Investigación de operaciones : el arte de la toma de decisiones / Kamlesh Mathur y Daniel Solow.

Incluye diskette, nº inv. RE0276

CONTENIDO
PARTE 1 MODELOS DETERMINISTICOS
CAPITULO 1 INTRODUCCION A LA INVESTIGACION DE OPERACIONES 1
1.1 ¿Qué es la investigación de operaciones? 2
1.2 Historia de la investigación de operaciones 3
1.3 Metodología de la investigación de operaciones 4
1.3.2 Desarrollo de un modelo matemático y recolección de datos 5
1.3.3 Resolución del modelo matemático 6
1.4 Usos y ventajas de los modelos de investigación de operaciones 8
CAPITULO 2 EL ARTE Y LA CIENCIA DE CONSTRUIR MODELOS DETERMINISTICOS 11
2.1 Pasos generales y técnicas de la construcción de modelos matemáticos 12
2.1.1 Identificación de las variables de decisión 12
2.1.3 Identificación de la función objetivo 14
2.1.4 Identificación de las restricciones 15
2.2 Ejemplos adicionales de la formulación de problemas 19
2.2.1 Ejemplos de problemas de redes: el problema de la transportación 19
2.2.2 Ejemplos de problemas de redes: el problema del flujo máximo 26
2.3 Clasificación de modelos matemáticos 43
Cuestiones de recolección de datos 49
Caso de práctica: Cómo exprimir las utilidades 61
CAPITULO 3 APLICACIONES DE PROGRAMACION LINEAL 62
3.1 Modelos de programación lineal para decisiones de mezcla de productos 63
3.2 Modelos de programación lineal para decisiones de fabricación o compra 66
3.3 Modelos de programación lineal para problemas de dietas 70
3.4 Modelos de programación lineal para administración de cartera de valores 74
3.5 Modelos de programación lineal para problemas de mezclas 79
3.6 Modelos de programación lineal para planeación de producción agregada 83
CAPITULO 4 PROGRAMACION LINEAL: EL ENFOQUE GRAFICO 118
4.1 La geometría de un programa lineal con dos variables 119
4.1.1 Graficación de las restricciones de un programa lineal 120
4.1.2 Uso de la función objetivo para obtener una solución óptima 122
4.2 Programas lineales con propiedades geométricas especiales 128
4.2.1 Programas lineales infactibles 128
4.2.2 Programas lineales ilimitados 130
4.2.3 Programas lineales con restricciones redundantes 133
4.2.4 Programas lineales con soluciones óptimas alternadas 133
4.3 Un enfoque gráfico del análisis de sensibilidad y paramétrico 134
4.3.1 Análisis de sensibilidad de los coeficientes de la función objetivo 135
CAPITULO 5 PROGRAMACION LINEAL: UN ENFOQUE CONCEPTUAL DEL ALGORITMO SIMPLEX 168
5.1 Por qué la necesidad del algoritmo simplex 169
5.2 El algoritmo de mejora finita general 170
5.3 El algoritmo de mejora finita geométrico para programas lineales 171
5.4 Forma estándar 174
5.4.1 Un ejemplo de conversión de un programa lineal a forma estándar 175
5.4.2 Reglas generales para convertir un programa lineal a forma estándar 176
5.5 Los pasos conceptuales del algoritmo simples 182
CAPITULO 6 PROGRAMACION LINEAL: USO DE LA COMPUTADORA 197
6.1 El ejemplo de Case Chemicals 198
6.2 Interpretación de la solución óptima 199
6.3 Interpretación del resultado de sensibilidad para cambios en un parámetro 202
6.4 Uso del resultado de sensibilidad para cambios múltiples en los parámetros: la regla del 100 205
6.5 Interpretación de reportes de análisis paramétricos 209
6.6 Solución de computadora a problemas de programación lineal usando LINDO 212
6.7 Solución de computadora a problemas de programación lineal usando EXCEL 217
Uso de reportes de sensibilidad y paramétricos 228
CAPITULO 7 OPTIMIZACION MULTIOBJETIVA CON PROGRAMACION DE METAS 258
7.1 Un ejemplo de optimización multiobjetiva 259
7.2 Programación de metas 263
7.2.2 La formulación de programación lineal para un problema de programación de metas 264
Uso de penalizaciones en las restricciones 277
CAPITULO 8 PROGRAMACION ENTERA LINEAL: APLICACIONES Y ALGORITMOS 298
8.1 Aplicaciones de problemas de programación entera 299
8.1.1 Planeación y programación de personal 299
8.1.2 El presupuesto de capital 302
8.1.3 El problema de la división de existencias 305
8.1.4 Un problema de ubicación 308
8.2 Programación entera lineal: el enfoque gráfico 313
8.3 Programación entera lineal: un enfoque conceptual 319
8.3.2 Problemas de programación lineal asociados con los nodos del árbol 323
8.3.3 El método de ramificación y acotamiento un enfoque conceptual 324
8.3.4 Solución del problema de BUDD con el método: de ramificación y acotamiento 328
8.4 El método de ramificación y acotamiento: un enfoque matemático 330
8.4.1 Propiedades de los problemas de relajación de la programación lineal 331
8.4.2 El algoritmo de ramificación y acotamiento 336
8.5 Resolución de problemas de programación entera lineal mezclada 344
8.5.1 Formulación del problema de expansión de Case Chemicals 346
8.5.2 Solución del problema de enteros mezclados de Case Chemicals 347
8.6 Programación entera lineal: uso de la computadora 351
8.6.1 Análisis de computadora para el modelo de planeación de personal del Burlington Bank 351
8.6.2 Solución por computadora del problema de presupuestación de capital de High-Tech 353
8.6.3 Solución por computadora del problema de la división de existencias de Spiral Paper, Inc 354
8.6.4 Solución por computadora del problema de ubicación de Cosmic Computer Company 356
El problema de programar tripulaciones para Commuter Airways 359
Uso de algorítmos heurísticos 368
CAPITULO 9 PROBLEMAS DE REDES DE DISTRIBUCION: TRANSPORTACION, TRANSBORDO Y PROBLEMAS DE ASIGNACION 381
9.1 ¿Qué es una red de distribución? 381
9.1.1 Ejemplo de un problema de redes de distribución 383
9.2 El problema de transportación 390
9.3 El algoritmo de transportación: un enfoque conceptual 392
9.3.2 El cuadro de transportación 397
9.3.3 Las propiedades de un plan de embarque óptimo 399
9.3.5 Comparación de los algoritmos de escalón y simplex 405
9.5 El problema de transportación: el álgebra del algoritmo de escalón 411
9.6 Variaciones del problema de transportación 427
9.6.4 Límites inferiores en suministros y/o demandas 433
9.7 El problema de distribución de redes generales: el problema de transbordo 434
9.8 El problema de asignación 440
9.8.1 Representación de red y matemática de un problema de asignación 441
9.8.2 El algoritmo de asignación 447
Identificación de un enfoque para solucionar el problema de ubicación del almacén de Good Tire, Inc 456
Apéndice 9A: Costos de computación reducidos mediante el método MODI 460
9B.1 Resolución de degeneración en el método de matriz mínima 463
9B.2 Resolución de degeneración en el algoritmo de escalón 466
9C.2 El problema del agente viajero: algo de heurística 472
Ejercicios 480
CAPITULO 10 ADMINISTRACION DE PROYECTOS: CPM Y PERT 492
10.1 Desarrollo de la red de proyectos 493
10.1.3 Creación de la tabla de precedencia para el proyecto 495
10.1.4 Trazo de la red de proyectos 497
10.2 Administración de proyectos usando tiempos deterministicos (CPM) 504
10.2.1 Cálculo del tiempo de conclusión de proyecto 506
10.2.2 Identificación de las tareas críticas 512
10.4 Expedición de un proyecto usando técnicas de choque 522
10.4.2 Desarrollo del modelo de choque 524
10.5 Administración de proyectos usando tiempos de tarea probabilísticos (PERT) 532
10.5.3 Cálculo del tiempo esperado de conclusión de proyectos 535
10.5.4 Análisis probabilístico del tiempo de conclusión de proyectos 536
Uso de CPM y PERT para revisar un proyecto 551
CAPITULO 11 ANALISIS DE DECISIONES 570
11.1 Toma de decisiones de nivel sencillo 572
11.2 Valor esperado de la información perfecta 579
11.3 Valor esperado de la información de muestra 581
11.3.1 Diseño y conducción de la investigación de mercados 581
11.3.4 Cálculo del valor esperado de la muestra de información 586
11.5 Arboles de decisiones y toma de decisiones de multinivel 592
11.5.1 El árbol de decisiones 592
11.6 Análisis de decisiones: uso de la computadora 606
11.7 Toma de decisiones usando la teoría de utilidades 611
11.7.4 Funciones de utilidades 616
Análisis de sensibilidad 625
CAPITULO 12 MODELOS DE INVENTARIOS 637
12.1 Características de los modelos de inventarios 639
12.1.4 Tiempos de líderes 640
12.1.6 Política de pedidos 641
12.2 Componentes de costo de un sistema de inventarios 641
12.3 El modelo de inventarios de cantidad de pedidos económicos (EOQ) 644
12.4 El modelo de cantidad de pedidos económicos con descuentos cuantitativos 654
12.5 El modelo de inventarios de cantidad de pedidos de producción (POQ) 659
12.6 Sistemas de inventarios con demanda probabilística: el modelo de revisión continua 672
12.7 Sistemas de inventario con demanda probabilística: el modelo de revisión periódica 681
Análisis de la política de pedidos combinados 687
Análisis de posoptimalidad 689
La clasificación ABC 692
Administración de inventarios justo a tiempo 693
Demanda dependiente: planeación de requerimientos materiales (MRP) 694
Sistemas de información para el control de inventarios 696
CAPITULO 13 MODELOS DE COLAS 710
13.1 Características de un sistema de colas 712
13.2 Medidas de rendimiento para evaluar un sistema de colas 719
13.3 Análisis de un sistema de colas de un solo canal de una sola línea con llegada exponencial y procesos de servicio (M/M/1) 723
13.4 Análisis de un sistema de colas de canal múltiple de una sola línea con llegada exponencial y procesos de servicio (M/M/c) 729
13.4.1 Cálculo de las medidas de rendimiento 730
13.5 Análisis económico de los sistemas de colas 737
13.6 Análisis de Aros modelos de colas usando la computadora 740
CAPITULO 14 SIMULACION POR COMPUTADORA: LA METODOLOGIA GENERAL 762
14.1 El concepto básico de simulación por computadora 763
14.2 Ventajas y desventajas de la simulación por computadora 772
14.3 La metodología de la simulación por computadora 773
14.4 Una simulación de una parada de autobús 783
14.5 Obtención de las estadísticas finales 789
CAPITULO 15 SIMULACION POR COMPUTADORA: APLICACIONES Y ANALISIS ESTADISTICO 803
15.1 Una simulación financiera 804
15.2 Una simulación de un problema de inventarios 813
15.2.2 Identificación de la clase de políticas de inventario 814
15.3 Una simulación de un problema de colas 822
15.4 Software de simulación 838
15.4.1 Un ejemplo de simulación con el paquete de software RISK 839
15.4.2 Un ejemplo de simulación con el paquete de software SIMAN 843
15.5 Análisis estadístico del resultado de la simulación 850
15.5.1 Determinación del tamaño de muestra para estimar un valor de media 851
15.5.2 Determinación del tamaño de muestra para estimar una proporción 854
CAPITULO 16 PRONOSTICO 870
16.1 Clasificación de los modelos de series de tiempo 872
16.1.3 Modelos estacionales 874
16.1.4 Modelos estacionales de tendencia 877
16.2 Mediciones de rendimiento para evaluar modelos de pronóstico 878
16.3 Desarrollo y utilización de un modelo de nivel para pronóstico 883
16.3.1 El método de promedios móviles 885
16.3.2 Suavizado exponencial 888
16.4 Desarrollo y utilización de un modelo de tendencia para pronóstico 898
16.4.1 El método de regresión lineal 898
16.4.3 Pronóstico con un modelo de tendencia 907
16.5 Desarrollo y utilización de un modelo estacional para pronóstico 908
16.5.3 Utilización de un modelo estacional para pronóstico 913
16.6 Desarrollo y utilización de un modelo estacional de tendencia para pronóstico 914
16.6.2 Utilización de un modelo estacional de tendencia para pronóstico 918
16.7 Pronóstico utilizando factores causales 919
16.7.1 Construcción y uso de un modelo de pronóstico causal 921
Elección de un modelo de pronóstico 923
Disponibilidad de datos pasados 924
Pronósticos de corto alcance contra pronósticos de largo alcance 924