Investigación Operativa Ing. Julio Angeles Morales.
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Investigación Operativa
Ing. Julio Angeles Morales
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El problema
Cada vez es más difícil asignar los recursos o actividades de la forma más eficaz
Los recursos son escasos
Los sistemas son cada vez más complejos
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¿Qué es la investigación operativa?
Definición (Lawrence y Pasternak, 1998)
Un enfoque científico para la toma de decisiones ejecutivas, que consiste en:– El arte de modelar situaciones complejas,– La ciencia de desarrollar técnicas de solución para resolver
dichos modelos y– La capacidad de comunicar efectivamente los resultados.
Objetivo de la Investigación operativa:
Estudiar la asignación óptima de recursos escasos a determinada actividad.
Evaluar el rendimiento de un sistema con objeto de mejorarlo.
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Investigación operativa (I.O.)
• Es la aplicación del método científico para asignar los recursos o actividades de forma eficaz, en la gestión y organización de sistemas complejos
• Su objetivo es ayudar a la toma de decisiones• Requiere un enfoque interdisciplinario
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Historia de la I.O.
• Se aplica por primera vez en 1780• Antecedentes:
– Matemáticas: modelos lineales (Farkas, Minkowski) (s.XIX)– Estadística: fenómenos de espera (Erlang, Markov) (años 20)– Economía: Quesnay (x.XVIII), Walras (s.XIX), Von Neumann
(años 20)
• El origen de la I.O. moderna se sitúa en la 2ª Guerra Mundial para resolver problemas de organización militar:- Despliegue de radares, manejo de operaciones de bombardeo, colocación de minas,…
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Historia de la I.O.
• Al terminar la guerra, sigue el desarrollo en la industria, debido a:– competitividad industrial– progreso teórico
• RAND (Dantzig)• Princeton (Gomory, Kuhn, Tucker)• Carnegie Institute of Technology (Charnes, Cooper)
– gran desarrollo de los ordenadores:
* aumento de la capacidad de almacenamiento de datos
* Incremento de la velocidad de resolución de los problemas.
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Actualidad de la I.O.
• Sigue habiendo un gran desarrollo, en muchos sectores, con grandes avances sobre todo en el campo de la Inteligencia Artificial
• Más información:– Sociedad Española de Estadística e Inv. Op. (SEIO)
• www.cica.es/aliens/seio
– Association of European O.R. Societies (EURO)• www.ulb.ac.be/euro/euro_welcome.html
– Institute for O.R. and the Management Sci. (INFORMS)• www.informs.org
– International Federation of O.R. Societies (IFORS)• www.ifors.org
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El método de la I.O.
• Definición del problema• Formulación del problema y construcción del
modelo• Resolución• Verificación, validación, refinamiento• Interpretación y análisis de resultados• Implantación y uso extensivo
A lo largo de todo el proceso debe haber una interacciónconstante entre el analista y el cliente
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El modelado
• Es una ciencia– análisis de relaciones– aplicación de algoritmos de solución
• Y a la vez un arte– visión de la realidad– estilo, elegancia, simplicidad– uso creativo de las herramientas– experiencia
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Definición del problema
• Consiste en identificar los elementos de decisión– objetivos (uno o varios, optimizar o satisfacer)– alternativas– limitaciones del sistema
• Hay que recoger información relevante (los datos pueden ser un grave problema)
• Es la etapa fundamental para que las decisiones sean útiles
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Factores problemáticos
• Datos incompletos, conflictivos, difusos• Diferencias de opinión• Presupuestos o tiempos limitados• Cuestiones políticas• El decisor no tiene una idea firme de lo que quiere
realmente.
Plan de trabajo: Observar
Ser consciente de las realidades políticas
Decidir qué se quiere realmente
Identificar las restricciones
Búsqueda de información continua.
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Formulación del problema
• Modelo: representación simplificada de la realidad, que facilita su comprensión y el estudio de su comportamiento
• Debe mantener un equilibrio entre sencillez y capacidad de representación
• Modelo matemático: modelo expresado en términos matemáticos– hace más claras la estructura y relaciones– facilita el uso de técnicas matemáticas y
ordenadores– a veces no es aplicable
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Construcción del modelo
• Traducción del problema a términos matemáticos– objetivos: función objetivo– alternativas: variables de decisión– limitaciones del sistema: restricciones
• Pero a veces las relaciones matemáticas son demasiado complejas– heurísticos– simulación
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Modelado matemático
• Paso 1.- Identificar las variables de decisión¿Sobre qué tengo control?¿Qué es lo que hay que decidir?¿Cuál sería una respuesta válida en este caso?
• Paso 2.- Identificar la función objetivo¿Qué pretendemos conseguir?Si yo fuese el jefe de la empresa, ¿qué me interesaría
más?• Paso 3.- Identificar las restricciones o factores que limitan la
decisiónRecursos disponibles (trabajadores, máquinas, material)
Fechas límiteRestricciones por la naturaleza de las variables (no
negatividad, enteras, binarias)Restricciones por la naturaleza del problema
• Paso 4.- Traducción de los elementos básicos a un modelo matemático.
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Resolución del modelo
• Paso 1.- Elegir la técnica de resolución adecuada– Técnicas existentes, modificación, creación o heurísticos.
• Paso 2.- Generar las soluciones del modelo– Programas de ordenador, hojas de cálculo.
• Paso 3.- Comprobar/validar los resultados– Probar la solución en el entorno real
• Paso 4.- Si los resultados son inaceptables, revisar el modelo matemático– Estudiar hipótesis, comprobar exactitud de datos, relajar o
endurecer aproximaciones, revisar restricciones
• Paso 5.- Realizar análisis de sensibilidad– Analizar adaptaciones en la solución propuesta frente a
posibles cambios
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Paso 1.- Tipos de modelos
• Determinísticos– Programación
matemática• Programación lineal• Programación entera• Programación dinámica• Programación no lineal• Programación multiobjetivo
– Modelos de transporte– Modelos de redes
• Probabilísticos– Programación
estocástica– Gestión de inventarios– Fenómenos de espera
(colas)– Teoría de juegos– Simulación
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Paso 2.- Generar las soluciones del modelo
• Determinar los valores de las variables de decisión de modo que la solución sea óptima (o satisfactoria) sujeta a las restricciones
• Puede haber distintos algoritmos y formas de aplicarlos
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Paso 3.- Verificación y validación
• Eliminación de errores• Comprobación de que el modelo se adapta a la
realidad
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Paso 4.- Interpretación y análisis
• Robustez de la solución óptima obtenida: Análisis de sensibilidad
• Detección de soluciones cuasi-óptimas atractivas
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Paso 5.- Implantación de resultados
• Sistema de ayuda y mantenimiento• Documentación• Formación de usuarios
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Guía general para la formulación de modelos
Identificación de los elementos básicos. Expresar en palabras:
• Datos del problema– Factores que no son susceptibles de cambio
• Variables de decisión– Variables sobre las que se tiene control
• Restricciones– Causas por las que la decisión está limitada
• Función objetivo– Medida del rendimiento que se quiere optimizar
Traducción de los elementos básicos a expresiones matemáticas