INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES. Es un
procedimiento científico que se encarga de analizar las actividades de un
sistema de organización. El enfoque del estudio de Inv. De Operaciones está
relacionado con la toma de decisiones para obtener el máximo aprovechamiento de
recursos limitados.
MODELO. Es una representación de un sistema
real. En Inv. de Operaciones se utilizan 3 tipos de modelos básicos para el
estudio del problema.
1. Un modelo matemático o simbólico. Es el
que se utiliza ecuaciones matemáticas para describir el comportamiento del
sistema. Estas relaciones nos permiten conocer el comportamiento de las
variables relevantes del sistema.
2. Modelos de Simulación. Es el que limita el
comportamiento del sistema durante un período largo.
3. Modelos Heurísticos. Son aquellos que
utilizan reglas empíricas para obtener una solución mejorada de un sistema
real. (Por ejemplo: intervienen órdenes, máquinas, personas, no puede
resolverse por medio de un modelo matemático).
FASES DE ESTUDIO
DE INVESTIGACION DE OPERACIONES.
1. DEFINICION DEL PROBLEMA. Consiste en
identificar la siguiente información:
a) Descripción de la meta u objetivo del
estudio.
b) Identificación de las alternativas de
decisión.
c) Reconocimiento de las limitaciones,
restricciones y requisitos del sistema.
2. CONSTRUCCION DEL MODELO. Consiste en
decidir cuál es el modelo más apropiado para representar el sistema.
3. SOLUCION DEL MODELO. Encontrar las variables que optimicen el
sistema.
4. VALIDACION DEL MODELO. Consiste en
comparar el funcionamiento del modelo con información que se tenga disponible
del sistema real.
5. IMPLANTACION DE LOS RESULTADOS OBTENIDOS.
Se trata de traducir las conclusiones del modelo en instrucciones detalladas para
operar el nuevo sistema.
ESTRUCTURA DE LOS
MODELOS MATEMATICOS.
Los modelos de programación lineal analizados
en investigación de operaciones presentan la siguiente estructura.
1. FUNCION OBJETIVO.
Es la medida de la efectividad del sistema se
expresa como una función matemática de las variables de decisión. La decisión
óptima del modelo produce el mejor valor de la función objetivo.
2. RESTRICCIONES.
Son las limitaciones tecnológicas, económicas
y otras del sistema que restringen las variables de decisión a un rango de
valores factibles.
3. VARIABLES DE DECISION.
Son las incógnitas o las decisiones que deben
tomarse resolviendo el modelo.
4. PARAMETROS DE DECISION.
Son valores conocidos que relacionan las
variables con las restricciones o con la función objetivo.
Por
ejemplo:
FORMULACION DE
PROBLEMAS LINEALES.
La programación lineal son modelos destinados
a la asignación eficiente de los recursos limitados en actividades conocidas
con el objetivo de satisfacer las metas deseadas (maximizar beneficios o
minimizar costos).
La característica distintiva de los modelos
es que las funciones que representan el objetivo y las restricciones son
lineales. (No se permite multiplicación de variables ni variables elevadas a
potencias). Algunas de las siguientes restricciones no se pueden emplear en un
modelo de programación lineal.
Un modelo de programación lineal se define
usualmente como sigue:
Maximizar
o minimizar
Sujeto
a:
EJEMPLO
1.
Un fabricante de muebles tiene 6 unidades de maderas y 28 horas disponibles, durante las cuales fabricará biombos decorativos. Con anterioridad, se han vendido bien 2 modelos, de manera que se limitará a producir estos 2 tipos. Estima que el modelo uno requiere 2 unidades de madera y 7 horas de tiempo disponible, mientras que el modelo 2 requiere una unidad de madera y 8 horas. Los precios de los modelos son 120 dls. y 80 dls., respectivamente. ¿Cuántos biombos de cada modelo debe fabricar si desea maximizar su ingreso en la venta?
OBJETIVO
: Maximizar el ingreso por ventas
RESTRICCIONES
: Unidades de madera
Tiempo disponible
VARIABLE
DE DECISION:
X1
= Cantidad de biombos tipo I a fabricar
X2
= Cantidad de biombos tipo II a fabricar
Maximizar
Sujeto
a:
PROBLEMA
2.
Una firma de contadores públicos especializados en preparar liquidaciones y pago de impuestos y también auditorías en empresas pequeñas. El interés es saber cuantas auditorías y liquidaciones pueden realizar mensualmente, de tal manera que obtengan los máximos ingresos. Se dispone de 800 horas para trabajo directo y dirección y 320 horas para revisión. Una auditoría en promedio requiere de 40 horas de trabajo directo y dirección y 10 horas de revisión, además aporta un ingreso de 300 dls. Una liquidación de impuestos requiere de 8 horas de trabajo directo y dirección y 5 horas de revisión y produce un ingreso de 100 dls. Se pueden realizar tantas auditorías como se desee, pero el máximo de liquidaciones mensuales disponibles es de 60.
OBJETIVO
: Maximizar los ingresos totales
VARIABLE
DE DECISION:
X1
= Cantidad de auditorías
X2
= Cantidad de liquidaciones
RESTRICCIONES
: Tiempo disponible para trabajo directo
Tiempo disponible para trabajo de
revisión
Número máximo de liquidaciones
Maximizar
Sujeto
a:
PROBLEMA
3.
Una empresa manufacturera está considerando
dedicar su capacidad a fabricar 3 productos; llamémoslos productos 1, 2 y 3. La capacidad disponible
de las máquinas que podría limitar la producción se resume en la siguiente
tabla:
Tipo de Máquina |
Tiempo Disponible (horas máquin) |
Fresadora |
500 |
Torno |
350 |
Rectificadora |
150 |
El
número de horas requeridas por cada unidad de los productos respectivos es:
Tipo de Máquina |
Producto 1 |
Producto 2 |
Producto 3 |
Fresadora |
9 |
3 |
5 |
Torno |
5 |
4 |
0 |
Rectificadora |
3 |
0 |
2 |
El departamento de ventas indica que el
potencial de ventas para los productos 1 y 2 es mayor que la tasa de producción
máxima y que el potencial de ventas para el producto 3 es de 20 unidades por
semana. La utilidad unitaria sería de 30, 12 y 15 dls., respectivamente, para
los productos 1, 2 y 3.
Formúlese
el modelo de programación lineal para determinar cuanto debe producir la
empresa de cada producto para maximizar la utilidad.
OBJETIVO
: Maximizar la utilidad
VARIABLE
DE DECISION: Cantidad a fabricar del
producto 1. (X1).
Cantidad
a fabricar del producto 2. (X2).
Cantidad a fabricar del producto
3. (X3).
RESTRICCIONES
: Capacidad disponible para producción de cada máquina (3 restricciones)
Potencial de ventas para el producto 3.
(1 restricción)
Maximizar
Sujeto
a:
PROBLEMA
4.
Un expendio de carnes acostumbra preparar carne para hamburguesa con una combinación de carne molida de res y carne molida de cerdo. La carne de res contiene 80 % de carne y 20 % de grasa y le cuesta a la tienda 80 centavos por libra. La carne de cerdo contiene 68 % de carne y 32 % de grasa y cuesta 60 centavos por libra. ¿Qué cantidad de cada tipo de carne debe emplear la tienda por cada libra de carne para hamburguesa si desea minimizar el costo y mantener el contenido de grasa no mayor de 25 %?
OBJETIVO
: Minimizar el costo
VARIABLE
DE DECISION: Cantidad de carne de res.
(X1).
Cantidad de carne de cerdo (X2).
RESTRICCIONES
: Contenido de grasa no mayor de 25 %
Contenido de carne molida a producir
Minimizar
Sujeto
a:
PROBLEMA
5.
Formule
una dieta para pollos. Suponga que el lote diaria requerido de la mezcla son
100 lbs. La dieta debe contener:
1.- Al
menos 0.8 % pero no más de 1.2 % de calcio
2.- Al
menos 22 % de proteínas
3.- a
lo más 5 % de fibras crudas
Suponga,
además, que los principales ingredientes utilizados incluyen maíz, soya y
caliza. El contenido nutritivo de estos ingredientes se resume a continuación.
LIBRAS POR LIBRA DE INGREDIENTE
Ingrediente |
Calcio |
Proteína |
Fibra |
Costo($) por libra |
Caliza |
.380 |
.00 |
.00 |
.0164 |
Maíz |
.001 |
.09 |
.02 |
.0463 |
Soya |
.002 |
.50 |
.08 |
.1250 |
Minimice
el costo total para la dieta, determinando la cantidad de cada ingrediente que
debe utilizarse.
OBJETIVO
: Minimizar el costo total de la dieta (100 lbs.)
VARIABLE
DE DECISION: Contenido de caliza. (X1).
Contenido de maíz (X2).
Contenido de soya (X3).
RESTRICCIONES
: Contenidos nutritivos (4 restricciones).
Contenido de la mezcla de 100 lbs. (1
restricción)
Minimizar
Sujeto
a:
PROBLEMA
6.
Una compañía distribuidora de agua tiene 3 depósitos con entrada diaria estimada de 15, 20 y 25 millones de litros de agua respectivamente. Diariamente tiene que abastecer 4 áreas A, B, C y D, las cuales tienen una demanda esperada de 8, 10, 12 y 15 millones de litros de agua, respectivamente. El costo de bombeo por millón de litros de agua es como sigue:
DEPÓSITO |
ÁREA |
|||
A |
B |
C |
D |
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
2 |
3 |
2 |
5 |
2 |
3 |
4 |
1 |
2 |
3 |
Minimice
el costo total de suministro de agua de los depósitos a las áreas.
OBJETIVO
: Minimizar el costo total de suministro de agua de los depósitos a las áreas.
VARIABLES
DE DECISION: Cantidad de agua que se envía de cada depósito a cada área.
RESTRICCIONES
: Entradas de agua disponible. (3 restricciones)
Necesidades de agua de las áreas. (4
restricciones)
Minimizar
Sujeto
a:
PROBLEMA
7.
Una
compañía de minas opera 3 minas. El mineral de cada una de ellas se separa
antes embarcarse en 2 grados (tipos). La cantidad diaria de producción de las
minas así como sus costos diarios de operación son los siguientes:
|
Mineral Grado Alto (ton/día) |
Mineral Grado Bajo (ton/día) |
Costo ($!,000/día) |
Mina I |
4 |
4 |
20 |
Mina II |
6 |
4 |
22 |
Mina III |
1 |
6 |
18 |
La
compañía se comprometió a entregar 54 toneladas de mineral de grado alto y 65
toneladas de mineral de grado bajo para fines de la semana siguiente (7 días
disponibles de operación). Además, desea determinar el número de días que la
mina debería operar durante la siguiente semana si debe cumplir su compromiso a
un costo mínimo.
OBJETIVO : Minimizar el costo de extracción
mineral.
VARIABLE
DE DECISION: Días de operación en cada mina.
X1=Número de días de operación de la mina I
X2=Número de días de operación
de la mina II
X3=Número de días de
operación de la mina III
RESTRICCIONES
: Tiempo disponible (7 días) (3 restricciones)
Cantidad de mineral alto grado (1
restricción)
Cantidad de mineral bajo grado (1
restricción)
Minimizar
Sujeto
a:
EJEMPLO 8.
Jack Bienstaulk tiene a su cargo la compra de mercancías enlatadas para el servicio de alimentos GAGA en una gran universidad. Él sabe cuál será la demanda durante el transcurso del año escolar y ha estimado también los precios de compra. En la figura se muestran estos datos. Puede comprar anticipadamente y almacenar para evitar los aumentos de precios, pero existe un costo de mantener inventario de $0.20 por caja, por mes, aplicado al inventario en existencia al final del mes. Elabore un PL que minimice el costo y que ayude a Jack a determinar el momento de sus compras, Sugerencia: Supóngase que Pt es el número de cajas compradas en el mes t y que It es el número de cajas en existencias al final del mes t.
Datos de la demanda y el costo
|
SEP. |
OCT. |
NOV. |
DIC. |
ENE. |
FEB. |
MAR. |
ABR. |
MAY. |
Demandas (cajas ) |
1000 |
900 |
850 |
500 |
600 |
1000 |
1000 |
1000 |
500 |
costo por caja |
$20 |
$20 |
$20 |
$21 |
$21 |
$21 |
$23 |
$23 |
$23 |
OBJETIVO: Minimizar el costo total (costo de compra e inventarios)
VARIABLES: Pt =Cantidad de cajas compradas en el mes t. (t=1,2,… 9)
It = Cantidad de cajas en existemcia en el mes t (t=1,2,…8)
RESTRICCIONES: Ecuaciones de demanda e inventarios por mes (9 restricciones)
EJEMPLO
9.
Para
una cafetería que trabaja 24 horas se requieren las siguientes meseras:
HORAS DEL DÍA |
NÚMERO MÍNIMO DE MESERAS |
2-6 |
4 |
6-10 |
8 |
10-14 |
10 |
14-18 |
7 |
18-22 |
12 |
22-2 |
4 |
Cada mesera trabaja 8 horas consecutivas por día con horarios de entrada 2, 6, 10, 14, 18 y 22 horas. El objetivo es encontrar el número más pequeño requerido para cumplir los requisitos anteriores. Formule el problema como un modelo de programación lineal.
OBJETIVO: Minimizar el número total de
meseras requeridas.
VARIABLES DE DECISIÓN: X1= Número
de meseras que entran a las 2
X2= Número de meseras que
entran a las 6
X3= Número de meseras que
entran a las 10
X4= Número de meseras que
entran a las 14
X5= Número de meseras que
entran a las 18
X6= Número de meseras que
entran a las 22
RESTRICCIONES: Cantidad de meseras requeridas
en el horario de 2-6 (4 meseras)
Cantidad de meseras requeridas en el horario de 6-10 (8 meseras)
Cantidad de meseras requeridas en el
horario de 10-14 (10 meseras)
Cantidad de meseras requeridas en el
horario de 14-18 (7 meseras)
Cantidad de meseras requeridas en el
horario de 18-22 (12 meseras)
Cantidad de meseras requeridas en el horario de 22-2 (4 meseras)
10. Una cadena de restaurantes de
servicio rápido desea construir cuatro tiendas. Anteriormente, la cadena ha
empleado sies diferentes compañías y, estando satisfecha con todas ellas, las
ha invitado a concursar para cada trabajo. Las ofertas finales en miles de dólares
son las que se muestran.
tienda |
constructoras |
|||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
|
1 |
85.3 |
88 |
87.5 |
82.4 |
89.1 |
86.1 |
2 |
78.9 |
77.4 |
77.4 |
76.5 |
79.3 |
78.3 |
3 |
82 |
81.3 |
82.4 |
80.6 |
83.5 |
81.7 |
4 |
84.3 |
84.6 |
86.2 |
83.3 |
84.4 |
85.5 |
Ya que la cadena desea tener listos los nuevos establecimientos tan pronto como sea posible otorgará cuando más un trabajo a cada compañía constructora, ¿que asignación da como resultado un costo total mínimo para la cadena de restaurantes?
OBJETIVO: Minimizar el costo de construcción
de las tiendas
VARIABLES: X11 = Asignar la tienda
1 a la constructora 1
X12 = Asignar la tienda 1
a la constructora 2
X13 = Asignar la tienda 1
a la constructora 3
...................................................................
X46 = Asignar la tienda 4
a la constructora 6
RESTRICCIONES: Asignar la tienda 1
Asignar la tienda 2
Asignar la tienda 3
Asignar la tienda 4
Máximo una tienda para constructora 1
Máximo una tienda para constructora 2
Máximo una tienda para constructora 3
Máximo una tienda para constructora 4
Máximo una tienda para constructora 5
Máximo una tienda para constructora 6