Investigacion de operaciones

3.1. Introducción y casos de aplicación

Hasta ahora solo se han estudiado problemas de programación lineal en los
cuales la solución satisface las restricciones dadas. Estas restricciones incluyen
aditividad proporcional, divisibilidad y no negatividad. La divisibilidad implica que son
permitidas las soluciones fraccionarias para los problemas lineales. Sin embargo,
algunos modelos requieren que la solución, además de cumplir con todas las
restricciones, sea solo de números enteros.
Se considera que los pioneros de la programación entera fueron Wagner (1950)
y Manne (1959). Tradicionalmente estos modelos se han considerado como subclases
de la programación lineal, sin embargo, las variables de decisión que aparecen en ellos
sólo toman valores enteros, por lo que realmente deben considerarse como problemas
de programación entera. El número de modelos lineales enteros y sus métodos de
solución es en la actualidad bastante extenso. No siempre es admisible que las
variables de un PL tomen valores continuos, pudiendo presentarse dos casos:
• Decisiones dicotómicas (si
- no).
• Decisiones que deben tomarse en unidades discretas
.
Si se requiere que todas las variables sean enteras, se habla de Programación
Lineal Entera Pura; si se necesita que solo algunas de las variables de decisión sean
números enteros, se tiene un problema de Programación Lineal Entera Mixta.
En algunas aplicaciones, sólo se permite que todas las variables tomen valores
de cero o uno; se trata en estos casos de Programación Lineal Entera Binaria (Digital).
Si se requiere que solamente algunas de las variables tomen valores de cero o uno, se
tiene un problema de Programación Lineal Entera Binaria Mixta
Un ejemplo típico de este modelo se tiene en cualquier línea de producción en
serie, en la cual todas las variables (piezas) son números enteros (no se puede hablar
de medias piezas o de ¾ de pieza), y la solución óptima debe estar formada con
números enteros.

3.2. Definición y modelos de programación entera.

Definición Y Modelos De Programación Entera La programación entera está relacionada con la resolución de problemas de optimización en los cuales al menos algunas de las variables deben tomar sólo valores enteros. Cuando todos los términos son lineales se habla de programación lineal entera. Un modelo de programación entera es aquel que contiene restricciones y una función objetivo idénticas a las formuladas en programación lineal, la única diferencia en que una o más variables de decisión deben tomar valor entero en la solución final. Los modelos de programación entera son una extensión de los modelos lineales en los que algunas variables toman valores enteros. Con frecuencia las variables enteras sólo toman valores en 0-1, ya que este tipo de variables permiten representar condiciones lógicas. Este tipo de modelos permite representar sistemas mucho más complejos. Muchos problemas de naturaleza combinatoria se pueden formular en términos de programación entera

3.3. Método gráfico de programación entera

Para resolver un problema de Programación Entera mediante el Método Gráfico, se siguen estos
siguientes pasos:
1. Se grafican las restricciones originales así como la Función Objetivo. Si en la solución
óptima todas las variables son números Enteros, “Pare” ya se tiene la solución óptima
correcta. Si no es así, continúe al siguiente paso.

2. Analizar todos los puntos Enteros ubicados dentro de la región Factible y sustituir los
valores en cada restricción y en la Función Objetivo para asegurar que cumplan con cada
una de estas restricciones (se recomienda hacerlo en forma tabular).

3. El par de variables Enteras dentro de la Región Factible, que arroje las máximas utilidades
(caso Maximizar) o el menor costo (caso Minimizar), y que satisfaga todas las restricciones
del Modelo Original, representan la solución óptima del problema

3.4. Método de ramificación y acotación

Para resolver problemas de Programación Entera a través del Método de Branch & Bound
(Ramificar y Acotar), se recomienda seguir los siguientes pasos:
1. Resolver primeramente el problema por medio del Método Simplex o Método Gráfico de
PL (depende de la preferencia de quien lo resuelve y de la cantidad de variables). Si en la
solución, todas las variables son Enteras, “Pare”, ya que se ha conseguido la solución
óptima, en caso contrario pasar al siguiente paso.

2. Escójase arbitrariamente una de las variables encontradas en el paso anterior, cuyo
resultado no sea entero (valor fraccionario)

3. En base a la variable escogida en el paso 2, resuélvase un par de nuevos problemas, uno
con la Restricción Xi(ENTERA) ≤ [Xi(ESCOGIDA)], mientras que la otra tendría la restricción
Xi(ENTERA) ≥ [Xi(ESCOGIDA) + 1].

4. De los problemas lineales resueltos en el paso anterior, inclúyanse en el análisis a seguir,
solo aquellos problemas cuya solución entera o fraccional, sea mejor a cualquiera de las
soluciones enteras conocidas.

5. Al seleccionar la solución cuyas variables arrojen el máximo o mínimo valor (según la
función objetivo). Si las variables tienen un valor entero, se ha llegado a la solución del
problema, si no es así, regresar al paso 2 con la estructura del problema de programación
lineal resuelto hasta este paso

3.5. Método heurístico para problemas binarios

Reciben el nombre de algoritmos heurísticos, metaheurísticos o sencillamente heurísticos. Este término deriva de la palabra griega heuriskein que significa encontrar o descubrir y se usa en el ámbito de la optimización para describir una clase de algoritmos de resolución de problemas. En el lenguaje coloquial, optimizar significa poco más que mejorar; sin embargo, en el contexto científico la optimización es el proceso de tratar de encontrar la mejor solución posible para un determinado problema. En un problema de optimización existen diferentes soluciones, un criterio para discriminar entre ellas y el objetivo es encontrar la mejor. De forma más precisa, estos problemas se pueden expresar como encontrar el valor de unas variables de decisión para los que una determinada función objetivo alcanza su valor máximo o mínimo. El valor de las variables en ocasiones está sujeto a unas restricciones. Podemos encontrar una gran cantidad de problemas de optimización, tanto en la industria como en la ciencia

3.6. Uso de software

Es indudable que la computadora es día con día una herramienta que apoya nuestro diario quehacer. El proceso educativo no escapa a esta realidad y se debe considerar seriamente la necesidad de incorporar esta herramienta en muchas de las disciplinas que se imparten en los centros educativos costarricenses

ERP

WMS o SGA.

TMS.

Enterprise Resource Planning (ERP) es un tipo de software que las organizaciones utilizan para gestionar las actividades empresariales diarias, como la contabilidad, el aprovisionamiento, la gestión de proyectos, la gestión de riesgos, el cumplimiento y las operaciones de la cadena de suministro. Una solución de ERP completa también incluye herramientas de gestión del rendimiento empresarial, que ayudan a planificar, presupuestar, predecir y notificar los resultados financieros de una organización.

Los Sistemas WMS, son soluciones integrales logísticas, indispensables en el desarrollo de la gestión del almacén y logistica de una empresa. WMS son las siglas en inglés para: Warehouse Management Systems, Sistema para la Gestión de almacenes (SGA).
La principal importancia de esta herramienta de software radica en que facilita la gestión de los diferentes procesos, de los materiales y recursos, recopila la totalidad de la información y de esa forma cubre toda la cadena de suministro integralmente, es decir, desarrolla toda la secuencia: recepción-abastecimiento-producción-preparación de pedidos-expedición.

Un sistema de gestión del transporte (TMS) es una plataforma logística que utiliza tecnología para ayudar a las empresas a planificar, ejecutar y optimizar el movimiento físico de mercancías, tanto de entrada como de salida, y asegurarse de que el envío cumpla con las normas y la documentación adecuada esté disponible. Este tipo de sistema suele formar parte de un sistema de gestión de la cadena de suministro (SCM) más grande.

Un DRP (Disaster Recovery Plan) o Plan de Recuperación de Desastres, es un sistema con el cual las organizaciones se preparan contra posibles desastres de diversos índoles que puedan dañar su infraestructura tecnológica y por ende poner fin a sus actividades.
En pocas palabras, un DRP es la estrategia y acciones para seguir para restablecer los servicios de TI ante cualquier eventualidad en tiempos muy cortos y sin pérdida de información.

DRP

EDI

WEB

BI.

EXCEL.

EDI, que significa intercambio electrónico de datos, es la comunicación entre empresas de documentos comerciales entre empresas, en un formato estándar. La definición simple de EDI es un formato electrónico estándar que sustituye documentos en papel, como pedidos de compra o facturas

En informática, la World Wide Web (La Web) o red informática mundial es un sistema que funciona a través de Internet, por el cual se pueden transmitir diversos tipos de datos a través del Protocolo de Transferencia de Hipertextos o HTTP, que son los enlaces de la página web.

El término Business Intelligence (BI por sus siglas en inglés) hace referencia al uso de estrategias y herramientas que sirven para transformar información en conocimiento, con el objetivo de mejorar el proceso de toma de decisiones en una empresa.
En plena era digital, tomar decisiones bien informadas es uno de los principales factores de diferenciación de las empresas. En este post vamos a explicar con precisión qué es Business Intelligence, o inteligencia de negocio, y qué herramientas de BI existen.

Excel es una hoja de cálculo que nos permite manipular datos numéricos y de texto en tablas formadas por la unión de filas y columnas. Pero ¿qué es una hoja de cálculo?
Una hoja de cálculo es lo que utilizaban los contadores para llevar registros, esto se utilizaba mucho antes de que aparecieran las computadoras.

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