Elementos de Investigación de Operaciones Estructuración de la Materia Bibliografía, Evaluación, Proyecto S esión T eórico/ P ráctica N o. 1 Nelson José.

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Transcripción de la presentación:

Elementos de Investigación de Operaciones Estructuración de la Materia Bibliografía, Evaluación, Proyecto S esión T eórico/ P ráctica N o. 1 Nelson José Pérez Díaz Conceptos Fundamentales

EIO- Estructuración de la Materia Modalidad: Magistral – Tutoría Énfasis en la realización de Ejercicios Evaluación: Parciales (2) Valor 60% Tutoría Valor 20% Proyecto Valor 20% Bibliografía: TAHA, Hamdy. Investigación de Operaciones EPPEN, GOULD, SCHIMDT LIEBERMAN Proyecto: Equipos de Tres (3) Personas Máximo

INTRODUCCIÓN 1.Concepto y delimitación de la Investigación Operativa 2.Referencias Históricas 3.Fases en la aplicación de una técnica de I.O. Papel de los usuarios y de los expertos 4.Estructura/contenido de los Modelos de I.O. 5.La I.O. en la práctica habitual EIO - Estructuración de la Materia

Antecedentes: Surge durante la segunda Guerra Mundial, luego y con motivo de la revolución industrial, ha ido teniendo cada vez más importancia dado el crecimiento y complejidad de las nuevas organizaciones. Actualmente está cobrando especial importancia con el desarrollo de la informática. Definición Aplicación del método científico por un grupo multidisciplinario personas a la resolución de un problema. Objetivo Decidir mediante métodos científicos el diseño que optimiza el funcionamiento del proceso analizado, generalmente bajo condiciones que implican la utilización de recursos escasos. EIO - Antecedentes

Métodos en Investigación Operativa Métodos determinísticos: Programación lineal, programación entera, probabilidad de transporte, teoría de la localización o redes, programación multicriterio, teoría de inventarios, etc. Métodos probabilísticos: Cadenas de markov, teoría de juegos, líneas de espera, teoría de inventarios, etc. Métodos híbridos: Conjugan métodos determinísticos y probabilísticos. Métodos heurísticos: soluciones basadas en la experiencia. EIO – Métodos

Etapas de un ejercicio de I.O. Básicamente la I.O. sigue los siguientes pasos: La observación del problema La construcción de un modelo matemático que contenga los elementos esenciales del problema La obtención en general, con al ayuda de algorítmos implementados informáticamente, de las mejores soluciones posibles. La calibración e interpretación de la solución y su comparación con otros métodos de toma de decisiones. EIO - Etapas

Fases de un estudio FORMULACIÓN DEL PROBLEMA CONSTRUCCIÓN DEL MODELO NECESIDAD DE REORGANIZACIÓN MODELO DEL SISTEMA REAL SISTEMA DE INTERÉS OBTENCIÓN DE DATOS TOMA DE DECISIONES IMPLEMENTACIÓN Y CONTROL SOLUCIÓN DEL MODELO INTERPRETACIÓN DE RESULTADOS E IMPLICACIONES VALIDACIÓN DEL MODELO ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD

Una vez presentado el problema ¿cómo plantearlo científicamente? Formulación matemática del problema IO – Modelo

Ejemplo: Dos empresas Mineras extraen dos tipos diferentes de minerales, los cuales son sometidos a un proceso de trituración, con tres grados: alto, medio y bajo. Las compañías han firmado un contrato para proveer de mineral a una planta de fundición, cada semana, 12 toneladas de mineral de grado alto, 8 toneladas de grado medio y 24 toneladas de grado bajo. Cada una de las empresas tiene diferentes procesos de fabricación. MinaCoste por día (miles de Euros) Producció(toneladas/día) Alto MedioBajo X Y ¿Cuántos días a la semana debería operar cada empresa para cumplir el contrato con la planta de fundición? IO – Formulación Matemática

Formulación matemática básica en un problema de I.O. Debemos buscar una solución que minimice el coste de producción de las empresas, sujeta a las restricciones impuestas por el proceso productivo así como el contrato con la planta de fundición. Traducción del problema en términos matemáticos 1.definir las variables 2.las restricciones 3.el objetivo EIO – Formulación

Variables Representan las decisiones que puede tomar la empresa: Dx = número de días a la semana que la empresa X produce Dy= número de días a la semana que la empresa Y produce Notar que Dx  0 y Dy  0 Restricciones Se recomienda primero plantear las restricciones con palabras antes de pasar a su formulación matemática Restricción 1. refleja el balance entre las limitaciones productivas de la fábrica y el contrato con la plante de fundición Grado Alto6Dx+1Dy  12 Medio3Dx+1Dy  8 Bajo 4Dx+6Dy  24 Restricción 2. días de trabajo disponibles a la semana Dx  5 y Dy  5 Objetivo Como objetivo buscamos minimizar el coste IO - Formulación

La representación completa del problema tomaría la siguiente forma: Minimizar 180Dx+160Dy S.a. 6Dx+1Dy  12 3Dx+1Dy  8 4Dx+6Dy  24 Dx  5, Dy  5 Dx  0, Dy  0 IO - Formulación

Hemos pasado de la definición del problema a su formulación matemática. Error de especificación, el error más frecuente consiste en descuidar las limitaciones (restricciones, características de las variables, etc,) En el ejemplo anterior: a)Todas las variables son continuas (admitimos fracciones de día) b)Existe un único objetivo (minimizar los costes) c)El objetivo y las restricciones son lineales Las tres consideraciones anteriores nos llevan a lo que denominamos un problema de Programación Lineal PL EIO – Algunas Reflexiones

El ejercicio anterior plantea un PROBLEMA DE DECISIÓN Hemos tomado una situación real y hemos construido su equivalente matemático MODELO MATEMÁTICO Durante la formulación del modelo matemático nosotros consideramos el método cuantitativo que (esperanzadamente) nos permitirá resolver el modelo numéricamente ALGORITMO El algoritmo es un conjunto de instrucciones que siguiendo de manera gradual producen una solución numérica Llegamos a una nueva definición de I.O. Ciencia para la representación de problemas reales mediante modelos matemáticos que junto con métodos cuantitativos nos permiten obtener una solución numérica a los mismos EIO – Reflexiones

Dificultades de este tipo de enfoques: Identificación del problema (debemos ignorar partes o tratar el problema entero) Elección del modelo matemático adecuado así como el algoritmo adecuado para resolverlo (validación del algoritmo) Dificultades en la implementación Velocidad (costes) que supone llegar a una solución Calidad de la solución Consistencia de la solución EIO – Dificultades