Investigación de operaciones




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Investigación de operaciones
      UNIDAD I
        Tema:
Definiciones básicas




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¿Qué es la investigación de
      operaciones?
  Kamblesh Mathur: “Es el uso de la
  Matemática y computadoras para ayudar
  a tomar decisiones racionales frente a
  problemas de administración”.
  Jorge Alvarez:“Es un procedimiento o un
  enfoque para resolver problemas
  relacionados con la toma de decisiones”

  Resumiendo: La Investigación de
  Operaciones es el uso de la matemática e
  informática para resolver problemas del
  mundo real, tomando decisiones
  acertadas que garanticen el éxito.
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¿Qué es la investigación de
      operaciones?
  Lawrence y Pasternak, (1998) “Es un
  enfoque científico para la toma de
  decisiones ejecutivas, que consiste en:
   – El arte de modelar situaciones
     complejas,
   – La ciencia de desarrollar técnicas de
     solución para resolver dichos modelos.
   – La      capacidad      de     comunicar
     efectivamente los resultados”.



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¿Qué es la investigación de
      operaciones?
–   Es la aplicación del método científico para
    asignar los recursos o actividades de forma
    eficaz, en la gestión y organización de
    sistemas complejos.
–   Es el conjunto de técnicas matemáticas
    aplicadas adecuadas para resolver
    problemas reales de:
      Planificación
      Logística
      Diseño de productos y procesos
      Control de procesos, etc


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Objetivo de la investigación de
         operaciones
 –   Apoyar a la toma de decisiones sistemas
     complejos.
 -   Estudiar la asignación óptima de recursos
     escasos a determinada actividad.
 -   Evaluar el rendimiento de un sistema con
     objeto de mejorarlo.
 –   Obtener información cuantitativa.
 –   Mejorar procedimientos tradicionales:
     opiniones de expertos, reglas simples.
 –   Lograr flexibilidad y bajo coste.
 –   Hacer el tratamiento de la incertidumbre.
 –   Conocer las limitaciones de los modelos.
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Proceso de toma de decisiones

        MATEMATICA                                Éxito
         APLICADA



        MATEMATICA                          TOMA DE
DATOS                      INFORMACION     DECISIONES
           PURA                            ACERTADAS

          Estadística,        RAPIDEZ
          Informática,        PRECISION
                              GRANDES VOLUMENES
        Mat. Financiera,
        Investigación de
          Operaciones                             Fracaso
La I.O. busca la experticia humana

   Desempeño     correcto y rápido dentro de un
    dominio específico.
   Capacidad para justificar un resultado y
    explicar el proceso de razonamiento.
   Capacidad para aprender de la experiencia.
   Capacidad para resolver casos únicos
    basándose en principios, modelos,
    experiencias, casos o reglas.
   Capacidad para razonar bajo condiciones de
    incertidumbre e información incompleta y
    aplicar su sentido común o conocimiento
    general.
Experto humano
MEMORIA A LARGO PLAZO
Conocimiento en el dominio,
  experiencia, expertisia.

                                 ASESORIA
     RAZONAMIENTO             Recomendaciones,
      APRENDIZAJE               conclusiones,
                               casos resueltos.


MEMORIA A CORTO PLAZO
  Hechos, casos, reglas,
     conclusiones.
Sistema experto

BASE DE CONOCIMIENTOS
Conocimiento en el dominio,
  experiencia, expertisia.

                                  USUARIO
MAQUINA DE INFERENCIA         Recomendaciones,
   RED NEURONAL                 conclusiones,
                               casos resueltos.

 MEMORIA DE TRABAJO
         (RAM)
  Hechos, casos, reglas,
     conclusiones.
Árbol de conocimiento




     Decisiones

   Conocimiento

    Información

       Datos

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1.2 Una breve historia
 Se aplica por primera vez en 1780
Antecedentes:
 Matemáticas: modelos lineales
             Farkas,Minkowski (s.XIX)

   Estadística: fenómenos de espera
               Erlang,Markov (años 20)

   Economía: Quesnay (x.XVIII),
              Walras (s.XIX),
              Von Neumann (años 20)

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1.2 Una breve historia
   El origen de la I.O. moderna se
    sitúa en la II Guerra Mundial para
    resolver problemas de organización
    militar: Despliegue de radares,
    manejo     de    operaciones    de
    bombardeo, colocación de minas.
   La Fuerza Aérea Británica formó el
    primer grupo de investigación
    operacional.
   La Fuerza Armada Estadounidense
    formó un grupo similar, 5 de los
    cuales ganaron el Premio Nóbel.
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1.2 Una breve historia
Después de la II Guerra Mundial,
las Empresas reconocieron el
valor de aplicar las técnicas en:
-Refinerías de petróleo,
-Distribución de productos,
-Planeación y control de la
producción,
-Estudio de mercado y Planeación
de Inversiones.




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1.2 Una breve historia
            Sigue el desarrollo debido a:
            competitividad industrial
            progreso teórico
            RAND (Dantzig)
            Princeton (Gomory, Kuhn, Tucker)
            Carnegie Institute of Technology
            (Charnes, Cooper)
            gran desarrollo de los ordenadores:
George B.   Aumento de la capacidad de
 Dantzig    almacenamiento de datos
            Incremento de la velocidad de
            resolución de los problemas.

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1.2 UNA BREVE HISTORIA
 Sigue habiendo un gran desarrollo, en
 muchos sectores, con grandes avances
 sobre todo en el campo de la Inteligencia
 Artificial.
 Más información:
 Sociedad Española de Estadística e Inv.
 Operativa(SEIO) www.cica.es/aliens/seio.
 Association of European O.R.Societies
 (EURO)
 www.ulb.ac.be/euro/euro_welcome.html
 Institute for O.R. and the Management Sci.
 (INFORMS)         www.informs.org
 International Federation of O.R. Societies
 (IFORS) www.ifors.org          www.anival.net
1.3 Metodología de la I.O.
        DEFINICION
       DEL PROBLEMA


        DESARROLLO         RESOLUCION
          MODELO             MODELO


         MODELO
        MODIFICADO           ¿VALIDA?


                          IMPLEMENTACION
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1.3 Metodología de la I.O.
       Definición del problema
       Es identificar, comprender y describir en
       términos precisos, el problema que la
       organización enfrenta. El enunciado es la
       definición del problema. Un problema no
       se formula sino se define.

       Los recursos                Los sistemas
       son escasos                 son cada vez
                                   más complejos


           Cada vez es más difícil asignar los
      recursos o actividades de la forma más eficaz
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1.3 Metodología de la I.O.
       Definición del problema
       Consiste en identificar los elementos de
       decisión, objetivos (uno o varios,
       optimizar o satisfacer), alternativas y
       limitaciones del sistema
       Hay que recoger información relevante
       (los datos pueden ser un grave
       problema)
       Es la etapa fundamental para que las
       decisiones sean útiles



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1.3 Metodología de la I.O.
                 Definición del problema
                 Factores problemáticos
                 Datos incompletos, conflictivos, difusos
                 Diferencias de opinión
                 Presupuestos o tiempos limitados
                 Cuestiones políticas
                 El decisor no tiene una idea firme de lo
                 que quiere realmente.
                 Plan de trabajo:
                    Observar y ser consciente de las
                    realidades políticas
                    Decidir qué se quiere realmente
                    Identificar las restricciones
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                    Búsqueda de información continua.
1.3 Metodología de la I.O.
                                     Desarrollo de un modelo matemático
I) Identificacion de las variables   Es la traducción del problema a términos
 Xij = # de consultores que viajan
del origen i al destino j            matemáticos.
 II) Identificacion de la funcion
objetivo                             Es formular un modelo matemático:
 Max
540X11+300X12+420X13+                  Identificando variables
 500X21+330X22+330X23+
520X31+310X32+350X33
III) Identificacion de las
                                       Identificando la Función Objetivo
restricciones
 X11+X12+X13 ≤ 2
                                       Identificando las restricciones
X21+X22+X23 ≤ 1
X31+X32+X33 ≤ 4
X11+X21+X31 = 3
X12+X22+X32 = 2
                                       objetivos: función objetivo
X13+X23+X33 = 1
Xij ≥ 0 ; entero
                                       alternativas: variables de decisión
                                       limitaciones del sistema: restricciones


                                                                  www.anival.net
1.3 Metodología de la I.O.
Desarrollo de un modelo matemático
Paso 1.- Identificar las variables de decisión
           ¿Sobre qué tengo control?
           ¿Qué es lo que hay que decidir?
           ¿Cuál sería una respuesta válida del caso?
Paso 2.- Identificar la función objetivo
           ¿Qué pretendemos conseguir?
           ¿qué me interesaría más?
Paso 3.- Identificar las restricciones o factores que
limitan la decisión, recursos disponibles (trabajadores,
máquinas, material), fechas límite, naturaleza de las
variables (no negatividad, enteras, binarias).
Paso 4.- Traducción de los elementos básicos a un
modelo matemático.
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1.3 Metodología de la I.O.
       Resolución del modelo
       Es resolver el modelo usando una técnica
       adecuada, es decir obtener valores
       numéricos para la variable de decisión.
       Es determinar los valores de las variables
       de decisión de modo que la solución sea
       óptima (o satisfactoria) sujeta a las
       restricciones
       Puede haber distintos algoritmos y formas
       de aplicarlos.En esta parte se usa el
       Software LINDO, que puede resolver
       modelos de hasta 200,000 variables y
       50,000 restricciones.
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1.3 Metodología de la I.O.
                 Resolución del modelo
                 Paso 1.- Elegir la técnica de resolución
                 adecuada, creación o heurísticos.
                 Paso 2.- Generar las soluciones del
                 modelo usando programas de ordenador,
                 hojas de cálculo.
                 Paso 3.- Comprobar/validar los resultados
                 Probar la solución en el entorno real
                 Paso 4.- Si los resultados son
                 inaceptables,     revisar    el    modelo,
                 comprobar exactitud, revisar restricciones.
                 Paso 5.- Realizar análisis de sensibilidad.
                 Analizar adaptaciones en la solución
                 propuesta frente a posibles cambios.
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1.3 Metodología de la I.O.
       Verificación y validación
       Eliminación de errores
       Comprobación de que el modelo se adapta
       a la realidad
       Interpretación y análisis
       Robustez de la solución óptima obtenida:
       Análisis de sensibilidad
       Detección de soluciones cuasi-óptimas
       atractivas
       Implementación de resultados
       Sistema de ayuda y mantenimiento
       Documentación
       Formación de usuarios       www.anival.net
1.4 Usos de los modelos
      DECISIONES ESTRATEGICAS:
      ¿Debería reemplazarse un sistema
      existente con un nuevo sistema
      propuesto?
      ¿Debería cambiarse su política de
      Administración?

      DECISIONES OPERACIONALES:
      ¿Cómo programar la fuerza de trabajo?
      ¿Cuál es el plan de producción óptimo?
      ¿Cuál es plan de embarque más
      económico?
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1.5 Ventajas de los modelos
      Un método óptimo para lograr un objetivo.
      Una forma de evaluar preguntas de
      sensibilidad de la forma:
                 “¿Qué sucedería sí ...?”




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Modelos de Sistemas

      Utilidad de modelos:
      Estudio de características de operación
      Imposibilidad de hacer medidas
      Predicción del comportamiento
      Situaciones no experimentadas
      Facilitar      diseño       de       nuevos
      productos/sistemas
      Tipos de modelos
      Normativos: modelos de optimización
      Descriptivos: modelos de simulación


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Modelos de Sistemas

     Modelos normativos - optimización
     Ofrecen información sobre alternativas
     Seleccionan entre ellas
     Complejos y no triviales
     Difíciles de tratar con incertidumbre
     Requieren técnicas complejas de solución
     Modelos descriptivos - simulación
     Analizan una alternativa cada vez
     Modelos para situaciones específicas
     Más simples de desarrollar
     Adecuados con incertidumbre
     Aplicación muy sencilla
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Modelos de Sistemas

    Modelos incluyen errores
    Importante conocer su magnitud
    Causas de inexactitudes:
    Selección de aspectos de la realidad
    Inviable considerar todo el sistema
    Errores en modelos matemáticos
    Modelos sencillos y aproximados




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Modelos de Sistemas

    Construcción de modelos:
    Especificación de los componentes
    Recogida y análisis de datos
    Desarrollo del modelo
    Verificación y validación
    Obtención y análisis de resultados




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Técnicas de IO

     Ejemplos de técnicas (i)
     Optimización
     Programación lineal, entera, no lineal
     Programación multiobjetivo
     Procesos de decisión (prog. dinámica)
     Simulación
     Determinista
     Estocástica




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Técnicas de IO

    Ejemplos de técnicas (ii)
    Teoría de colas
    Colas simples
    Redes de colas
    Teoría de juegos
    J. simples (deterministas/estocásticos)
    J. repetitivos
    Teoría de decisión




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Técnicas de IO

    Ejemplos de problemas
    Planificación de la producción
    Optimización de carteras
    Análisis de riesgo
    Planificación de redes de comunicaciones
    Generación de ofertas en mercados
    competitivos




                                 www.anival.net
Técnicas de IO

    Diseño de productos financieros
    Diseño de nuevos productos (préstamos,
    operaciones de leasing, derivados)
    Modelado de diferentes alternativas con
    información incierta: tasas de interés,
    mercado de valores, precios futuros




                                 www.anival.net
Técnicas de IO

    Planificación de la generación eléctrica
    Aprovechamiento de recursos disponibles a
    largo plazo: agua, contratos de fuel,
    intercambios de energía eléctrica
    Generación de ofertas en mercados
    competitivos: cantidades y precios para
    maximizar beneficios




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Técnicas de IO
    Resumen:
    Dado un modelo matemático, determinar
    algunos valores asociados al modelo
    Valores de interés: asociados a decisiones
    alternativas
    Técnicas:
    Qué sucede con una alternativa (simulación)
    Selección de mejor alternativa (optimización)




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¿ALGUNA PREGUNTA
 SOBRE EL CURSO?




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La introducción al curso es complemente
 gratuito. El curso completo tiene un costo de
 S/. 30.00 Nuevo Soles. o su equivalente de
 USS/. 10.00, que incluye el material didáctico,
 consultas vía correo electrónico y video
 conferencias.

 El depósito bancario se debe realizar en la Cuenta
 de Ahorro en Moneda Nacional.
 0011-0183-14-0200399133 del BBVA Banco
 Continental
 Remitir la boleta de depósito escaneada a:
 juanlazom@hotmail.com con los datos personales
 y nombre del curso al que desea acceder.

                                        www.anival.net

Investigación de Operaciones

  • 1.
  • 2.
    Investigación de operaciones UNIDAD I Tema: Definiciones básicas www.anival.net
  • 3.
    ¿Qué es lainvestigación de operaciones? Kamblesh Mathur: “Es el uso de la Matemática y computadoras para ayudar a tomar decisiones racionales frente a problemas de administración”. Jorge Alvarez:“Es un procedimiento o un enfoque para resolver problemas relacionados con la toma de decisiones” Resumiendo: La Investigación de Operaciones es el uso de la matemática e informática para resolver problemas del mundo real, tomando decisiones acertadas que garanticen el éxito. www.anival.net
  • 4.
    ¿Qué es lainvestigación de operaciones? Lawrence y Pasternak, (1998) “Es un enfoque científico para la toma de decisiones ejecutivas, que consiste en: – El arte de modelar situaciones complejas, – La ciencia de desarrollar técnicas de solución para resolver dichos modelos. – La capacidad de comunicar efectivamente los resultados”. www.anival.net
  • 5.
    ¿Qué es lainvestigación de operaciones? – Es la aplicación del método científico para asignar los recursos o actividades de forma eficaz, en la gestión y organización de sistemas complejos. – Es el conjunto de técnicas matemáticas aplicadas adecuadas para resolver problemas reales de:  Planificación  Logística  Diseño de productos y procesos  Control de procesos, etc www.anival.net
  • 6.
    Objetivo de lainvestigación de operaciones – Apoyar a la toma de decisiones sistemas complejos. - Estudiar la asignación óptima de recursos escasos a determinada actividad. - Evaluar el rendimiento de un sistema con objeto de mejorarlo. – Obtener información cuantitativa. – Mejorar procedimientos tradicionales: opiniones de expertos, reglas simples. – Lograr flexibilidad y bajo coste. – Hacer el tratamiento de la incertidumbre. – Conocer las limitaciones de los modelos. www.anival.net
  • 7.
    Proceso de tomade decisiones MATEMATICA Éxito APLICADA MATEMATICA TOMA DE DATOS INFORMACION DECISIONES PURA ACERTADAS Estadística, RAPIDEZ Informática, PRECISION GRANDES VOLUMENES Mat. Financiera, Investigación de Operaciones Fracaso
  • 8.
    La I.O. buscala experticia humana Desempeño correcto y rápido dentro de un dominio específico. Capacidad para justificar un resultado y explicar el proceso de razonamiento. Capacidad para aprender de la experiencia. Capacidad para resolver casos únicos basándose en principios, modelos, experiencias, casos o reglas. Capacidad para razonar bajo condiciones de incertidumbre e información incompleta y aplicar su sentido común o conocimiento general.
  • 9.
    Experto humano MEMORIA ALARGO PLAZO Conocimiento en el dominio, experiencia, expertisia. ASESORIA RAZONAMIENTO Recomendaciones, APRENDIZAJE conclusiones, casos resueltos. MEMORIA A CORTO PLAZO Hechos, casos, reglas, conclusiones.
  • 10.
    Sistema experto BASE DECONOCIMIENTOS Conocimiento en el dominio, experiencia, expertisia. USUARIO MAQUINA DE INFERENCIA Recomendaciones, RED NEURONAL conclusiones, casos resueltos. MEMORIA DE TRABAJO (RAM) Hechos, casos, reglas, conclusiones.
  • 11.
    Árbol de conocimiento Decisiones Conocimiento Información Datos www.anival.net
  • 12.
    1.2 Una brevehistoria  Se aplica por primera vez en 1780 Antecedentes:  Matemáticas: modelos lineales Farkas,Minkowski (s.XIX)  Estadística: fenómenos de espera Erlang,Markov (años 20)  Economía: Quesnay (x.XVIII), Walras (s.XIX), Von Neumann (años 20) www.anival.net
  • 13.
    1.2 Una brevehistoria  El origen de la I.O. moderna se sitúa en la II Guerra Mundial para resolver problemas de organización militar: Despliegue de radares, manejo de operaciones de bombardeo, colocación de minas.  La Fuerza Aérea Británica formó el primer grupo de investigación operacional.  La Fuerza Armada Estadounidense formó un grupo similar, 5 de los cuales ganaron el Premio Nóbel. www.anival.net
  • 14.
    1.2 Una brevehistoria Después de la II Guerra Mundial, las Empresas reconocieron el valor de aplicar las técnicas en: -Refinerías de petróleo, -Distribución de productos, -Planeación y control de la producción, -Estudio de mercado y Planeación de Inversiones. www.anival.net
  • 15.
    1.2 Una brevehistoria Sigue el desarrollo debido a: competitividad industrial progreso teórico RAND (Dantzig) Princeton (Gomory, Kuhn, Tucker) Carnegie Institute of Technology (Charnes, Cooper) gran desarrollo de los ordenadores: George B. Aumento de la capacidad de Dantzig almacenamiento de datos Incremento de la velocidad de resolución de los problemas. www.anival.net
  • 16.
    1.2 UNA BREVEHISTORIA Sigue habiendo un gran desarrollo, en muchos sectores, con grandes avances sobre todo en el campo de la Inteligencia Artificial. Más información: Sociedad Española de Estadística e Inv. Operativa(SEIO) www.cica.es/aliens/seio. Association of European O.R.Societies (EURO) www.ulb.ac.be/euro/euro_welcome.html Institute for O.R. and the Management Sci. (INFORMS) www.informs.org International Federation of O.R. Societies (IFORS) www.ifors.org www.anival.net
  • 17.
    1.3 Metodología dela I.O. DEFINICION DEL PROBLEMA DESARROLLO RESOLUCION MODELO MODELO MODELO MODIFICADO ¿VALIDA? IMPLEMENTACION www.anival.net
  • 18.
    1.3 Metodología dela I.O. Definición del problema Es identificar, comprender y describir en términos precisos, el problema que la organización enfrenta. El enunciado es la definición del problema. Un problema no se formula sino se define. Los recursos Los sistemas son escasos son cada vez más complejos Cada vez es más difícil asignar los recursos o actividades de la forma más eficaz www.anival.net
  • 19.
    1.3 Metodología dela I.O. Definición del problema Consiste en identificar los elementos de decisión, objetivos (uno o varios, optimizar o satisfacer), alternativas y limitaciones del sistema Hay que recoger información relevante (los datos pueden ser un grave problema) Es la etapa fundamental para que las decisiones sean útiles www.anival.net
  • 20.
    1.3 Metodología dela I.O. Definición del problema Factores problemáticos Datos incompletos, conflictivos, difusos Diferencias de opinión Presupuestos o tiempos limitados Cuestiones políticas El decisor no tiene una idea firme de lo que quiere realmente. Plan de trabajo: Observar y ser consciente de las realidades políticas Decidir qué se quiere realmente Identificar las restricciones www.anival.net Búsqueda de información continua.
  • 21.
    1.3 Metodología dela I.O. Desarrollo de un modelo matemático I) Identificacion de las variables Es la traducción del problema a términos Xij = # de consultores que viajan del origen i al destino j matemáticos. II) Identificacion de la funcion objetivo Es formular un modelo matemático: Max 540X11+300X12+420X13+ Identificando variables 500X21+330X22+330X23+ 520X31+310X32+350X33 III) Identificacion de las Identificando la Función Objetivo restricciones X11+X12+X13 ≤ 2 Identificando las restricciones X21+X22+X23 ≤ 1 X31+X32+X33 ≤ 4 X11+X21+X31 = 3 X12+X22+X32 = 2 objetivos: función objetivo X13+X23+X33 = 1 Xij ≥ 0 ; entero alternativas: variables de decisión limitaciones del sistema: restricciones www.anival.net
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    1.3 Metodología dela I.O. Desarrollo de un modelo matemático Paso 1.- Identificar las variables de decisión ¿Sobre qué tengo control? ¿Qué es lo que hay que decidir? ¿Cuál sería una respuesta válida del caso? Paso 2.- Identificar la función objetivo ¿Qué pretendemos conseguir? ¿qué me interesaría más? Paso 3.- Identificar las restricciones o factores que limitan la decisión, recursos disponibles (trabajadores, máquinas, material), fechas límite, naturaleza de las variables (no negatividad, enteras, binarias). Paso 4.- Traducción de los elementos básicos a un modelo matemático. www.anival.net
  • 23.
    1.3 Metodología dela I.O. Resolución del modelo Es resolver el modelo usando una técnica adecuada, es decir obtener valores numéricos para la variable de decisión. Es determinar los valores de las variables de decisión de modo que la solución sea óptima (o satisfactoria) sujeta a las restricciones Puede haber distintos algoritmos y formas de aplicarlos.En esta parte se usa el Software LINDO, que puede resolver modelos de hasta 200,000 variables y 50,000 restricciones. www.anival.net
  • 24.
    1.3 Metodología dela I.O. Resolución del modelo Paso 1.- Elegir la técnica de resolución adecuada, creación o heurísticos. Paso 2.- Generar las soluciones del modelo usando programas de ordenador, hojas de cálculo. Paso 3.- Comprobar/validar los resultados Probar la solución en el entorno real Paso 4.- Si los resultados son inaceptables, revisar el modelo, comprobar exactitud, revisar restricciones. Paso 5.- Realizar análisis de sensibilidad. Analizar adaptaciones en la solución propuesta frente a posibles cambios. www.anival.net
  • 25.
    1.3 Metodología dela I.O. Verificación y validación Eliminación de errores Comprobación de que el modelo se adapta a la realidad Interpretación y análisis Robustez de la solución óptima obtenida: Análisis de sensibilidad Detección de soluciones cuasi-óptimas atractivas Implementación de resultados Sistema de ayuda y mantenimiento Documentación Formación de usuarios www.anival.net
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    1.4 Usos delos modelos DECISIONES ESTRATEGICAS: ¿Debería reemplazarse un sistema existente con un nuevo sistema propuesto? ¿Debería cambiarse su política de Administración? DECISIONES OPERACIONALES: ¿Cómo programar la fuerza de trabajo? ¿Cuál es el plan de producción óptimo? ¿Cuál es plan de embarque más económico? www.anival.net
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    1.5 Ventajas delos modelos Un método óptimo para lograr un objetivo. Una forma de evaluar preguntas de sensibilidad de la forma: “¿Qué sucedería sí ...?” www.anival.net
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    Modelos de Sistemas Utilidad de modelos: Estudio de características de operación Imposibilidad de hacer medidas Predicción del comportamiento Situaciones no experimentadas Facilitar diseño de nuevos productos/sistemas Tipos de modelos Normativos: modelos de optimización Descriptivos: modelos de simulación www.anival.net
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    Modelos de Sistemas Modelos normativos - optimización Ofrecen información sobre alternativas Seleccionan entre ellas Complejos y no triviales Difíciles de tratar con incertidumbre Requieren técnicas complejas de solución Modelos descriptivos - simulación Analizan una alternativa cada vez Modelos para situaciones específicas Más simples de desarrollar Adecuados con incertidumbre Aplicación muy sencilla www.anival.net
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    Modelos de Sistemas Modelos incluyen errores Importante conocer su magnitud Causas de inexactitudes: Selección de aspectos de la realidad Inviable considerar todo el sistema Errores en modelos matemáticos Modelos sencillos y aproximados www.anival.net
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    Modelos de Sistemas Construcción de modelos: Especificación de los componentes Recogida y análisis de datos Desarrollo del modelo Verificación y validación Obtención y análisis de resultados www.anival.net
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    Técnicas de IO Ejemplos de técnicas (i) Optimización Programación lineal, entera, no lineal Programación multiobjetivo Procesos de decisión (prog. dinámica) Simulación Determinista Estocástica www.anival.net
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    Técnicas de IO Ejemplos de técnicas (ii) Teoría de colas Colas simples Redes de colas Teoría de juegos J. simples (deterministas/estocásticos) J. repetitivos Teoría de decisión www.anival.net
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    Técnicas de IO Ejemplos de problemas Planificación de la producción Optimización de carteras Análisis de riesgo Planificación de redes de comunicaciones Generación de ofertas en mercados competitivos www.anival.net
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    Técnicas de IO Diseño de productos financieros Diseño de nuevos productos (préstamos, operaciones de leasing, derivados) Modelado de diferentes alternativas con información incierta: tasas de interés, mercado de valores, precios futuros www.anival.net
  • 36.
    Técnicas de IO Planificación de la generación eléctrica Aprovechamiento de recursos disponibles a largo plazo: agua, contratos de fuel, intercambios de energía eléctrica Generación de ofertas en mercados competitivos: cantidades y precios para maximizar beneficios www.anival.net
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    Técnicas de IO Resumen: Dado un modelo matemático, determinar algunos valores asociados al modelo Valores de interés: asociados a decisiones alternativas Técnicas: Qué sucede con una alternativa (simulación) Selección de mejor alternativa (optimización) www.anival.net
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    ¿ALGUNA PREGUNTA SOBREEL CURSO? www.anival.net
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    La introducción alcurso es complemente gratuito. El curso completo tiene un costo de S/. 30.00 Nuevo Soles. o su equivalente de USS/. 10.00, que incluye el material didáctico, consultas vía correo electrónico y video conferencias. El depósito bancario se debe realizar en la Cuenta de Ahorro en Moneda Nacional. 0011-0183-14-0200399133 del BBVA Banco Continental Remitir la boleta de depósito escaneada a: [email protected] con los datos personales y nombre del curso al que desea acceder. www.anival.net