Antología de Investigación de Operaciones
Ingeniería en Sistemas Computacionales
La contribución del enfoque de Investigación de Operaciones proviene principalmente de:
1. La estructuración de una situación de la vida real como un modelo matemático, logrando una
abstracción de los elementos esenciales para que pueda buscarse una solución que concuerde
con los objetivos del tomador de decisiones. Esto implica tomar en cuenta el problema dentro
del contexto del sistema completo.
2. El análisis de la estructura de tales soluciones y el desarrollo de procedimientos sistemáticos
para obtenerlas.
3. El desarrollo de una solución, incluyendo la teoría matemática si es necesario, que lleva al valor
óptimo de la medida de lo que se espera del sistema (o quizá que compare los cursos de acción
opcionales evaluando esta medida para cada uno).
Metodología de la Investigación de Operaciones.
El proceso de la Investigación de Operaciones comprende las siguientes fases:
1. Formulación y definición del problema.
2. Construcción del modelo.
3. Solución del modelo.
4. Validación del modelo.
5. Implementación de resultados.
Demos una explicación de cada una de las fases:
1. Formulación y definición del problema. En esta fase del proceso se necesita: una descripción de
los objetivos del sistema, es decir, qué se desea optimizar; identificar las variables implicadas, ya sean
controlables o no; determinar las restricciones del sistema. También hay que tener en cuenta las
alternativas posibles de decisión y las restricciones para producir una solución adecuada.
2. Construcción del modelo. En esta fase, el investigador de operaciones debe decidir el modelo a
utilizar para representar el sistema. Debe ser un modelo tal que relacione a las variables de decisión
con los parámetros y restricciones del sistema. Los parámetros (o cantidades conocidas) se pueden
obtener ya sea a partir de datos pasados o ser estimados por medio de algún método estadístico. Es
recomendable determinar si el modelo es probabilístico o determinístico. El modelo puede ser
matemático, de simulación o heurístico, dependiendo de la complejidad de los cálculos matemáticos
que se requieran.
3. Solución del modelo. Una vez que se tiene el modelo, se procede a derivar una solución matemática
empleando las diversas técnicas y métodos matemáticos para resolver problemas y ecuaciones.
Debemos tener en cuenta que las soluciones que se obtienen en este punto del proceso, son
matemáticas y debemos interpretarlas en el mundo real. Ademá s, para la solución del modelo, se
deben realizar análisis de sensibilidad, es decir, ver cómo se comporta el modelo a cambios en las
especificaciones y parámetros del sistema. Esto se hace, debido a que los parámetros no
necesariamente son precisos y las restricciones pueden estar equivocadas.
4. Validación del modelo. La validación de un modelo requiere que se determine si dicho modelo
puede predecir con certeza el comportamiento del sistema. Un método común para probar la validez
del modelo, es someterlo a datos pasados disponibles del sistema actual y observar si reproduce las
situaciones pasadas del sistema. Pero como no hay seguridad de que el comportamiento futuro del
L. A. E. Néstor Anthony Enríquez Arteaga
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