Investigación de operaciones / Hamdy A. Taha.

Incluye diskette, nº inv. RE0278

CONTENIDO
Capítulo 1 Toma de decisiones en la investigación de Operaciones (IO) 1
1.1 Arte y ciencia de la investigación de operaciones 1
1.2 Elementos de un modelo de decisión 2
1.3 Arte de la representación por medio de modelos 4
1.4 Tipos de modelos de investigación de operaciones (IO) 6
1.5 Efecto de la disponibilidad de datos en la representación por medio de modelos 7
1.6 Cálculos en investigación de operaciones 8
1.7 Fases de un estudio de investigación de operaciones 10
PRIMERA PARTE PROGRAMACION MATEMATICA
Capítulo 2 Programación lineal: formulaciones y solución gráfica 17
2.1 Modelo de dos variables y su solución gráfica 18
2.1.2 Análisis de sensibilidad: presentación elemental 26
2.2 Formulaciones de PL 33
Capítulo 3 Programación lineal: método símplex 69
3.1 Conceptos generales del método símplex 70
3.2 Creación del método símplex 71
3.3 Método símplex primal 75
3.4 Método símplex dual 92
3.5 Casos especiales en la aplicación del método símplex 98
3.6 Interpretación de la tabla símplex: análisis de sensibilidad 107
3.6.1 Solución óptima 108
Capítulo 4 Programación lineal: método símplex revisado 133
4.1 Fundamentos matemáticos 133
4.1.1 Modelo PL estándar en forma matricial 134
4.1.3 La tabla símplex en forma matricial 139
4.2 Método símplex (primal) revisado 142
Capítulo 5 Programación lineal: análisis de dualidad, de sensibilidad y paramétrico 161
5.1 Definición del problema dual 162
5.2 Solución del problema dual 169
5.3 Interpretación económica del problema dual 174
5.4 Holgura complementaria 181
5.5 Análisis de sensibilidad o posóptimo 182
5.6 Programación lineal paramétrica 196
Capítulo 6 Programación lineal: modelo de transporte 226
6.1 Definición y aplicación del modelo de transporte 227
6.2 Solución del problema de transporte 237
6.2.1 Técnica de transporte 237
6.3 Modelo de asignación 252
6.4 Modelo de transbordo 257
Capítulo 7 Programación lineal: temas adicionales 280
7.1 Método símplex primal con variables acotadas 280
7.2 Algoritmo de descomposición 287
7.3 Algoritmo de punto interior de Karmarkar 299
Capítulo 8 Modelos de redes 315
8.1 Definiciones de redes 316
8.2 Problema del árbol de extensión mínima 317
8.3 Problema de la ruta más corta 321
8.4 Problema del flujo máximo 331
8.5 Problema del flujo capacitado de costo mínimo 337
8.5.1 Casos especiales del modelo de red capacitada 339
Capítulo 9 Programación lineal entera 355
9.1 Aplicaciones ilustrativas de la programación entera 356
9.2 Métodos de solución de programación entera 361
9.3 Algoritmo de ramificar y acotar 362
9.4 Algoritmos de planos de corte 369
9.4.1 El algoritmo fraccional (entero puro) 370
9.4.2 El algoritmo mixto 378
9.5 Problema entero cero-uno 381
Capítulo 10 Programación dinámica (de etapas múltiples) 404
10.1 Elementos del modelo de PD, ejemplo del presupuesto de capital 405
10.1.2 Ecuación recursiva de retroceso 413
10.2 Más acerca de la definición del estado 416
10.3 Ejemplos de modelos de PD y cálculos 418
10.4 Problema de dimensionalidad en programación dinámica 433
10.5 Solución de problemas lineales por programación dinámica 435
Problemas 438
SEGUNDA PARTE MODELOS PROBABILISTICOS
Capítulo 11 Representación de datos en la investigación de operaciones 447
11.1 Naturaleza de los datos en la investigación de operaciones 448
11.1.1 Media y variancia de un conjunto de datos 448
11.1.2 Distribuciones de probabilidad empírica 452
11.1.3 Pruebas de bondad de ajuste 455
11.1.4 Resumen de distribuciones comunes 458
11.1.5 Datos no estacionarios 466
11.2 Técnicas de pronóstico 468
11.2.1 Modelo de regresión 468
11.2.2 Modelo de promedio móvil 471
11.2.3 Alisamiento exponencial 472
Capítulo 12 Teoría de decisiones y juegos 480
12.1 Decisiones con riesgo 482
12.1.1 Criterio del valor esperado 482
12.1.3 Criterio del nivel de aceptación 487
12.1.4 Criterio del futuro más probable 490
12.1.5 Datos experimentales en decisiones con riesgo 490
12.2 Arboles de decisión 494
12.3 Decisiones bajo incertidumbre 497
12.3.1 Criterio de Laplace 498
12.3.2 Criterio minimax (maximin) 500
12.3.3 Criterio de deploración minimax de Savage 500
12.3.4 Criterio de Hurwicz 502
12.4 Teoría de juegos 503
12.4.1 Solución óptima de juegos de dos personas y suma cero 503
12.4.2 Estrategias mixtas 505
Capítulo 13 Programación de proyectos con PERT-CPM 525
13.1 Representación con diagrama de flechas (RED) 527
13.2 Cálculos de ruta crítica 530
13.2.1 Determinación de la ruta crítica 530
13.2.2 Determinación de las holguras 533
13.3 Construcción del diagrama de tiempo y nivelación de recursos 535
13.4 Consideraciones de probabilidad y costo en la programación de proyectos 540
13.5 Control del proyecto 551
Capítulo 14 Modelos de inventarios 560
14.1 Sistema de inventario ABC 561
14.2 Modelo de inventario generalizado 562
14.3 Modelos deterministas 566
14.3.1 Modelo estático de un solo artículo (CPE) 566
14.3.2 Modelo estático de un solo artículo con diferentes precios 572
14.3.3 Modelo estático de múltiples artículos con limitaciones en el almacén 575
14.3.4 Modelo de programación de la producción en N periodos 577
14.3.5 Modelo dinámico CPE de un solo articulo y N periodos 584
14.4 Modelos probabilísticas 601
14.4.1 Modelo de revisión continua 601
14.4.2 Modelos de un solo periodo 606
14.4.3 Modelos de múltiples periodos 615
14.5 Sistema de fabricación justo a tiempo (JAT) 622
Capítulo 15 Modelos de líneas de espera 636
15.1 Elementos básicos del modelo de líneas de espera 637
15.2 Funciones de las distribuciones de Poisson y exponencial 640
15.3 Procesos de nacimiento puro y muerte pura 643
15.4 Líneas de espera con llegadas y salidas combinadas 647
15.5 Líneas de espera especializadas de Poisson 655
15.6 Líneas de espera que no obedecen la distribución de Poisson 673
15.7 Líneas de espera con prioridades de servicio 675
15.8 Líneas de espera sucesivas o en serie 679
Capítulo 16 Teoría de las líneas de espera en la práctica 699
16.1 Selección del modelo apropiado de líneas de espera 699
16.2 Modelos de decisión en líneas de espera 701
16.2.1 Modelos de costo 703
16.2.2 Modelo del nivel de aceptación 707
Capítulo 17 Modelos de simulación con SIMNET II 716
17.1 Introducción 718
17.2 Marco de referencia de la modelación con SIMNET 719
17.3 Representación de los enunciados de los nodos de SIMNET II 719
17.4 Expresiones matemáticas de SIMNET II 729
17.5 Estructura del modelo SIMNET II 733
17.6 Depuración del modelo en SIMNET II 738
17.7 Rutas de las transacciones en SIMNET II 739
17.8 Ramas en SIMNET II 745
17.9 Interruptores lógicos 757
17.10 Recursos en SIMNET II 759
17.11 Ensamble y equiparación de transacciones 766
17.12 Asignaciones especiales 771
17.13 Datos iniciales 781
17.14 Inicialización de nodos y recursos con datos que dependen de la corrida 787
17.15 Recolección de observaciones estadísticas 788
17.16 Otras capacidades de SIMNET II 790
Capítulo 18 Proceso de decisión de Markov 798
18.1 Campo de acción del problema de decisión de Markov: el ejemplo del jardinero 799
18.2 Modelo de programación dinámica de etapa finita 801
18.3 Modelo de etapa infinita 807
18.4 Solución con programación lineal del problema de decisión de Markov 818
18.6.1 Procesos de Markov 823
18.6.2 Cadenas de Markov 823
TERCERA PARTE PROGRAMACION NO LINEAL
Capítulo 19 Teoría de optimización clásica 837
19.1 Problemas de extremos no restringidos 837
19.1.2 El método de Newton-Raphson 843
19.2 Problemas de extremos restringidos 845
Capítulo 20 Algoritmos de programación no lineal 876
20.1 Algoritmos no lineales irrestrictos 876
20.1.1 Método de búsqueda directa 877
20.1.2 Método del gradiente 879
20.2 Algoritmos no lineales restringidos 882
20.2.1 Programación separable 883
20.2.2 Programación cuadrática 891
20.2.3 Programación geométrica 895
20.2.4 Programación estocástica 900
20.2.5 Método de combinaciones lineales 905
20.2.6 Algoritmo SUMT 907