Tipos De Modelos De Investigacion De Operaciones

TIPOS DE MODELOS DE INVESTIGACION DE OPERACIONES (IO)

 Simbólico o matemático

 De Simulación

 Heurístico

Simbólico o matemático.- Es el tipo más importante de modelo de investigación de operaciones. Al formular este tipo uno supone que todas las variables relevantes son cuantificables. Por consiguiente, los símbolos matemáticos se utilizan para representar variables, las cuales entonces están relacionadas con las funciones matemáticas apropiadas para describir el comportamiento del sistema. Luego la solución del modelo se logra por manipulación matemática apropiada.

De Simulación.- Los modelos de simulación “imitan” el comportamiento del sistema sobre un periodo. Esto se logra especificando ciertos eventos, los cuales son puntos en el tiempo, cuya ocurrencia significa que puede recolectarse la información importante perteneciente al comportamiento del sistema. Una vez que se definen tales eventos es necesario prestar atención al sistema únicamente cuando ocurre un evento. La información que mide el funcionamiento del sistema se acumula en observaciones estadísticas, las cuales se actualizan en cuanto cada evento tiene lugar.

Dado que los modelos se simulación no necesitan funciones matemáticas explicitas para relacionar las variables, usualmente es posible simular sistemas complejos que no pueden modelarse o resolverse matemáticamente. Tal flexibilidad permite una representación más aproximada al sistema. La principal falla de la simulación consiste en que el análisis es equivalente a realizar experimentos y por consiguiente está sujeto al error experimental. Esto lleva a las dificultades usuales de diseñar (estadísticamente) el experimento, recolectar observaciones y entonces ejecutar las pruebas estadísticas necesarias de inferencia.

Heurístico.- El método Heurístico de solución descansa en las reglas empíricas o intuitivas que, dada una solución actual al modelo, permiten la determinación de una solución mejorada. Actualmente los métodos heurísticos son procedimientos de búsqueda que pasan inteligentemente de un punto de solución a otro, con el objetivo de mejorar el valor del criterio del modelo. Cuando ninguna mejora adicional puede lograrse la mejor solución que se haya tenido es la solución aproximada al modelo

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