TY - GEN AU - PRAWDA JUAN TI - METODOS Y MODELOS DE INVESTIGACION DE OPERACIONES VOL 1 T2 - series SN - 968-18-1247-6 PY - 1987/// CY - Mexico PB - LIMUSA KW - Administración N1 - 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; Ingeniería Industrial N2 - 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 ER -