Semana 1 io
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INVESTIGACIÓN OPERATIVA
Lic. Mario Ninaquispe Soto
Aspectos fundamentales de la Investigación Operativa como Ciencia
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26/08/2013 Lic. Mario Ninaquispe Soto
La Investigación Operativa como ciencia
La primera actividad de la Investigación de Operaciones (IO) se dio durante la segunda guerra mundial en Gran Bretaña, donde a un grupo de científicos de distintas áreas del saber los reunieron para que estudiaran los problemas tácticos y estratégicos asociados a la defensa del país.
El nombre de IO fue dado aparentemente por que el equipo fue dado aparentemente estaba llevando a cabo la actividad de Investigar Operaciones Militares.
Motivados por los resultados, los administradores militares de Estados Unidos comenzaron a realizar investigaciones similares. Para eso reunieron a un grupo selecto de especialistas, l os cuales empezaron a tener buenos resultados en la planeación de minas en el mar y la utilización efectiva del equipo electrónico.
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Lic. Mario Ninaquispe Soto
1. Naturaleza de la IO
El campo de estudio de la Investigación de Operaciones (Operations Research en inglés) o también llamada Ciencia de la Administración (Management Science), es relativamente nuevo; data de la segunda guerra mundial.
1.1 Origen
En el siglo 19, las organizaciones industriales de U.S.A. y el Reino Unido estaban constituidas por un número reducido de empleados, los que apenas ocupaban un espacio del tamaño de dos garajes y eran dirigidas por una sola persona.
El panorama cambia en el último cuarto de la centuria 19, con la primera revolución industrial. Trajo consigo el desarrollo de la energía, las maquinarias y los equipos.
1.1 Origen
Al mecanizarse la producción ocurrió la segmentación funcional y geográfica de la administración; consecuentemente vino la división del trabajo y aparecieron las responsabilidades de producción, finanzas, mercado, personal, ingeniería e investigación y desarrollo.
1.1 Origen
Producto de estas nuevas labores , muchos estudiosos de la ciencia comenzaron a mirar el campo industrial y es así que muchos físicos se concentraron en aplicar sus conocimientos; de ahí que aparecieron los ingenieros mecánicos; también …
1.1 Origen
…
De igual manera ocurrió con las otras funciones (en los momentos actuales estos cambios constituyen la llamada "aceleración tecnológica", designada así por Alvin Toffler en su shock del futuro)
1.1 Origen
…
mas no fue así con la función ejecutiva cuya labor consiste en integrar las políticas y operaciones( de los diferentes departamentos) con el fin de llegar a los objetivos de la organización .
1.1 Origen
Durante la WW2 existían grupos especialistas (matemáticos, psicólogos, etc.), cuya labor era asesorar a la organización militar en relación a las operaciones bélicas: análisis de estrategias de bombardeo, defensa aérea y programación de operaciones logísticas ;
1.1 Origen
Científicos británicos ayudaron con la nueva tecnología del radar en la localización de aeroplanos.
En el verano de 1941 se establece una sección de Operations Research (OR) en la RAF; de igual modo en la British Army y la Navy.
Estos científicos fueron conocidos en Gran Bretaña como OR: los primeros investigadores operacionales.
1.1 Origen
Al finalizar la Gran Guerra, un grupo de ellos se dedicó a la industria y al gobierno; empezando a aparecer la palabra IO para designar a aquellos científicos que se preocupaban por dar solución a los problemas que aparecían en la administración.
1.1 Origen
Se le debe a Gran Bretaña, el haber iniciado la IO y a EE.UU. por el rápido crecimiento de esta disciplina que fue aceptada en 1947, gracias al desarrollo del método símplex por George B. Dantzig y cuyos antecedentes se remontan a Quesnay, Jordan, Minkowsky, Farkas y Kantorovich, etc.,
1.1 Origen
1.2 Características de la IO
Se pueden citar tres características esenciales de la IO:
Enfoque de sistema
El uso del equipo interdisciplinario, y
La adopción del método científico.
Aparte de dos características secundarias.
El enfoque de sistema es fundamental para quienes tienen que afrontar los sistemas. Se ha dicho que la actividad de una parte de la organización, tiene el mismo efecto en la actividad de cada otra parte; es decir se cumple el principio físico de la transmitibilidad.
1.2 Características de la IO
La división didáctica del conocimiento científico, ha traído como consecuencia que se "hable de problemas", como si existieran problemas físicos, químicos, psicológicos, lo que ocurre es que un problema se observa desde la óptica de una cierta disciplina.
1.2 Características de la IO
Metodología Científica: Como es obvio, el enfoque principal de un estudio de IO es la Toma de Decisiones. Es decir el resultado que derive del análisis, debe tener consecuencias directas y no ambiguas para el tomador de decisiones.
El método científico aplicado en un proceso de IO, se inicia con la observación cuidadosa y formulación del problema; para luego construir un modelo científico que trate de abstraer la esencia del problema real.
De este modelo se obtendrán las conclusiones y soluciones que también son válidas para el problema real; por lo que en forma iterativa el modelo se llega a verificar con la experimentación adecuada.
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1.2 Características de la IO
La IO representa la realidad a base de un modelo llamado "modelo matemático", el cual representa la estructura cuantitativa del mundo real. Mediante él, se formula un sistema real y se obtienen conclusiones.
1.2 Características de la IO
1.2 Características de la IO
El investigador de operaciones, no crea un problema; los reconoce. Tal como lo manifiestan diversos autores , "se topa con los síntomas y no con el diagnóstico” y dentro de esta situación, encontrará dos o más cursos de acciones posibles, de los cuales, deberá escoger uno de ellos.
1.2 Características de la IO
1.3 Definición
ORSA (The Operations Research Society of América):
"la IO concierne con la decisión científica de como diseñar y operar el mejor sistema hombre-máquina, usualmente bajo condiciones de asignar recursos";
La Sociedad de Investigación de Operaciones de Gran Bretaña:
"IO es la aplicación del método científico a los problemas complejos de la dirección y administración de grandes sistemas de hombres, máquinas, materiales y dinero en la industria, negocios, gobierno y defensa";
1.3 Definición
Warton School (University of Pennsylvania):
"IO consiste en la aplicación del método científico, frecuentemente auxiliado por modelos y técnicas matemáticas para la solución de problemas sociales, de negocios y de decisión gubernamental";
1.3 Definición
1.4 Modelos
El modelo en IO, es el laboratorio para el físico y se emplea este término para designar a la abstracción de una realidad con posibilidades de empleo en propósitos de predicción y control.
1.4 Modelos
MODELOS DE INVESTIGACIÓN OPERATIVA
DETERMINISTICOS PROBABILÍSTICOS ESTOCÁSTICOS
OPTIMIZACIÓN NO LINEAL
OPTIMIZACIÓN LINEAL
PROGRAMACIÓN DINÁMICA
PROGRAMACIÓN ESTOCÁSTICA
MÉTODOS CLÁSICOS PROGRAMACIÓN LIENAL
INVENTARIOS COLAS
MÉTODOS DE BÚSQUEDA
TRANSPORTE Y ASIGNACIÓN
SIMULACIÓN PROCESOS ESTOCÁSTICOS
PROGRAMACIÓN NO LINEAL
PROGRAMACIÓN ENTERA Y BINARIA
PERT CPM TEORÍA DE DECISIONES Y
JUEGOS
REDES METAHEURÍSTICA
HEURÍSTICA
Modelos de Investigación Operativa
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Según Moskowitz, define 5 pasos principales:
Formulación y definición del problema
Construcción del modelo
Solución del modelo
Validación del modelo
Implementación de resultados
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Fase 1: Formulación y Definición del problema Se requiere: Descripción precisa de las metas u objetivos del estudio Identificar las variables de decisión controlables y no controlables del sistema de decisión Reconocer las limitaciones o restricciones en las variables del sistema
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Fase 2: Construcción del Modelo Se detalla el proceso. Primero, le investigador debe decidir el modelo más adecuado para representar el sistema. Este modelo debe especificar las relaciones cuantitativas para el objetivo y las restricciones del problema en términos de las variables de decisión. Debe proporcionar estimados de los parámetros, obtenidos bien se a partir de daros históricos, subjetivos o formalmente estimados por medio de algún mecanismo estadístico. Se debe escoger un horizonte de tiempo. También se debe determinar si el sistema es determinísticos, dependiendo de la complejidad y posibilidad de solución de las relaciones matemáticas.
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El Proceso de la Investigación de Operaciones
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Fase 3: Solución del Modelo El modelador debe, junto a los parámetros específicos por datos históricos, tecnológicos o prácticos, calcular o derivar una solución matemática. Si el modelo se acomoda a uno de los modelos matemáticamente bien conocidos como el de programación lineal, se puede obtener una solución óptima utilizando estas técnicas. Si por lo contrario, las relaciones matemáticas del modelo son muy complejas para permitir una solución analítica, entonces el método de simulación puede ser lo más apropiado. En la solución del modelo, se deben realizar análisis de sensibilidad, para determinar el comportamiento del sistema ante cambios en las especificaciones y parámetros del sistema. Es una práctica importante, toda vez que los datos de entrada (parámetros) no necesariamente son precisos o estables y las suposiciones estructurales del modelo puede que no sean válidas.
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Fase 4: Validación del Modelo Requiere que se determinen si tal modelo puede predecir confiablemente el comportamiento del sistema. También comprende la prueba de las suposiciones estructurales del modelo (variables, relaciones funcionales, etc.) para determinar su validez. Una práctica importante es comprar el desempeño del modelo actual con datos de entrada históricos. El modelo será válido, si bajo condicione similares de entrada, puede reproducir razonablemente el comportamiento pasado del sistema. Es importante resaltar, que no hay garantía de que el comportamiento futuro del sistema continúe duplicando la historia pasada.
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Fase 5: Implementación Es importante que quieres participen en la toma de decisiones como resultado del estudio analicen el problema. De esta forma el proyecto toma validez real y no sea considerado un mero ejercicio académico.
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1.5 Problemas (E. Buffa)
Modelos de Optimización.- Dado un criterio cambia sus alternativas, para determinar la mejor solución (PL, redes, inventarios, PD).
Modelos evaluativos.- El objetivo es reflejar los juicios subjetivos de quien toma decisiones (árbol de decisión, teoría de la utilidad).
Modelos Predictivos.- Porque centran la atención en la predicción de factores externos (sist. dinámicos, simulación, colas, markov).
1.6 Programación matemática
1.6 Programación matemática
Maximizar (Minimizar) Sujeto a (s.a.): Donde representan las variables de decisión
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Modelo Matemático de PL
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Muchas
gracias! Lic. Mario Ninaquispe Soto