestión y análisis y desarrollo
de algoritmos
Técnica de resolución de asignación de recursos
PROGRAMACIÓN
LINEAL
MC de G
MC de G
módulo centrado en el problema de transporte
FLUJO DE REDES
sirviendo como finalización del módulo dedicado a programación
lineal en general
MC DE GPROGRAMACIÓN LINEAL ENTERA
• Modelado de situaciones en que existen variables de decisión, implicaciones lógicas o relaciones disyuntivas.
TEORÍA DE JUEGOS
• Caracterizada por el enfrentamiento entre 2 o más oponentes
TEORÍA DE LA DECISIÓN
• Introducción al análisis de alternativas en diversos entornos
PROGRAMACIÓN DINÁMICA
• Estudio de problemas de decisión secuenciales o de múltiples etapas
TÉCNICAS DE MODELADO
• Modelado describe la sistemática general del modelado basándose en etapas
SIMULACIÓN DE EVENTOS DISCRETOS
• Describen la parte esencial del comportamiento de un sistema, el diseño de experimentos con el modelo y la extracción de conclusiones de los resultados
Amplia las técnicas más novedosas para la resolución de problemas lineales continuos y enteros y las técnicas ya expuestas desde un punto de vista computacional
MÉTODOS AVANZADOS DE GESTIÓN
algoritmo simplex -los métodos de descomposición y partición y métodos llamados de punto interior y su aplicación-.
EXTENSIONES DE LA PROGRAMACIÓN LINEAL
Introduce otros métodos de optimización para problemas con restricciones.
PROGRAMACIÓN NO LINEAL
Se muestran diversos tipos de operadores de selección, cruce, mutación, etc.
ALGORITMOS GENÉTICOS
RECONOCIDO SIMULADO• Ocurrencia esporádica y probabilística de pasos hacia atrás, • Empeoramientos en el valor de la función objetivo.
BUSQUEDA TABÚ• Prohíbe movimientos inmersos a los que aparecen en dicha tabla. • Intensificación y diversificación
REDES NEURONALES ARTIFICIALES• unidades de procesamiento elemental capaces de realizar tareas como clasificación,
generalización, optimización, abstracción, etc.
TEORÍA DE COLAS• Diseño y análisis de unidades productivas y de servicios.
