| Título: | Apoyo cuantitativo a las decisiones |
| Autores: | Claudia Carignano, Autor ; Catalina Lucía Alberto, Autor |
| Tipo de documento: | documento electrónico |
| Mención de edición: | 5a ed. |
| Editorial: | Córdoba [Argentina] : Asociación Cooperadora de la Facultad de Ciencias Económicas de la U.N.C., 2019 |
| ISBN/ISSN/DL: | 978-987-3840-92-0 |
| Dimensiones: | 431 p. / PDF |
| Langues: | Español |
| Mots-clés: | CIENCIAS, INVESTIGACIÓN OPERATIVA |
| Resumen: | Las condiciones de competitividad en que las empresas actualmente desarrollan sus actividades, así como los mayores niveles de complejidad, fruto de la realidad económica del mundo en general, dieron lugar a que el proceso de toma de decisiones ya no pueda desarrollarse aisladamente y con base intuitiva solamente. Los Métodos Cuantitativos en este sentido, resultan una poderosa herramienta para ayudar al decisor racional en la difícil tarea de tomar decisiones. El propósito de este libro es facilitar el aprendizaje de los Métodos Cuantitativos, Investigación de Operaciones o Ciencia de la Administración, a los alumnos de carreras universitarias de grado relacionadas con las ciencias económicas e ingenierías. Su contenido responde ampliamente a los programas vigentes en esas carreras. |
| Nota de contenido: |
Índice
CAPÍTULO 1 - INTRODUCCIÓN 1. Introducción 13 2. Breve historia de la Investigación Operativa 14 3. Los modelos utilizados en Investigación Operativa 16 4. Clasificación de los modelos 18 5. Limitaciones de los modelos matemáticos 19 6. Metodología científica 20 7. Investigación Operativa Hard y Soft 22 CAPÍTULO 2 - EL PROCESO DE DECISIÓN 1. Introducción 25 2. Decisión y universo 26 3. Decisiones en situación de certeza o de universo cierto 27 4. Decisiones bajo riesgo o de universo aleatorio 28 5. Decisiones bajo condiciones de incertidumbre o universo incierto 30 6. Árboles de decisión 36 7. Decisiones bajo conflicto o juegos de estrategia 38 Actividades de autoexamen 46 CAPÍTULO 3 - PROGRAMACIÓN LINEAL 1. Introducción 51 2. Modelo matemático general de la programación lineal 54 3. Método gráfico para resolver programas lineales 56 4. Conceptos básicos 62 5. Consideraciones respecto al conjunto de soluciones 64 6. Teoremas de combinaciones lineales convexas de soluciones factibles 65 7. Método simplex 68 8. Técnica de la base artificial 80 9. Casos particulares 84 10. Interpretación económica de la tabla simplex 89 Anexo 1: Modelo de programación matemática 94 Anexo 2: Teorema que fundamenta el método simplex 95 Actividades de autoexamen 100 CAPÍTULO 4 - DUALIDAD Y SENSIBILIDAD EN PL 1. Introducción 109 2. La dualidad en la programación lineal 109 3. Análisis de sensibilidad 114 3.1. Una visión gráfica 115 3.2. Análisis de los intervalos de sensibilidad 119 3.3. Cálculo de los intervalos de sensibilidad 120 Actividades de autoexamen 138 CAPÍTULO 5 - TRANSPORTE, TRANSBORDO Y ASIGNACIÓN 1. Introducción 145 2. El Problema del Transporte 145 3. El Problema de Asignación 156 4. El Problema de Transbordo 162 5. Comentario respecto a las variables de estos problemas 166 6. El problema de flujo máximo 166 Actividades de autoexamen 168 CAPÍTULO 6 - PROGRAMACIÓN LINEAL ENTERA 1. Introducción 173 2. Relajación lineal 173 3. Soluciones enteras vs. soluciones redondeadas 174 4. Método de ramificación y acotamiento 177 5. Uso de variables binarias 181 PÁGINA 6. Ejemplo de planificación de personal 185 7. Análisis de sensibilidad en programas lineales enteros 186 Actividades de autoexamen 187 CAPÍTULO 7 - PROGRAMACIÓN DINÁMICA 1. Introducción 191 2. Metodología 192 3. Características comunes 197 4. Conceptos importantes 198 5. Otras aplicaciones 199 Actividades de autoexamen 214 CAPÍTULO 8 – PROGRAMACIÓN NO LINEAL 1. Introducción 217 2. Características generales 218 3. Tipos de problemas no lineales 220 4. Multiplicadores de Lagrange 224 5. Algunos ejemplos de PNL 225 6. Métodos de resolución 226 7. Modelo de selección de cartera de inversión 227 Actividades de autoexamen 234 CAPÍTULO 9 – OPTIMIZACIÓN Y PLANIFICACIÓN CON GRAFOS 1. Introducción 239 2. Conceptos básicos de la teoría de grafos 241 3. Caminos de valor mínimo 245 4. Árbol de expansión mínima 248 5. Programación y control de proyectos 252 6. Método de Camino Crítico 253 7. Caso en que la duración de las actividades es un tiempo cierto 254 8. Caso en que la duración de las actividades son variables aleatorias 262 9. Caso en que la duración de las actividades depende de los recursos asignados 266 Actividades de autoexamen 280 PÁGINA CAPÍTULO 10 – ADMINISTRACIÓN DE INVENTARIOS 1. Introducción 285 2. Clasificación ABC 288 3. Definición de la simbología a utilizar 290 4. Modelo 1 de universo cierto o modelo sin ruptura 291 5. Modelo 2 de universo cierto o modelo con ruptura 295 6. Relación entre el modelo 1 y el modelo 2 de universo cierto 299 7. Modelo con reabastecimiento uniforme 300 8. Nivel de reorden y stock de seguridad 303 9. Modelo con descuentos por compras en cantidades 310 10. Primer modelo de universo aleatorio 315 11. Segundo modelo de universo aleatorio 321 12. Caso con demanda aleatoria y nivel de reorden 324 13. Justo a tiempo 325 14. Planificación de requerimiento de materiales 327 Actividades de autoexamen 327 CAPÍTULO 11 – MODELOS DE SIMULACIÓN 1. Introducción 333 2. Concepto de simulación 333 3. Ventajas de la simulación 334 4. Etapas para realizar un estudio de simulación 335 5. Ejemplo de análisis de riesgo 335 6. Generación de variables aleatorias no uniformes 336 7. Algunos ejemplos de aplicación 347 8. Simulación de fenómenos de espera en filas 353 9. Ejemplos de simulación de colas 356 Actividades de autoexamen 367 CAPÍTULO 12 – CONOCIMIENTOS BÁSICOS PREVIOS 1. Conocimientos básicos de matemática 371 2. Conocimientos básicos de estadística y probabilidad 394 CAPÍTULO 13 – RESPUESTAS A PROBLEMAS SELECCIONADOS 403 BIBLIOGRAFÍA CONSULTADA 429 |
| En línea: | https://rdu.unc.edu.ar/bitstream/handle/11086/15622/Apoyo%20Cuantitativo%20a%20las%20Decisiones%202020.pdf?sequence=6&isAllowed=y |
Ejemplares
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