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INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES > UNIDAD 1 > Flashcards

UNIDAD 1 Flashcards

1
Q

INVESTIGACION DE OPERACIONES

A

Es el estudio y aplicación de métodos matemáticos y analíticos de la fisica y conocimiento cientifico utilizados para resolver problemas que se presentan en el área de administración, producción, finanzas y otras dentro de la empresa

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2
Q

CUAL ES EL OBJETIVO DE LA IO

A

Es la utilización mas efectiva de los recursos limitados, proporcionando una base cuantitativa para la toma de decisiones

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3
Q

QUE HABILIDADES SON NECESARIAS

A

En Matemática, estadística, económicas, administrativas, informatica, de ingenieria, etc

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4
Q

Origen de la IO

A

a principio de la segunda guerra mundial, por la toma de desicion con bases matemáticas, remplazando a las basadas en intuicion

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5
Q

Quien realizo las primeras aplicaciones

A

Durante la segunda guerra mundial, la Administracion militar de Gran Bretaña

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6
Q

En que año se desarrollo el metodo simplex

A

En 1947, George Dantzin, para el problema de programación lineal

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7
Q

Cuales son las principales aplicaciones

A

Minimizacion de tiempos
optimizacion de produccion en planta
optimización de recursos
estudio y análisis de demanda de servicio
optimizacion de tiempos y costos
maximizacion de utilidades

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8
Q

PRINCIPALES CARACTERISTICAS

A

para la solución de un problema,
es interdiciplinaria,
orientado a la toma de decisiones

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9
Q

TOMA DE DECISIONES

A

proceso por medio del cual los gerentes y personas encargadas definen un curso de acción que brinde la mejor solución, entre un conjunto de alternativas posibles

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10
Q

CARACTERISTICAS DE LA TOMA DE DECISIONES

A

Existe incertidumbre
existe riesgo

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11
Q

PROCESO PARA LA TOMA DE DECISIONES

A

1.Identificar el problema
2.Identificar los criterios
3.Desarrollo de alternativas
4.Desarrollo de modelo matematico
5.Análais de alternativas
6.selección de una alternativa, identificando la mas optima
7.implantacion de alternativa
8. evaluacion de eficacia de la decisión

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12
Q

ABSTRACCIÓN Y SIMPLIFICACIÓN

A

Es el proceso de omitir algunos de los atributos del problema para facilitar el tomar una decisión

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13
Q

QUE ES MODELO

A

Es una representación simplificada de un problema real a traves de variables que se relacionan de manera sencilla

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14
Q

REPRESENTACION CUANTITATIVA

A

Se aplica modelo con base matemática

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15
Q

REPRESNTACIÓN CUALITATIVAS

A

Se encuentra un equilibrio adecuado entre ambos tipos de factores, analizando el problema a travezz de un modelo cuantitativo

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16
Q

PROPOSITO PRINCIPAL DE UN MODELO

A

Es diseñar un modelo sencillo que pronistique los resultados con precisión razonables y que sea consistente con la realidad

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17
Q

CLASIFICACIÓN DE MODELOS

A

POR SU APLICACION
POR SU COMPLEJIDAD

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18
Q

MODELO: CLASIFICACION POR SU APLICACION

A

1.Esquemático
2.Iconográfico
3.matemático
4.optimización
5.heuristico

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19
Q

MODELO: CLASIFICACION POR SU APLICACION

A
  1. sencillos
  2. complejos
  3. dinámicos
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20
Q

MODELO ESQUEMÁTICO

A

modelos que utiliza mapas y diagramas para mostrar la relación entre variables

21
Q

MODELO ICONOGRÁFICO

A

reproducción fisica a escala de objetos o procesos

22
Q

MODELOS MATEMÁTICOS

A

Son los que muestrab relacion entre variables a traves de simbolos y ecuaciones matemática

23
Q

MODELO DE OPTIMIZACIÓN

A

Son los que garantizan encontrar la mejor solución para una meta en particular

24
Q

MODELO HEURISTICO

A

Son las que utilizan ciertas reglas, normas, procesos o procedimientos de decision definidos para resolver un problema

25
Q

MODELOS SENCILLO

A

tienen pocas variables y pocas alternativa.

son ciertos cuando se conoce todos los factores principales
o inciertos cuando se desconoce algunos factores y se aplica arbol de decision

26
Q

MODELOS COMPLEJOS

A

cuando hay un gran numero de variables y variedad de alternativas, se resulve con programación lineal y la simulacion para casos incietos

27
Q

MODELOS DINAMICOS

A

Son de decision y tienen una complejidad especial, aplican en secuencia de desiciones que se presentan en varios periodos (modelos de inventario)

28
Q

CONSTRUCCIÓN DE MODELOS

A

Es la creación de representación matemática de los problemas de administracion con el proposito de encontrar respuestas y curso de acción a seguir

29
Q

PRIMER PASO DE LA CONSTRUCCIÓN DE MODELOS

A

la identificacion de variables y factores

30
Q

CLASIFICACIÓN DE VARIABLES

A

Variables de desición
variables exógenas
variables de rendimiento
variables intermedias

31
Q

VARIABLES DE DESICION

A

Son las que se encuentran bajo el control del decisor y representan alternativas para el director, por un modelo matematico representan las incognitas del modelo

32
Q

VARIEDAD EXOGENAS

A

tienen importancia para el problema de decision perto se encuentran bajo el control de factores totalmente ajeno al decisor

33
Q

POLITICAS Y RESTRICCIONES

A

limitacion existente dentro del contexto de una situacion

34
Q

MEDIDAS DE RENDIMIENTO

A

Son expresiones cuantitativas de la meta u objetivo ejemplo: utilidades

35
Q

VARIABLES INTERMEDIAS

A

Son utilizadas para relacionar las variables de decision y las exogenas con las medidas de rendimiento ejem. ingresos, costos de MO

36
Q

PROGRAMACION LINEAL

A

Es una tecnica matematica de optimizacion, la relacion de variables son lineales y donde hay un solo objetivo de rendimiento

37
Q

VENTAJA DE LA PROGRAMACION LINEAL

A

Determina la mejor decision sin importar la cantidad de variables y relaciones existentes

38
Q

PRINCIPALES METODOS DE PROGRAMACION LINEAL

A

método gráfico
método simplex
método de transporte o distribucion

39
Q

FORMILACION DE MODELOS

A

Es el proceso de definir las variables, ecuaciones e inecuaciones que representan un problema empresarial

40
Q

COMO DEFINIR LA FORMULACION DE MODELOS

A
  1. definir el objetivo
  2. definir las variables de decision
  3. elabore una lista de los factores restrictivos que afectan su objetivo
  4. Defina las restricciones
    5 defina su función objetivo con una ecuación
41
Q

TIPOS DE RESTRICCIONES

A

restriccion de capacidad (tiempo, equipo, espacio o MO)
restriccion de mercado (limites de cantidad de un producto pueda venderse o usarse)
restriccion de disponibilidad (escasez de materia prima)
restriccion de calidad (limite de mezcla de ingredientes)
restricción tecnologia de produccion(perdida por desperdicios)

42
Q

METODO DE SOLUCION GRAFICA

A

Se utiliza para la solucion de programas lineales de dos variables y bajo ningun punto de vista presende ser un método de aplicación practica unicamente de introduccion

43
Q

METODO SIMPLEX

A

es un algoritmo iterativo que converge a la solución optima y que está diseñado para evitar ineficiencias

44
Q

CUANDO SE DESARROLLO EL METODO SIMPLEX

A

En 1947 por George Dantzing en estados unidos

45
Q

VARIABLE DE HOLGURA

A

es aquella que se introduce en las restricciones identificadas en la formulacion del modelo con el proposito de convertir las desigualdades en igualdades o ecuaciones

46
Q

CONDICION DE OPTIMIDAD

A

con cada iteracion nunca se encontrara una solucion inferior al punto de solucion actual

47
Q

VARIABLE DE ENTRADA

A

es elegir en maximizacion: la variable que tiene el mayor coeficiente negativo de la funcion objetivo y minimizacion: el criterio a elegir el mas positivo

48
Q

CONDICION DE FACTIBILIDAD

A

funcionamiento que asegura que partiendo de una solucion basica factible, unicamente se encontrara soluciones basicas factibles

49
Q

VARIANTE DE SALIDA

A

es elegir la variante correspondiente al cociente mas pequeño positivo de los valoresa actuales de solución entre los coeficientes positivos de las restricciones de la variables que entra

INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES (1 decks)

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