PROGRAMA DE LA MATERIA

 

UNIDAD 1. ASPECTOS INTRODUCTORIOS

TEMA 1: INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES, RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS Y TOMA DE DECISIONES

• Investigación de Operaciones y/o Administración Científica: origen, importancia, áreas funcionales de aplicación y casos exitosos. Modelos: concepto, construcción y tipología.

• Resolución de problemas organizacionales: concepto de problema, clasificación de los problemas (énfasis en los determinísticos, probabilísticos e incertidumbre), elementos y etapas en la resolución de un problema. Metodología para análisis situacional, análisis del problema actual y análisis de problemas potenciales.

• Toma de decisiones: concepto, orígenes, disciplinas que la estudian, pioneros en el ámbito privado y público. Enfoques teóricos, elementos y proceso de toma de decisiones.

 

UNIDAD 2. MODELOS DETERMINÍSTICOS

TEMA 2: PROGRAMACIÓN LINEAL Y NO LINEAL

• Introducción y fundamentos de la programación lineal: Método gráfico para dos variables de decisión.

• Algoritmo simplex primal: Problema estándar de programación lineal (maximización), variables de holgura, degeneración, soluciones no acotadas, soluciones optimas múltiples. Variables artificiales, minimización. Método de penalización (M). El problema Dual. Aplicaciones en problemas de producción, transporte y dieta.

• Análisis de los resultados alcanzados con software de optimización. Resultados de las variables de decisión, beneficios o costos reducidos, limites superiores o inferiores. Recursos utilizados o requerimientos cumplidos, superávit o déficit, precios sombra. Análisis de sensibilidad (coeficientes de función objetivo, coeficientes tecnológicos y/o recursos).

• Optimización de enteros: aplicaciones con variables de decisión todas enteras (TE), algunas enteras (AE), binarias (0-1) o mixtas.  • Aplicación de programación lineal en problemas de asignación, de redes, de planificación de la producción, de inventarios, de planeación financiera, de inversión, de marketing, de talento humano, de viajeros y de equipaje o mochila. 

• Programación lineal con objetivos múltiples.

• Optimización no lineal: aplicaciones en selección de cartera y control de inventarios.

 

UNIDAD 3. MODELOS BAJO CONDICIONES DE RIESGO E INCERTIDUMBRE

TEMA 3: MODELOS BAJO CONDICIONES DE RIESGO

• Riesgo: Concepto, tipos, análisis de riesgo en base a medidas estadísticas de dispersión  (varianza, desviación, coeficiente de variabilidad). Uso de VAN-VANE.

• Árbol de decisión: elementos (decisiones, estados de la naturaleza, probabilidades, resultados económicos, tasa de descuento). Construcción y decisión en base al Valor Monetario Esperado (VME). Análisis de sensibilidad (cambios en las probabilidades, resultados económicos y tasa de descuento).

• Valor Esperado de la Información Perfecta (VEIP) y Valor Esperado de la Información Muestral (VEIM). 

• Teoría de la Utilidad. Decisión según criterio de la Utilidad Esperada (UE). 

 

TEMA 4: MODELOS BAJO CONDICIONES DE INCERTIDUMBRE

• Concepto de incertidumbre. Tablas o matrices de pago. 

• Criterio de decisión en condiciones de incertidumbre: Laplace, Hurwicz, Wald (MAXIMIN), Optimista (MAXIMAX) y Savage (Arrepentimiento o MINIMAX). 

 

UNIDAD 4. TÓPICOS ESPECIALES

Tema 5: TÓPICOS ESPECIALES

• Introducción a las filas de espera o teoría de colas: Concepto. Pioneros. Improductividad. Descripción y elementos de un sistema de fila de espera. Modelos: M/M/1, M/M/K, M/D/1, M/G/1 y de Población Finita. Análisis económico de las filas de espera.

• Introducción a la simulación. Concepto. Tipos. Proceso de simulación: establecer parámetros, variables aleatorias, distribuciones de probabilidad, reglas, avance del tiempo, corrida del modelo y conclusiones. Simulación Monte Carlo.