INVESTIGACION DE OPERACIONES

ORIGENES

La primera actividad de Investigación de Operaciones se dio durante la Segunda Guerra Mundial en Gran Bretaña, donde la

Administración Militar llamó a un grupo de científicos de distintas áreas del saber para que estudiaran los problemas tácticos y estratégicos

asociados a la defensa del país. El nombre de Investigación de Operaciones fue dado

aparentemente porque el equipo estaba llevando a cabo la actividad de investigar operaciones (militares).

ORIGENES

Al término de la guerra y atraídos por los buenos resultados obtenidos por los estrategas militares, los administradores de diversas organizaciones, empezaron a aplicar las herramientas

de la Investigación de Operaciones a la resolución de sus problemas que empezaron a originarse debido al crecimiento

del tamaño y la complejidad de las industrias.

DEFINICION

“La Investigación de Operaciones es la aplicación por grupos interdisciplinarios del método científico a

problemas relacionados con el control de las organizaciones o sistemas a fin de que se produzcan

soluciones que mejor sirvan a los objetivos de toda la organización”.

PROGRAMACION LINEAL

Es una de las principales ramas de la Investigación Operativa. En esta categoría se consideran todos aquellos modelos de

optimización donde las funciones que lo componen, es decir, función objetivo y restricciones, son funciones lineales en las

variables de decisión. Los modelos de Programación Lineal por su sencillez son

frecuentemente usados para abordar una gran variedad de problemas de naturaleza real en ingeniería y ciencias sociales, lo que ha permitido a empresas y organizaciones importantes

beneficios y ahorros asociados a su utilización.

Metodología de la Investigación de Operaciones

El proceso de la Investigación de Operaciones comprende las siguientes fases: 1. Formulación y definición del problema. 2. Construcción del modelo. 3. Solución del modelo. 4. Validación del modelo. 5. Implementación de resultados.

ETAPAS 1. Definición del problema:

•Alternativas de decisión (variabless de decisión).•El objetivo de estudio (Función Objetivo).•Identificación de las restricciones del sistema que se modela.

2. Construcción del modelo:•Traducir el problema a relaciones matemáticas que incluyan las variables de decisión, la Función Objetivo y las restricciones.

3. Solución del modelo:•Uso de algoritmos de optimización.•Se encuentran los valores de las vars. decisión.

4. Validación del modelo:•¿El modelo entrega una predicción razonable del comportamiento del sistema estudiado?

5. Puesta en práctica:•Traducir los resultados del modelo en instrucciones de operación.