Name: Investigación de operaciones
Brand: ECOE Ediciones
SKU: 350890

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SINOPSIS DEL LIBRO:

En este texto se brindan las herramientas necesarias para la comprensión y ejecución del método analítico de resolución de problemas y toma de decisiones denominado Investigación de Operaciones (I.O), su éxito se debe a la flexibilidad para describir un gran número de situaciones reales en áreas como la militar, industrial, agrícola, de transporte, de economía, sistemas de salud e incluso en las ciencias sociales y de la conducta. Un factor importante en el amplio uso de esta técnica es la disponibilidad de programas de computadora eficaces para resolver extensos problemas de programación lineal.La obra consta de doce capítulos distribuidos de la siguiente manera: método gráfico, método simplex y simplex dual, modelo de transporte, método de la gran M, método de las dos fases, análisis de sensibilidad, programación entera, programación lineal mixta, programación dinámica, dinámica probabilística y teoría de inventarios. Todos enfocados de manera teórico-práctica, ayudando al lector a verificar, comprender, analizar y aplicar estas herramientas de programación lineal.Dirigido a estudiantes y profesionales en ingeniería industrial, ingeniería de sistemas, ingeniería electrónica e ingeniería eléctrica. Además es de gran interés para los posgrados enfocados en la gestión de proyectos para la toma de decisiones.

Características:

Atributos LU

Año de Edición

2019

Descatalogado

Tipo

Libro

Autor

Alberto Acosta López, Edwin Rivas Trujillo, Octavio Salcedo Parra

ISXN

9789587717617

Idioma

Español

Núm. Páginas

160

Peso (Físico)

290

Tamaño (Físico)

17 x 24 cm

Acabado (Físico)

Tapa Rústica

Título

Investigación de operaciones

Biografía del Autor

Tabla de Contenido

TABLA DE CONTENIDO

1. MÉTODO GRÁFICO

1.1. Reseña Histórica

1.2. ¿En qué consiste el método gráfico?

1.3. Método de solución

1.3.1. Única solución

1.3.2. Solución Múltiple

1.3.3. Solución no acotada

1.3.4. Solución No Factible

1.4. Ejercicio de Aplicación

2. MÉTODO SIMPLEX

2.1. Reseña Histórica

2.2. ¿En qué consiste el método Simplex?

2.3. ¿Cómo solucionar un sistema de ecuaciones lineales por el método Simplex?

2.4. Tipo de optimización: maximización y minimización

2.4.1. Objetivo de maximización

2.4.2. Objetivo de minimización

2.5. Cambio de signo de los términos independientes

2.6. Normalización de las restricciones

2.6.1. Restricción de tipo “≤”

2.6.2. Restricción de tipo “≥”

2.6.3. Restricción de tipo “=”

2.7. Casos anómalos y soluciones por el Método Simplex

2.8. Ejercicio de Aplicación

2.9. Ejercicio de Aplicación

3. MÉTODO SIMPLEX DUAL

3.1. Reseña Histórica

3.2. ¿En qué consiste el método simplex dual?

3.3. ¿En qué caso se debe utilizar este método?

3.4. Teoría de la dualidad

3.4.1. Condición de dualidad

3.4.2. Condición de optimidad

3.5. Ejemplos

3.6. Ejercicio de Aplicación

4. MÉTODO DE LA GRAN M

4.1. ¿En que consiste en Método de la Gran M?

4.1.1. Método de Solución

4.1.2. Ejemplos

5. MÉTODO DE LAS DOS FASES

5.1. Objetivo del Método de Dos Fases

5.2. Método de Solución

5.2.1. Primera Fase

5.2.2. Segunda Fase

5.3. Ejemplo

6. MODELO DE TRANSPORTE

6.1. Modelo del problema de transporte

6.1.1. Tabla de parámetros del problema de transporte

6.2. Métodos de solución

6.2.1. Método de la esquina Noroeste

6.2.2. Método Vogel

6.2.2.1. Costos mínimos

6.3. Método de la esquina noroeste

6.3.1. Ejemplo

6.4. Costos mínimos

6.4.1. Ejemplo

6.5. Método de Vogel

6.5.1. Ejemplo

7. ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD

7.1. Objetivo del Análisis de Sensibilidad

7.2. Método de Solución

7.3. Papel de la Teoría de Dualidad en el Análisis de Sensibilidad

7.3.1. Otras Aplicaciones

7.4. Esencia del Análisis de Sensibilidad

7.5. Análisis de Sensibilidad Gráfico

7.5.1. Análisis de Sensibilidad Algebraica: Cambios en el Lado Derecho

7.5.2. Análisis de Sensibilidad Algebraica. Función Objetivo

7.5.3. Determinación de los Intervalos de Optimalidad

7.6. Ejemplos de Aplicación

8. PROGRAMACIÓN ENTERA

8.1. Reseña Histórica

8.2. Contextualizando

8.3. Algoritmos

8.3.1. Bifurcation y Acotaciión (Branch And Bound)

8.3.2. Algoritmo Gomory

8.3.3. Método aditivo de Egon Balas

8.4. Aplicaciones

8.5. Anexo

9. PROGRAMACIÓN LINEAL MIXTA

9.1. Reseña histórica

9.2. ¿Cuándo utilizar la programación entera mixta?

9.3. Métodos de solución

9.3.1. Método: Branch and bound (B&B )

9.3.2. Algoritmo de ramificación para un problema PEM 9.3.2.1. Ejemplo

9.3.3. Método de los cortes de Gomory

9.3.3.1. El problema de la mochila

9.4. Ejemplo de Aplicación

9.4.1. Anexo: Resolución en solver

9.4.2. Ejemplo de Aplicación II

10. PROGRAMACIÓN DINÁMICA PROBABILÍSTICA

10.1. Reseña Histórica

10.2. Desarrollo conceptual

10.3. Partes de la programación dinámica probabilística

10.3.1. Recursividad

10.3.2. Principio de optimalidad

10.3.3. Estado Indeterminado

10.3.4. Árboles de decisión

10.3.5. Conclusión

10.4. Aplicaciones

10.5. Ejercicio en Java para la programación Din/Prob/

11. PROGRAMACIÓN DINÁMICA

11.1. Programación Dinámica

11.1.1. Características

11.1.2. Elementos de la Programación Dinámica

11.2. Programación Dinámica Determinística

11.2.1. Estructura básica de PDD

11.2.2. Ejemplo

11.2.3. Solución mediante Programación Dinámica Determinística

11.2.4. Procedimiento de la solución para el problema del prototipo (PDD)

11.3. Ejercicios con el software utilizado

12. TEORÍA DE INVENTARIOS

12.1. Conceptualización

12.2. Componentes

12.2.1. Costo de Mantener Inventario

12.3. Modelos de Inventarios Deterministas

12.3.1. Modelo EOQ

12.3.2. Modelo LEP

12.4. Trabajos Realizados y Proyectos Futuros

12.4.1. Software Disponible

12.4.2. Ejemplo

12.5. Inventarios Probabilísticos

12.5.1. Desarrollo de Conceptos

12.5.2. Modelos Probabilísticos

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