M7 Investigación de operaciones FLN D
Enviado por Evelin2312 • 14 de Abril de 2024 • Tareas • 2.451 Palabras (10 Páginas) • 36 Visitas
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Alumno: Juan Guerrero Ramírez
Profesor: Luis Jauregui Santiago
Materia: M7 Investigación de operaciones FLN D
Actividad 1
Matricula:ctm075346
Fecha de entrega: 09/07/2023
Contenido
Introducción 3
Resumen 4
Antecedentes de la investigación de operaciones. 4
Definición de IO. 4
Clasificación y organización del modelo matemático. 4
El salario neto es el salario nominal menos los descuentos e impuestos. 4
Modelos estocásticos o probabilísticos 5
Modelos descriptivos u optimizados. 5
Modelos usando heurísticas. 5
Modelos para simulación. 5
Modelos de no simulación. 6
Restricciones 6
Fases de investigación. 6
La fase de orientación. 6
La tercera etapa es la resolución del modelo. 6
Fase 5 Implementación de la solución. 7
Una explicación del concepto de programación lineal. 7
Lógica en programación lineal. 8
Desarrollo de un modelo de programación lineal. 9
Mapa mental 10
Conclusión 11
Bibliografía 11
Introducción
Los profesionales han utilizado su pensamiento sistémico, así como una variedad de herramientas y métodos cuantitativos, para abordar cuestiones que en ocasiones pueden ser complejas en las organizaciones y en la vida diaria. Las circunstancias del mundo real y las relaciones intrincadas dificultan la toma de decisiones porque se confunden hasta el punto en que los componentes del sistema (como una empresa, una comunidad o una sociedad, entre otros), que están interconectados, exhiben un comportamiento inesperado. Castillo afirma que el modelado es crucial para resolver problemas prácticos y es un campo muy atractivo para la ingeniería y las ciencias aplicadas. La construcción de modelos que intentan recrear fielmente la realidad para obtener respuestas que se pueden esperar de eventos específicos es necesaria para satisfacer la necesidad de representación de la realidad.
El mejor diseño y operación de un sistema generalmente se encuentra en situaciones que requieren la asignación de recursos que pueden ser escasos o costosos. La investigación de operaciones es un enfoque científico para la toma de decisiones con este objetivo.
Según Ramos, el término "investigación operativa" puede interpretarse como la ciencia de aplicar los recursos disponibles para lograr el mejor cumplimiento de un objetivo particular o como la aplicación de métodos científicos para mejorar la eficacia de las operaciones, decisiones y gestión. buscado.
El propósito de este módulo es ayudar a los estudiantes a comprender cómo usar algunas herramientas de optimización basadas en programación lineal. En el primer paso se cubrirá una breve historia y conceptualización de la investigación de operaciones, seguido de la inclusión de temas comunes como el transporte y los inventarios. Al final, la ejemplificación ayuda a resolver algunas circunstancias desafiantes en escenarios útiles.
Resumen
Imagine que tiene una pequeña tienda de comestibles y descubre que solo le queda una pequeña cantidad del producto X.
Antecedentes de la investigación de operaciones.
En los años entre 1870 y 1900 se crearon modelos lineales y modelos simples de programación matemática. Las matemáticas ya se consideraban una ciencia en ese momento y muchas de sus ramas estaban bien establecidas. Además, en la programación se utilizaron algunos modelos basados en cálculo diferencial e integral. Luego, Robert Watson Watt le da algunas recomendaciones al Secretario de Guerra y Marina, quien menciona el uso de conceptos comunes a la investigación de operaciones y la revolución informática.
Definición de IO.
O usa métodos matemáticos para decidir el mejor curso de acción para un problema de decisión con recursos limitados. Implica realizar investigación operativa que se aplica a una gama notablemente amplia de actividades que se llevan a cabo y se coordinan dentro de una organización.
Aquí, las cosas reales son reemplazadas por números, símbolos, variables u operaciones que las representan, lo que resulta en el más alto nivel de abstracción. Se deben identificar diferentes modelos matemáticos. Con el mismo número de trabajadores, se puede construir una casa más rápido.
Clasificación y organización del modelo matemático.
Además, en función de sus partes constituyentes, los modelos matemáticos se pueden clasificar en varios modelos. Los modelos que abordan problemas en términos de sus cualidades, atributos o características se denominan modelos cualitativos.
El salario neto es el salario nominal menos los descuentos e impuestos.
El modelo es aplicable para abordar un problema en particular, por lo que eventualmente quedará obsoleto. - Debe sopesar las ventajas y desventajas de cada opción para ese día en particular al momento de decidir si asistir a una cena familiar o ir al cine con alguien especial. Si la película y la cena estuvieran programadas para horas y días diferentes, las circunstancias serían diferentes.
Modelos estocásticos o probabilísticos
Este modelo se aplica cuando existe un grado de incertidumbre en torno a los eventos y no hay forma de predecir lo que puede ocurrir. Existen modelos de predicción del clima basados en condiciones actuales e históricas si desea conocer el clima en una fecha específica del año, pero siempre existe la posibilidad de error.
Modelos descriptivos u optimizados.
Los modelos utilizados en la investigación de operaciones suelen ser iterativos o implican repeticiones análogas.
Modelos usando heurísticas.
Los modelos heurísticos esencialmente emplean reglas que son intuitivas y sirven para explorar las rutas más probables hacia una respuesta. Una respuesta está determinada por modelos estáticos en respuesta a un conjunto único de condiciones fijas que es poco probable que cambien significativamente en el futuro cercano. Mientras la pieza se mantenga sin cambios y las materias primas se compren al mismo proveedor con las mismas especificaciones, este modelo seguirá siendo el mismo. El factor tiempo afecta el modelo dinámico porque es crucial para el proceso de toma de decisiones.
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