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Introducción a la investigación de operaciones / Frederick S. Hillier, Gerald J. Lieberman.

Por: Colaborador(es): Idioma: Español Detalles de publicación: México : McGraw-Hill, 1997.Edición: 6ta. en inglés, 4ta. en españolDescripción: 998 p. + 1 disquette (Nº Inv. RE0274)Tipo de contenido:
  • texto
Tipo de medio:
  • sin mediación
Tipo de soporte:
  • volumen
ISBN:
  • 9701010221
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Incluye diskette, nº inv. RE0274

CONTENIDO
1 INTRODUCCION 1
1.1 Los orígenes de la investigación de operaciones 1
1.2 La naturaleza de la investigación de operaciones 3
1.3 El impacto de la investigación de operaciones 4
1.4 Algoritmos y el OR Courseware 4
2 PANORAMA SOBRE EL ENFOQUE DE MODELADO EN LA INVESTIGACION DE OPERACIONES 8
2.1 Definición del problema y recolección de datos 9
2.2 Formulación de un modelo matemático 11
2.3 Derivación de soluciones a partir del modelo 15
2.4 Prueba del modelo 17
2.5 Preparación para aplicar el modelo 19
2.6 Puesta en práctica 21
2.7 Conclusiones 22
3 INTRODUCCION A LA PROGRAMACION LINEAL 25
3.1 Ejemplo prototipo 26
3.2 Modelo de programación lineal 32
3.3 Suposiciones de programación lineal 38
3.4 Ejemplos adicionales 45
3.5 Estudio de algunos casos 62
3.6 Conclusiones 67
4 SOLUCION DE PROBLEMAS DE PROGRAMACION LINEAL: METODO SIMPLEX 81
4.1 La esencia del método símplex 81
4.2 Preparación para el método símplex 82
4.3 El álgebra del método simplex 87
4.4 El método simplex en forma tabular 95
4.5 Rompimiento de empates en el método símplex 100
4.6 Adaptación a otras formas de modelo 103
4.7 Análisis posóptimo 122
4.8 Paquetes de computadora 129
4.9 Enfoque de punto interior para resolver problemas de programación lineal 131
4.10 Conclusiones 136
5 TEORIA DEL METODO SIMPLEX 153
5.1 Fundamentos del método símplex 153
5.2 El método símplex revisado 165
5.3 Una idea fundamental 174
5.4 Conclusiones 182
6 TEORIA DE DUALIDAD Y ANALISIS DE SENSIBILIDAD 196
6.1 Esencia de la teoría de dualidad 197
6.2 Interpretación económica de dualidad 204
6.3 Relaciones primal-dual 206
6.4 Adaptación a otras formas del primal 210
6.5 Papel de la teoría de dualidad en el análisis de sensibilidad 215
6.6 Esencia del análisis de sensibilidad 217
6.7 Aplicación del análisis de sensibilidad 223
6.8 Conclusiones 238
7 OTROS ALGORITMOS PARA PROGRAMACION LINEAL 263
7.1 Método símplex dual 264
7.2 Programación lineal paramétrica 266
7.3 Técnica de la cota superior 271
7.4 Algoritmo de punto interior 274
7.5 Programación lineal por objetivos y sus procedimientos de solución 285
7.6 Conclusiones 292
8 PROBLEMAS DE TRANSPORTE Y ASIGNACION 303
8.1 Problema del transporte 304
8.2 Método símplex simplificado para el problema de transporte 315
8.3 Problema de asignación 329
8.4 Conclusiones 338
9 ANALISIS DE REDES, INCLUYENDO PERT - CPM 353
9.1 Ejemplo prototipo 355
9.2 Terminología de redes 356
9.3 Problema de la ruta más corta 359
9.4 Problema del árbol de expansión mínima 362
9.5 Problema del flujo máximo 366
9.6 Problema del flujo de costo mínimo 372
9.7 Método símplex de redes 378
9.8 Planeación y control de proyectos con PERT - CPM 389
9.9 Conclusiones 404
10 PROGRAMACION DINAMICA 424
10.1 Ejemplo prototipo para programación dinámica 425
10.2 Características de los problemas de programación dinámica 430
10.3 Programación dinámica determinística 433
10.4 Programación dinámica probabilística 453
10.5 Conclusiones 458
11 TEORIA DE JUEGOS 470
11.1 Formulación de juegos de dos personas con suma cero 471
11.2 Solución de juegos sencillos - Ejemplo prototipo 472
11.3 Juegos con estrategias mixtas 477
11.4 Procedimiento de solución gráfica 479
11.5 Solución mediante programación lineal 482
11.6 Extensiones 485
11.7 Conclusiones 486
12 PROGRAMACION ENTERA 494
12.1 Ejemplo prototipo 495
12.2 Otras posibilidades de formulación con variables binarias 497
12.3 Algunos ejemplos de formulación 503
12.4 Perspectivas sobre la solución de problemas de programación entera 511
12.5 Técnica de ramificación y acotamiento y sus aplicaciones a la programación entera binaria 515
12.6 Algoritmo de ramificación y acotamiento para programación entera mixta 527
12.7 Desarrollos recientes en la solución de problemas de PEB 533
12.8 Conclusiones 541
13 PROGRAMACION NO LINEAL 558
13.1 Algunas aplicaciones 559
13.2 Ilustración gráfica de problemas de programación no lineal 563
13.3 Tipos de problemas de programación no lineal 568
13.4 Optimización no restringida de una variable 574
13.5 Optimización no restringida de varias variables 577
13.6 Las condiciones de Karush-Kuhn-Tucker (KKT) para optimización restringida 582
13.7 Programación cuadrática 586
13.8 Programación separable 591
13.9 Programación convexa 598
13.10 Programación no convexa 603
13.11 Conclusiones 606
14 CADENAS DE MARKOV 628
14.1 Procesos estocásticos 629
14.2 Cadenas de Markov 630
14.3 Ecuaciones de Chapman-Kolmogorov 633
14.4 Clasificación de estados en una cadena de Markov 635
14.5 Tiempos de primera pasada 638
14.6 Propiedades a largo plazo de las cadenas de Markov 640
14.7 Estados absorbentes 646
14.8 Cadenas de Markov de tiempo continuo 648
15 TEORIA DE COLAS 661
15.1 Ejemplo prototipo 662
15.2 Estructura básica de los modelos de colas 662
15.3 Ejemplos de sistemas de colas reales 667
15.4 Papel de la distribución exponencial 668
15.5 Proceso de nacimiento y muerte 674
15.6 Modelos de colas basados en el proceso de nacimiento y muerte 679
15.7 Modelos de colas con distribuciones no exponenciales 696
15.8 Modelo de colas con disciplina de prioridades 704
15.9 Redes de colas 709
15.10 Conclusiones 713
16 APLICACION DE LA TEORIA DE COLAS 733
16.1 Ejemplos 734
16.2 Toma de decisiones 735
16.3 Formulación de las funciones de costo-espera 738
16.4 Modelos de decisión 742
16.5 Conclusiones 748
17 TEORIA DE INVENTARIOS 756
17.1 Ejemplos 734
17.2 Componentes de los modelos de inventarios 759
17.3 Modelos determinísticos 761
17.4 Modelos estocásticos 772
17.5 Conclusiones 797
18 PRONOSTICOS 806
18.1 Técnicas subjetivas 807
18.2 Series de tiempo 808
18.3 Técnicas de pronósticos para un modelo de nivel constante 809
18.4 Técnica de pronósticos para modelos con tendencia lineal 812
18.5 Técnica de pronósticos para un modelo de nivel constante con efecto estacional 814
18.6 Errores de pronóstico 817
18.7 Método de Box-Jenkins 818
18.8 Regresión lineal 819
18.9 Conclusiones 826
19 PROCESOS MARKOVIANOS DE DECISION 833
19.1 Ejemplo prototipo 834
19.2 Un modelo de decisión markoviano 836
19.3 Programación lineal y políticas óptimas 843
19.4 Algoritmo de mejoramiento de una política para encontrar políticas óptimas 843
19.5 Criterio de costos descontados 848
19.6 Conclusiones 855
20 ANALISIS DE DECISION 864
20.1 Ejemplo prototipo 865
20.2 Toma de decisiones sin experimentación 865
20.3 Toma de decisiones con experimentación 869
20.4 Árboles de decisión 874
20.5 Función de utilidad 877
22.6 Conclusiones 883
21 SIMULACION 900
21.1 Ejemplos ilustrativos 902
21.2 Formulación y puesta en práctica de un modelo de simulación 909
21.3 Diseño experimental para simulación 919
21.4 Método regenerativo de análisis estadístico 926
21.5 Conclusiones 932
APENDICES 945
1 Documentación para el OR Courseware 947
2 Convexidad 951
3 Métodos de optimización clásica 959
4 Matrices y operaciones con matrices 963
5 Tablas 970
Respuestas a problemas selectos 972

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