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Investigación de operaciones

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    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.

    Atributos LU

    TítuloInvestigación de operaciones
    AutorAlberto Acosta López, Edwin Rivas Trujillo, Octavio Salcedo Parra
    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
    TipoLibro
    ISXN9789587717617
    Año de Edición2019
    Núm. Páginas160
    Peso (Físico)290
    Tamaño (Físico)17 x 24 cm
    Acabado (Físico)Tapa Rústica

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