Resumen Investigación de operaciones

Tema 4. 

¿Cómo resolver modelos matemáticos en investigación de operaciones?

Podemos recurrir a las herramientas de antaño: las fórmulas de teoría de colas para uno o más servidores, la simulación a pie y en cuaderno con el apoyo de un libro de estadística y su tabla de números aleatorios o repasando la forma de reducción gaussiana para ecuaciones lineales, cálculo diferencial y procesos markovianos.

Quizá puedes revisar en Internet o en alguna enciclopedia antigua que explique el método, pero lo que sí es seguro es que tardarías varias horas antes de encontrar el método manual, entenderlo y resolver el problema a pie; mucho más de lo que tardarías en utilizar tu celular o la calculadora de una computadora, sin contar las enormes posibilidades de cometer un error en el proceso de cálculo manual.

Es por ello que las variables tiempo y precisión en la solución de un modelo matemático complejo son determinantes en la solución de un problema real. 

Métodos de solución de problemas de investigación de operaciones

Existen dos maneras de solucionar los modelos matemáticos en general en la investigación de operaciones:

• Modo manual
• Computarizado

Los elementos a considerar para la elección del método de solución toman como base los siguientes parámetros:

Costo - presupuesto

• Se tiene que evaluar el costo que se incurrirá en la solución del modelo seleccionado; en algunas ocasiones el software especializado puede tener un costo alto (para el caso de simulación) o puede ser necesario invertir en capacitación para la operación del mismo.

Tiempo

• Otro elemento importante es el tiempo que se tiene para resolver el modelo; el modo manual, por ejemplo, consume mucho tiempo y no reditúa ni al analista de operaciones ni al cliente a quien se le proporciona el servicio

Precisión

• Si es un proyecto que posee un modelo de simulación, teoría de colas o programación lineal, la precisión de resultado es importante y básicamente resolver el desarrollo matemático aumenta la oportunidad del error en cada paso o iteración; es por ello que este punto vuelve al modo manual poco factible.

Presentación ejecutiva

• Al presentar la información al cliente es importante ofrecer los resultados conforme a los puntos anteriores, es decir, llevar a cabo la solución matemática cumpliendo con el tiempo, la precisión y el presupuesto.

Selección de software

• Por último es importante llevar a cabo la selección del software con base en las necesidades y requerimientos del proyecto.

4.2 Uso de software

Existe una variedad de software, acorde a la herramienta de investigación de operaciones utilizada, por ejemplo:

Programación lineal

WinQSB 2.0 

Lindo

Lingo

Modelo de redes

Pert: WinQSB 2.0. MS

Project CPM: WinQSB 2.0

Teoría de colas

WinQSB 2.0

Otros

Cálculo diferencial e integral (procesos continuos): Derive, mathlab

Procesos de Markov: WinQSB 2.0

Estadística paramétrica de escala débil o fuerte: MiniTab, STATISTICA, NCSS, SPSS

Gasto

Promodel, Simio, Witness, Arena, Simul8, Simnet

En el caso de programación lineal, tanto WinQSB, como Lindo y Lingo, tienen aproximadamente la misma antigüedad.

En particular WinQSB cubre la mayoría de las herramientas de investigación de operaciones en la misma aplicación. Lindo y Lingo son softwares más pesados en tamaño; no existe gran diferencia entre estos tres software, salvo que los dos últimos sólo vienen en versiones de prueba, es decir, las versiones gratuitas duran entre 30 y 90 días.

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