Investigación de operaciones 2 COORDINACIÓN GENERAL DE EDUCACIÓN MEDIA Y SUPERIOR

NOMBRE DE LA ASIGNATURA

INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES II

CICLO

CLAVE DE LA ASIGNATURA

TOTAL DE HORAS

NOVENO SEMESTRE

7093

119

OBJETIVO GENERAL DE LA ASIGNATURA

Al finalizar el curso, el alumno será capaz de elaborar, solucionar y analizar modelos matemáticos probabilísticos de investigación de operaciones y construir, analizar, y controlar el desarrollo de proyectos utilizando redes.

TEMAS Y SUBTEMAS

1.   REDES

1.1   Introducción

1.2   Problema de ruta corta

      1.2.1   Modelo de programación lineal

      1.2.2   Algoritmo más eficiente que el simplex. DANTZIG.

            1.2.2.1   Red no orientada

            1.2.2.2   Red orientada

1.3   Problema de transbordo. Modelo de Programación Lineal

1.4   Problema de reemplazo

1.5   Problema de camino mínimo

1.6   Problema de árbol mínimo con algoritmo matricial (Voraz O KRUSKAL)

      1.6.1   Problema de flujo máximo Algoritmo de Ford-Fulkerson

            1.6.1.1   Red Orientada

            1.6.1.2   Red no Orientada

2.   REDES DE ACTIVIDAD.

2.1   Introducción. Redes en la administración de proyectos

2.2   Método de la ruta crítica (C.P.M.)

      2.2.1   Planeación-Objetivos y actividades del proyecto

      2.2.2   Construcción de la red del proyecto.

      2.2.3   Programación-Duración, ruta crítica holguras

2.3   PERT probabilístico-incertidumbre en el inicio y terminación de las actividades.

2.4   PERT costos-trueque entre duración y costos. Aceleración del proyecto

3.   SIMULACIÓN

3.1   Modelado de sistemas

      3.1.1   Conceptos -sistemas discretos y continuos, tipos de modelos, variable exógena y endógena, parámetros

      3.1.2   Simulación de sistemas

      3.1.3   Conceptos de simulación

      3.1.4   Fases para efectuar la simulación

      3.1.5   Lenguajes especiales para simulación

      3.1.6   Las aplicaciones de la simulación.

      3.1.7   Conceptos probabilísticos en simulación.

      3.1.8   Generación de números pseudoaletorios

      3.1.9   Método Montecarlo

3.2   Generación de variables aleatorias empleadas en simulación.

      3.2.1   Método de transformación inversa para la generación de muestras aleatorias de una distribución probabilística.

      3.2.2   Generación de proceso de las distribuciones de probabilidad.

3.3   Simulación de fenómenos de espera

      3.3.1   Introducción a las líneas de espera.

      3.3.2   Modelo de estaciones múltiple de un sólo canal.

      3.3.3   Modelo de varios canales

      3.3.4   Sistemas complejos de colas.

3.4   Simulación de inventarios.

      3.4.1   Sistemas de inventarios

      3.4.2   Sistemas de producción e inventarios.

4.   TEORIA DE LA DECISIÓN

4.1   Teoría de la decisión y árboles de decisión

      4.1.1   INTRODUCCIÓN

      4.1.2   Conceptos de los problemas de decisión

      4.1.3   Decisiones bajo certeza

      4.1.4   Decisiones bajo riesgo

      4.1.5   Decisiones bajo incertidumbre

4.2   Valor esperado de la información perfecta

      4.2.1   Criterios para la toma de decisiones bajo incertidumbre

      4.2.2   Criterio MAXIMIN

      4.2.3   Criterio MAXIMAX

      4.2.4   Arrepentimiento y Arrepentimiento MINIMAX

      4.2.5   Valor esperado de la información perfecta

            4.2.5.1   El problema del voceador bajo riesgo

4.3   Utilidades y Decisión bajo riesgo

4.4   Árboles de Decisión