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La Investigación de Operaciones (IO) es una disciplina que optimiza la toma de decisiones y la gestión de recursos. Originada en la Segunda Guerra Mundial, la IO ha evolucionado para incluir herramientas como la programación lineal y la simulación, aplicándose en sectores como la salud y el transporte.
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La Investigación de Operaciones es una disciplina científica que se originó en el contexto militar de la Segunda Guerra Mundial
Matemáticos, físicos y economistas
Científicos de diversas áreas, como matemáticos, físicos y economistas, colaboraron para resolver problemas complejos relacionados con la logística y la estrategia
Tras la guerra, las técnicas desarrolladas se adaptaron para su uso en el sector civil, encontrando aplicaciones en industrias, servicios y administración pública
La Investigación de Operaciones se caracteriza por su enfoque analítico y cuantitativo para resolver problemas de decisión en contextos donde los recursos son limitados y las metas son múltiples y a menudo conflictivas
Determinísticos y probabilísticos
Los modelos matemáticos utilizados en la Investigación de Operaciones pueden ser determinísticos o probabilísticos, dependiendo de la naturaleza y la certeza de la información disponible
Las herramientas y técnicas de la IO incluyen, pero no se limitan a, la programación lineal, la teoría de colas, la teoría de juegos, la simulación y la optimización
Los modelos matemáticos en Investigación de Operaciones son fundamentales para representar de manera simplificada los problemas complejos, identificando las variables clave y las relaciones entre ellas
Maximización o minimización de una función objetivo
Los modelos matemáticos se construyen para maximizar o minimizar una función objetivo, sujeta a un conjunto de restricciones
Cuando los modelos matemáticos no son suficientes para capturar la complejidad de un problema o cuando se requiere manejar incertidumbre, se recurre a la simulación
La implementación efectiva de soluciones derivadas de la Investigación de Operaciones sigue un proceso sistemático que comienza con la definición clara del problema y su contexto
Antes de su aplicación, la solución se valida y se ajusta mediante pruebas y análisis de sensibilidad
Se establecen mecanismos de control y retroalimentación para monitorear la implementación y realizar ajustes necesarios