METODOS Y MODELOS DE INVESTIGACION DE OPERACIONES VOL 1 /

Editorial
LIMUSA
ISBN
968-18-1247-6

1 Analisis de decisiones

1.1 Introducción

25

1.2 Teoría bayesiana de decisión

30

1.2.1 Decisión sin experimentación

30

1.2.2 Decisión con experimentación

34

1.2.3 Costo de la información perfecta

43

1.3 Arboles de decisión

46

1.4 La función de utilidad

48

1.5 Procesos bayesianos de decisión con funciones de utilidad

59

1.6 Estadística clásica y los procesos bayesianos de decisión

63

1.7 Análisis de decisiones con objetivos múltiples

64

1.8 Proyecto de localización del nuevo aeropuerto de la ciudad de México usando teoría de utilidad con objetivos múltiples

70

Problemas

83

Referencias

90

2 Sistemas de inventarios y planeación de la producción

93

2.1 Elementos de un sistema de inventarios

94

2.2 Modelos determinísticos

99

2.2.1 Inventario de un solo producto, demanda constante, revisión continua

100

descuento en los precios y revisión continua 2.2.2 Inventario de un solo producto, demanda constante,

110

almacenamiento revisión continua y limitaciones de espacio de 2.2.3 Inventario de varios productos con demanda constante,

2.2.4 Inventario de un producto, demanda dinámica y revisión periódica

121

125

2.2.4.1 Solución por programación dinámica

127

2.2.4.2 Modelo especial de Wagner y Whitin

134
2.2.4.3 La programación entera en la solución de la planeación de la producción con revisión periódica

140

2.3 Modelos estocásticos

143

2.3.1 Modelos estáticos

144

2.3.1.1 Consumo instantánco, sin costo fijo, entrega inmediata

144

2.3.1.2 Consumo uniforme, sin costo fijo, entrega inmediata

149 151

2.3.1.3 Demanda instantánea con costos fijos

155

2.3.2 Modelos dinámicos

2.3.2.1 Demanda diferida, entrega inmediata, sin costo fijo

156

2.3.2.2 Sin demanda diferida, entrega inmediata, sin costo 163 fijo

2.3.2.3 Modelos dinámicos, sin costo fijo, entrega inmediata, satisfacción diferida de demanda y valor de salvamento del inventario final

2.3.2.4 Modelos dinámicos con tiempos de entrega

165

positivos

167

2.3.2.5 Otros modelos dinámicos

170

2.3.3 Ejemplo práctico de un problema de inventario estocástico

180

2.4 Planeación de la producción

2.4.1 Procesos estáticos lineales determinísticos

2.4.1.1 Mezcla de productos

186

187

2.4.1.2 Procesos de selección

188

2.4.1.3 Procesos de multifases

185

186

191

2.4.2 Procesos estáticos lineales estocásticos

2.4.2.1 Procesos de mezcla con restricciones estocásticas

193

2.4.2.2 Procesos estocásticos de multifase

191

197

2.4.3 Procesos dinámicos lineales determinísticos

2.4.3.1 Modelos con costos de producción e inventario

197

demandas diferidas 2.4.3.2 Modelos con tasas de producción variables y

198

2.4.3.3. Representación por medio de redes

200

2.4.4 Procesos dinámicos, no lineales, determinísticos

201

2.4.5 Procesos dinámicos, estocásticos

212

2.4.6 ¿Qué quedó fuera?

213

Problema

214

Referencias

233
3 Teoría de líneas de espera

3.1 Introducción

243

3.2 Estructura básica de una línea de espera

247

3.3 Notación en la teoría de líneas de espera

250

3.4 Una cola-un servidor-población infinita

253

3.5 Una cola-un servidor-población finita

263

3.6 3.7 Una cola-servidores múltiples en paralelo-población finita

Una cola-servidores múltiples en paralelo-población infinita

268

277

3.8 Una cola-servidores múltiples en serie

282

3.9

Línea simple, con llegadas y servicios no constantes, distribuidas respectivamente con distribución de Poisson y negativa

exponencial

286

3.10 Comportamiento prioritario de una línea de espera

291

3.11 El proceso de decisión en las líneas de espera 294 299

3.12 Análisis de un caso de línea de espera 3.13

Nomenclatura de las diferentes líneas de espera

306

307 313

Problemas

Referencias

4 Simulación

315

4.1 Introducción

316

4.2 Pasos a seguir en un proceso de simulación 321

4.2.1 Formulación del problema

322

4.2.2 Recolección y procesamiento de la información requerida

322

4.2.3 Fomulación del modelo matemático

323

4.2.4 Evaluación de las características de la información procesada

324

4.2.5 Formulación de un programa de computadora

325

4.2.6 Validación del programa de computadora

326

4.2.7 Diseño de experimentos de simulación

326

4.2.8 Análisis de resultados y validación de la simulación.

327

4.3 Generación de números aleatorios

327

4.3.1 Prueba de Kolmogorov-Smirnov

329

4.3.2 Prueba de corrida

331

4.3.3. Números aleatorios con distribuciones diferentes a la

uniforme

334

4.4 Simulación de problemas discretos

343

4.5 Ejemplo de una simulación manual de un proceso discreto

346

4.6 Un lenguaje de simulación: GPSS

361

4.7 Dinámica industrial

369

4.8 Juegos de simulación

376

4.8.1 Juego de simulación de una empresa de refrescos

4.8.2 Juego de simulación de una mina

380

382

4.9

Verificación de los resultados de un modelo de simulación

386

4.10 Una aplicación real de la simulación

387

Problemas

392

Referencias

395

Decidir es un proceso de selección de cursos de acción. Su fin es que, de acuerdo con ciertos criterios, los resultados esperados se acerquen lo más posible a objetivos y metas establecidas, bajo los entornos da dos por los posibles estados de la naturaleza.

En la definición anterior se identifica una serie de elementos, que de alguna manera han condicionado el contenido y forma de esta obra en dos volúmenes. Estos elementos son los procesos de decisión, los entornos de la naturaleza y los decisores

Ingeniería Industrial