Primera clase de Investigación de Operaciones

1. INVESTIGACION DE
OPERACIONES I
Inga. Ind. María Reneé de León
Barrientos

2. CONCEPTO DE INVESTIGACION
DE OPERACIONES
• Es un enfoque científico en la toma de
decisiones que busca el mejor diseño y
operación de un sistema

3. CONCEPTO DE SISTEMA
• Una organización de componentes
interdependientes que trabajan juntos
para logar un objetivo del sistema.

4. CONCEPTO DE MODELO PRESCRIPTIVO
O DE OPTIMIZACION
• “Dicta” el comportamiento para que una
organización pueda llegar a alcanzar
mejor sus metas.

5. ELEMENTOS DEL MODELO
• 1.Funcion Objetivo
• 2.Variables de Decisión
• 3.Restricciones.
• Un modelo de optimización trata de
encontrar valores que optimicen
(maximizar o minimizar) una función
objetivo que satisfaga las restricciones
dadas.

6. FUNCION OBJETIVO
• Es la funcion que deseamos maximizar o
minimizar.

7. VARIABLES DE DECISION
• Son las variables cuyos valores están bajo
nuestro control e influyen en el
desempeño del sistema

8. RESTRICCIONES
• Solo son posibles ciertos valores de las
variables de decisión

9. • Se dice que cualquier especificación de
las variables de decisión que cumple con
todas las restricciones del modelo se
encuentra en la región factible.
• Una solución optima para un modelo de
optimización es cualquier punto en la
región factible que optimice la función
objetivo.

10. TIPOS DE MODELOS
• 1. Modelos estáticos y dinámicos
• 2. Modelos lineales y no lineales
• 3. Modelos enteros y no enteros
• 4. Modelos determinísticos y estocásticos

11. MODELOS ESTATICOS Y
DINAMICOS
• Un modelo estático es en el cual las variables
de decisión no requieren sucesiones de
decisiones para periodos multiples.
• Un modelo dinámico es en el cual las variables
de decisión si requiere sucesiones de
decisiones para periodos multiples.
• En esencia el modelo estático se resuelve un
problema luego de un solo intento cuyas
soluciones dictan valores óptimos.

12. MODELOS LINEALES Y NO
LINEALES
• La función objetivo y las restricciones
están multiplicadas por constantes y
acomodadas en forma de suma, esto es
un modelo lineal, de lo contrario es un
modelo no lineal

13. MODELOS ENTEROS Y NO
ENTEROS
• Si una o mas variables de decisión son
valores enteros, entonces se dice que un
modelo de optimización es un modelo
entero. Si todas las variables de decisión
son libres para asumir valores
fraccionarios, entonces el modelo de
optimización es un modelo no entero

14. MODELOS DETERMINISTICOS Y
ESTOCASTICOS
• Si para cualquier valor de las variables de
decisión, se conoce con certeza el valor
de la función objetivo, y si las restricciones
se cumplen o no. Entonces se tiene un
modelo determinístico, de no ser así tiene
un modelo estocástico.

15. EL PROCESO DE CONSTRUCCION
DE MODELOS DE LOS SIETE PASOS
• Paso 1: Plantear el problema: Define el
problema
• Paso 2: Observar el sistema: Reúne
información para estimar el valor de
parámetros.
• Paso 3: Formular un modelo
matemático del problema: Elabora un
modelo matemático

16. • Paso 4: Verificar el modelo y usar el
modelo para predecir: Determinar si el
modelo matemático es una representación
exacta de la realidad, para validar el
modelo, se tendría que verificar y observar
• Paso 5: Seleccionar una opción
adecuada: Selecciona la opción que
cumple mejor con los objetivos de la
empresa.

17. • Paso 6: Presentar los resultados y la
conclusión del estudio a la empresa:
Presenta el modelo y las
recomendaciones surgidas podría
presentar varias opciones, y dejar que la
empresa seleccione la que mejor cumple
con sus necesidades. ESTE ES EL PASO
MAS IMPORTANTE

18. • Paso 7: Poner en marcha y evaluar las
recomendaciones: El analista ayuda a
poner en marcha las recomendaciones.
Se debe monitorear y actualizar.