Definición, desarrollo y tipos de modelos de la investigación de operaciones

1.1 Definición, desarrollo y tipos de modelos de la investigación de operaciones.

La investigación de operaciones aspira a determinar el mejor curso de acción de un problema de decisión con la restricción de recursos limitados. El término investigación de operaciones muy a menudo esta asociado, casi en exclusiva, con la aplicación de técnicas matemáticas para representar por medio de un modelo y analizar problemas de decisión. Aunque las matemáticas y los modelos matemáticos representan la piedra angular de la investigación de operaciones, la labor consiste más en resolver un problema, que en construir y resolver modelos matemáticos.

Nacida durante la segunda guerra mundial, la investigación de operaciones es una ciencia que modela problemas complejos haciendo uso de la matemática y la lógica. La investigación de operaciones permite el análisis de la toma de decisiones tomando en cuenta la escasez de recursos, para determinar el cómo se pueden maximizar o minimizar los recursos. El método más popular es el símplex (George Dantzing, 1941) dentro de la rama de programación lineal. El algoritmo símplex ha sido elegido como uno de los diez de mayor influencia en el desarrollo y la práctica de la ciencia y la ingeniería en el siglo XX.

La investigación de operaciones se define como el campo de la toma de decisiones y se caracteriza como el uso del conocimiento científico a través de equipos interdisciplinarios con el propósito de determinar la mejor utilización de recursos limitantes.

TIPOS DE MODELOS

Un modelo es la abstracción o una representación idealizada de un sistema de la vida real. El propósito del modelo es proporcionar un medio para analizar el comportamiento del sistema con el fin de mejorar su desempeño.

La construcción y desarrollo de un modelo representa el paso decisivo en la implantación de la investigación de operaciones. Una solución a un modelo no será útil a menos que el modelo mismo ofrezca una representación adecuada a la situación de decisión verdadera.

Los modelos se clasifican como:

a) Icónicos.- Son la representación física, a escala reducida o aumentada de un sistema real, por ejemplo una maqueta.

b) Análogos.- Esencialmente requieren la sustitución de una propiedad por otra con el fin de permitir la manipulación del modelo. Después de resolver el problema, la solución se reinterpreta de acuerdo al sistema original, por ejemplo los planos arquitectónicos.

c) Simulación.- Son generalmente programas que imitan el comportamiento de un sistema. El modelaje por simulación es más flexible que el modelaje matemático y por consiguiente puede utilizarse para representar sistemas complejos que de otra manera no podrían formularse matemáticamente.

d) Heurístico.- Son esencialmente modelos que emplean reglas intuitivas o ciertas guías tratando de generar nuevas estrategias que se traduzcan en soluciones mejoradas. Esto contrasta con los modelos matemáticos y de simulación, en donde las estrategias generalmente están bien especificadas y pretenden obtener soluciones óptimas de un problema.

e) Simbólicos o matemáticos.- Es la más importante para la investigación de operaciones. Emplean un conjunto de símbolos matemáticos y funciones para representar las variables de decisión y sus relaciones para describir el comportamiento del sistema. La solución del problema se obtiene aplicando técnicas matemáticas conocidas al modelo.

1.2 Fases de estudio de la investigación de operaciones.

Para realizar un adecuado estudio de investigación de operaciones, este se debe llevar mediante 5 fases:

Fase 1: Primeramente se debe tener bien definido un problema. Esto se refiere a que se debe tener claro un objetivo o meta a seguir para lo que se utilizarán alternativas de decisión considerando las condiciones que nos imponga el mismo problema.

Fase 2: Se debe elaborar un modelo que represente efectivamente al problema, este debe de contener el objetivo, las limitantes y las variables de decisión que ofrece dicho problema. Dependiendo de la naturaleza del mismo, se podrán utilizar algún modelo matemático, simulación o heurístico para resolverlo.

Fase 3: Esta fase se refiere a la obtención de resultados mediante la aplicación de un modelo. Normalmente al obtener resultados, se pueden realizar una serie de análisis para observar diferentes matices del modelo aplicado.

Fase 4: Se requiere también de validar el modelo. Se puede decir que un modelo es válido si este nos puede proporcionar un pronóstico seguro del comportamiento del sistema, esto normalmente se hace mediante la utilización de datos históricos.

Fase 5: En esta última fase se establecen los resultados obtenidos mediante el modelo. Se realiza la operación en base a las decisiones arrojadas por modelo, analizando cualquier modificación significativa que se considere de importancia.

1.3 Principales aplicaciones de la investigación de operaciones y su aplicación práctica.

Como su nombre lo dice, la investigación de operaciones significa “investigar sobre las operaciones”. Entonces la investigación de operaciones se aplica a problemas que se refieren a la conducción y coordinación de operaciones dentro de una organización. La investigación de operaciones se ha aplicado de manera extensa en áreas tan diversas como manufactura, transporte, construcción, telecomunicaciones, planeación financiera, cuidado de la salud, milicia y servicios públicos, por nombrar algunos, la gama de aplicaciones es extraordinariamente amplia.

La investigación de operaciones ha tenido un impacto impresionante en el mejoramiento de la eficiencia de numerosas organizaciones en todo el mundo. En el proceso, la investigación de operaciones ha hecho contribuciones significativas al incremento de la productividad dentro de la economía de varios países.

1.4 Formulación de problemas lineales.

Una de las habilidades importantes que debe tener un analista de la investigación de operaciones es el formular problemas lineales. El dominio de esta actividad es más importante que el conocimiento completo de técnicas cuantitativas. Esto se puede obtener con la experiencia que da el enfrentarse a diferentes tipos de problemas del mundo real, representarlos mediante un modelo y analizarlo, para posteriormente

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