Investigación de Operaciones.

 INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES.

Historia.

 La investigación de operaciones tiene su origen a raíz de que la mano del hombre fue reemplazada por las maquinas, es decir en la época de la revolución industrial,  a través de los años fue evolucionando y es así como la segunda guerra mundial tuvo mucho esplendor al elaborar planes de ataque gracias a la IO, siguió evolucionando, en Gran Bretaña con la creación del método simplex para el problema de programación lineal y así fue sucesivamente con diferentes tipos de programación. En la investigación de operaciones, las computadoras son la herramienta fundamental en la investigación de operaciones.

 La investigación de operaciones IO aspira a determinar el mejor curso de acción (optimo) de un problema de decisión con la restricción de recursos limitados 

 La Investigación de Operaciones, es la aplicación del método científico por un grupo multidisciplinario de personas a un problema, principalmente relacionado con la distribución eficaz de recursos limitados (dinero, materia prima, mano de obra, energía), que apoyados con el enfoque de sistemas (este enfoque, es aquel en el que un grupo de personas con distintas áreas de conocimiento, discuten sobre la manera de resolver un problema en grupo.). Puede considerarse tanto un arte como una ciencia. Como arte refleja los conceptos eficiente y limitado de un modelo matemático definido para una situación dada. Como ciencia comprende la deducción de métodos de cálculo para resolver los modelos.

ELEMENTOS DE UN MODELO DE DECISIONES.

  La investigación de operaciones nos ayuda a  detectar un problema y resolverlo esto no es fácil por lo cual se dice que la IO es un arte y ciencia.

 Se dice que es una ciencia ya que ofrece técnicas y algoritmos matemáticos, se dice que es un arte ya que el éxito depende de la creatividad y la habilidad de los analistas encargados de tomar las decisiones es decir interviene el capital humano 

 Componentes básicos de toma de decisión:

1.  Opciones de decisión.- hay problema
2.  Restricciones de los problemas.-se restringe a un problema 
3.  Criterio de objetivo.- la mejor opción que te convenga

TIPOS DE MODELOS DE INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES.

Un modelo es una representación ideal de un sistema y la forma en que este opera. El objetivo es analizar el comportamiento del sistema o bien predecir su comportamiento futuro. Obviamente los modelos no son tan complejos como el sistema mismo, de tal manera que se hacen las suposiciones y restricciones necesarias para representar las porciones más relevantes del mismo. Claramente no habría ventaja alguna de utilizar modelos si estos no simplificaran la situación real.

·         Modelo matemático; Tiene a considerar el sistema desde un nivel menos detallado, este modelo bien diseñado es muy adecuado desde el punto de vista computacional. El desarrollo de un modelo de simulación es muy costoso en tiempo y recursos.

·         Modelo de simulación; ofrece una mayor flexibilidad en la representación de sistemas complejos. La razón principal es que la simulación enfoca el sistema desde un nivel básico elemental

EFECTO DE LA DISPONIBILIDAD DE DATOS EN LA REPRESENTACIÓN POR MEDIO DE MODELOS.

Aunque un modelos este bien defino la calidad de la solución depende evidentemente de la eficacia con que podamos estimar los costos de transporte unitarios. En algunos casos quizás no se conozcan con certeza los datos, más bien determina a través de distribuciones de probabilidad

CÁLCULOS DE INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES.

Los tipos de cálculo existentes son los tipos de modelos, el modelo de simulación, los cálculos son comúnmente voluminoso y consumen mucho tiempo.

 Por otra parte los cálculos de los modelos matemáticos de la IO son por lo común de naturaleza iterativa

 No todos los modelos matemáticos de la IO poseen algoritmos o métodos de solución, las dificultades evidentes de los cálculos de los modelos matemáticos han obligado a los analistas a buscar otros medios de cálculo, pero no garantizan la optimidad de la solución final, tales métodos pueden denominarse heurístico porque su lógica está basada en reglas o métodos prácticos que conllevan a obtener una buena solución  

 Los métodos heurísticos suelen emplearse para 2 fines:

1.    Se pueden utilizar dentro del contexto de un algoritmo de optimización exacto, con fin de aumentar la velocidad del proceso para alcanzar el nivel optimo

2.    Se utilizan simplemente para obtener una buena solución al problema

FASES DE UN ESTUDIO DE INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES.

Un estudio de IO no puede ser realizado y controlado solo por el analista de IO. En otras palabras un analista de IO comete un grave error al suponer que puede resolver problemas sin la cooperación de aquellos que implantaran sus recomendaciones.

 Las principales fases a través de las cuales pasaría el tiempo a fin de efectuar un estudio de IO son:

1.    Definición del problema.

2.    Construcción del modelo.

3.    Solución del modelo.

4.    Validación del modelo.

5.    Implementación de la solución.

La definición del problema; implica definir el alcance del problema investigado. Esta función debe ser realizada por todo el equipo de IO. El objetivo es identificar tres elementos principales del problema de decisión: (a) una descripción de la meta o el objetivo del estudio; (b) una identificación de las alternativas y decisión del sistema, y (c) un reconocimiento de las limitaciones, restricciones y requisitos del sistema.

La construcción del modelo; implica un intento de transformar la definición del problema en relaciones matemáticas. Si el modelo resultante se ajusta a uno de los modelos matemáticos estándar, como la programación lineal, se suele obtener una solución utilizando los algoritmos disponibles. Por otra parte, si las relaciones matemáticas son demasiado complejas como para permitir la determinación de una solución analítica, el equipo de IO puede optar por simplificar el modelo y utilizar un método heurístico, o bien considerar la simulación, si es lo apropiado. En algunos casos, una simulación matemática puede combinarse con modelos heurísticos para resolver el problema de decisión.

La solución del modelo; es por mucho la más sencilla de todas las fases de IO porque implica el uso de algoritmos de optimización bien definidos. Un aspecto importante de la fase de solución del modelo es también conocido como el análisis de sensibilidad. Tiene que ver con la obtención de información adicional sobre el comportamiento de la solución óptima cuando el modelo experimenta algunos cambios de parámetros. El análisis de sensibilidad es particularmente necesario cuando no se pueden estimar con precisión los parámetros del modelo. En estos casos es importante estudiar el comportamiento de la solución óptima en el entorno de los parámetros estimados.

La validez del modelo; Un modelos es válido si, independientemente de sus inexactitudes al representar el sistema, puede dar una predicción confiable del funcionamiento del sistema, un método común para probar la validez de un modelo es comparar su funcionamiento con algunos datos pasados disponibles en el sistema actual. También ya que el modelo está basado en el examen cuidadoso de datos anteriores, esta comparación siempre deberá revelar resultados favorables.

La implementación de los resultados finales; Esta última fase habla sobre la implementación de los resultados probados del modelo. La implementación  de la solución de un modelo validado implica la transformación de los resultados en instrucciones de operación comprensibles que se emitirán a las personas que administrarán el sistema recomendado. La responsabilidad de esta tarea recae principalmente en el equipo de IO

OPTIMIZACIÓN.-

La optimización le ayuda a encontrar la solución que le brinda los mejores resultados, le da la utilidad más alta (producción o valor deseado), o el resultado con el mínimo costo (desperdicio o valor no deseado). Estos problemas involucran el uso más eficiente de los recursos, incluyendo tiempo, dinero,  maquinaria, personal, inventario y otras más.

APLICACIONES DE IO.

Las IO se puede aplicar casi en todo desde un problema muy personal y común hasta un problema a de una gran empresa muy conocida, la planificación de la producción, transporte, las finanzas, problemas de portafolios de inversión, presupuesto de capital, problemas de mezclas o aleaciones, programación de horarios, modelos de inventarios, asignación de recursos, problemas de producción mixta, problemas de redes de distribución, problemas de localización de plantas,  balanceo de línea de ensamble (minimizar ciclo de tiempo), modelos de planeación estratégica, y mucho más, todo esto con una sola finalidad hacer más fácil la vida del ser humano.