INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES

INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES
24015
Teoría: 3 H/S
Práctica: 0 H/S
Créditos: 6
Octubre 2011
Cuarto año
RELACIÓN CON OTRAS MATERIAS: Cálculo I (I), Cálculo II (II), Probabilidades e Inferencia Estadística (II), Estadística Aplicada (III)
JUSTIFICACIÓN
La investigación de operaciones (IO) es una de las áreas de la matemática que más es aplicada en las ciencias administrativas con resultados impresionantes. La IO
provee al administrador o gerente de una “caja de herramientas” que puede ser usada en una amplia gama de situaciones; por ejemplo: en producción ayuda a
planificar la asignación de los recursos con el objeto de maximizar las utilidades o minimizar los costos, en mercadeo contribuye a planificar una campaña publicitaría
con el objeto de maximizar los beneficios de la misma con los recursos y restricciones que se tengan, en finanzas con IO se puede diseñar un portafolios que
maximice el rendimiento esperado para un cierto nivel de riesgo, también ayuda a planificar y controlar el inventario.
En las últimas décadas la actividad económica ha sufrido grandes transformaciones, la utilización de los recursos, no solo en forma eficiente sino también eficazmente,
se ha convertido en un problema crítico para la permanencia de las empresas en un mundo de negocios, quiérase o no, cada vez más globalizado y por ende mucho
más competitivo. Quizás esa sea la razón por la cual el estudio de IO se hace fundamental para un gerente o administrador. No es por casualidad que el inicio y
desarrollo de las técnicas de IO se llevó acabo en los años de la segunda guerra mundial, una época donde la escasez de recursos era la constante y su mejor
aprovechamiento significaba la diferencia entre el triunfo o el fracaso.
Para hacer énfasis en la modelación e interpretación de resultados, se hará uso frecuente de herramientas computacionales que permiten el desarrollo de la teoría y la
resolución de las situaciones propias de la IO.
Venezuela no escapa a las nuevas tendencias que se presentan a nivel mundial e indudablemente mientras nuestros gerentes estén mejor preparados tendrán más
posibilidades de afrontar con éxito los retos que nos depare el futuro.
MARCO CONCEPTUAL
La IO tiene sus pilares en diversas ramas de la ciencia que incluyen a la matemática, a la computación y ciencias sociales como la economía entre otras. En el
desarrollo y uso de las herramientas de IO tiene un peso fundamental la matemática, sin embargo para el gerente o administrador el interés principal está en el uso de
IO como un apoyo a la toma de decisiones, que estén en concordancia con la ética y la moral, razón por la cual el énfasis del curso estará en la comprensión de los
conceptos y herramientas más que en los principios matemáticos que las soportan o justifican.
Junto al criterio de eficiencia, al que la IO da un apoyo innegable, las empresas pretenden fines más complejos. Es este el caso de la atractividad y de la consistencia1.
La primera consiste esencialmente en proporcionar a los empleados oportunidades para su desarrollo profesional y humano; lo que, a su vez, significa desarrollar las
competencias medulares de la empresa, la que es su fuente de ventaja competitiva. La segunda persigue la identificación de las personas con la misión empresarial,
aumentando su unidad con la organización y su vocación de servicio a quienes son sus clientes. Es obvio que estas son realidades no susceptibles de ser optimizadas,
por lo que la IO debe ser un apoyo mas no el único criterio para la toma de de decisiones empresariales.
OBJETIVOS
• Describir situaciones simplificadas de la vida real por medio de un modelo matemático.
• Resolver problemas de programación lineal utilizando el método simples y la herramienta SOLVER de Excel.
• Interpretar las variables propias de los problemas primal y dual
• Realizar análisis de sensibilidad a un problema de programación lineal.
• Reconocer y plantear problemas de transporte.
• Aplicar el método de transporte a la resolución de problemas de transporte.
1
Cf. Pérez López, Juan Antonio; Fundamentos de Dirección de Empresas (1996).
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•
•
Aplicar modelos de inventarios con demanda conocida para el manejo de inventarios desde una perspectiva administrativa.
Aplicar las técnicas de “análisis de decisiones” para la toma de decisiones racionales cuando los resultados son inciertos.
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Contenido
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Presentación de la materia: importancia, contenido y
explicación de la evaluación. Construcción de modelos de
programación lineal
. Construcción de modelos de programación lineal
Resolución gráfica. Uso de excel para la solución de
problemas (solver)
Uso de excel para la solución de problemas (solver)
Planteamiento y solución de problemas.
Planteamiento y solución de problemas
Planteamiento y solución de problemas.
Planteamiento y solución de problemas
Análisis de sensibilidad: importancia. intervalo óptimo,
coeficientes función objetivo
Precio sombra
Análisis de sensibilidad: intervalo de factibilidad,
Análisis de sensibilidad:variación de recursos
Exposición del trabajo.
Exposición del trabajo.
Modelo de transporte
Modelo de transporte
Problemas de transporte
Problemas de transbordo .
Administración de inventarios con demanda conocida.
Modelo del lote económico.
Modelo del lote económico
Evaluación
Bibliografía
Hillier, pp 1-36
Hillier, pp 1-36
Hillier, pp 37-59
Primer parcial
(25 %)
Hillier, pp 37-59
Hillier, pp 75-139
Hillier, pp 75-139
Hillier, pp 75-139
Hillier, pp 75-139
Hillier, pp 142-166
Hillier, pp 142-166
Hillier, pp 166-172
Hillier, pp 166-172
Trabajo (25 %)
Hillier, pp 185-209
Hillier, pp 185-209
Hillier, pp 185-217
Hillier, pp 185-217
Hillier, pp 525-545
Hillier, pp 525-545
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Semana
Contenido
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Evaluación
Análisis de sensibilidad. Modelo del lote económico con
Segundo parcial
faltantes planeados.
(25 %)
Análisis de sensibilidad. Modelo del lote económico con
faltantes planeados
Modelo del lote económico con descuento por volumen.
Modelo del lote económico con descuento por volumen
Modelo del lote económico con reabastecimiento gradual.
Modelo del lote económico con reabastecimiento gradual
Toma de decisiones. Toma de decisiones bajo
incertidumbre.
Toma de decisiones. Toma de decisiones bajo
incertidumbre.
Toma de decisiones bajo riesgo.
Toma de decisiones bajo riesgo. Valor monetario de la
información.
Probabilidades a posteriori y toma de decisiones. Regla
de decisión de Bayes.
Probabilidades a posteriori y toma de decisiones.
Tercer parcial. (25 %)
Examen final
Bibliografía
Hillier, pp 545-551
Hillier, pp 551-555
Hillier, pp 555-561
Hillier, pp 555-561
Hillier, pp 445-470
Hillier, pp 445-470
Hillier, pp 445-470
Hillier, pp 445-470
Hillier, pp 471-483
Hillier, pp 471-483
BIBLIOGRAFIA
HILLIER, Frederick; HILLIER, Mark; LIEBERMAN, Gerald; Métodos cuantitativos para administración. McGraw-Hill, 200. Páginas 855
TAHA, Hamdy; Investigación de operaciones. Una introducción. Prentice Hall (6a Ed.). 1997. Páginas 916.
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