Investigación de operaciones, 9na. Edición – Hamdy A. Taha

Investigación de operaciones, Novena edición – Hamdy A. Taha

La novena edición de este libro, recalca que si bien el modelado matemático es la piedra angular de la IO, en la decisión final se deben de tomar en cuenta factores incuantificables como lo es el departamento humano. Así mismo, hace hincapié en que la definición correcta de los problemas es la fase más importante y más difícil de la IO.

Esta novena edición contiene, de manera más concisa que las anteriores, tanto el texto como el software de apoyo, con el fin de que el lector se enfoque de lleno en la puesta en ejecución algorítmica y práctica de las técnicas de investigación de operaciones.

  • La nueva sección 3.7 constituye un amplio encuadre (sin necesidad de utilizar ma­temáticas) de cómo los diferentes algoritmos de PL, programación lineal (simplex, simplex dual, simplex revisado y de punto interior) se ponen en ejecución en códi­gos comerciales (por ejemplo CPLEX y XPRESS) para incrementar la velocidad de cómputo y precisión necesarias para resolver problemas muy grandes.
  • El nuevo capítulo 10 se ocupa de la heurística y la metaheurística diseñadas para obtener buenas soluciones aproximadas a problemas de programación entera y combinatoria. La necesidad de la heurística y la metaheurística es un reconoci­miento del hecho de que el desempeño de los algoritmos exactos ha sido menos satisfactorio desde el punto de vista computacional.
  • El nuevo capítulo 11 está dedicado al importante problema del agente viajero. Incluye varias aplicaciones y el desarrollo de algoritmos de solución heurísticos y exactos.
  • Todos los algoritmos de los nuevos capítulos 10 y 11 se codificaron en Excel para permitir una conveniente experimentación interactiva con los modelos.
  • Todos los modelos AMPL se movieron al apéndice C* para complementar las reglas sintácticas de AMPL presentadas en el apéndice. Los modelos aparecen oportunamente en el libro con sus respectivas referencias.
  • A lo largo del libro se agregaron numerosos problemas nuevos.
  • Se actualizó el software TORA.
  • Con el fin de mantener una cantidad razonable de páginas impresas, hemos pasado al sitio web* parte del material, entre el que se incluye el apéndice AMPL.

Por último, la obra presenta varias aplicaciones que utilizan ejemplos resueltos y problemas específicos.

Contenido:

Lo nuevo en esta edición
Agradecimientos
Reconocimientos
Acerca del autor
Marcas registradas

Capítulo 1. Qué es la investigación de operaciones
1.1. Introducción
1.2. Modelos de investigación de operaciones
1.3. Solución del modelo de IO
1.4. Modelos de colas y simulación
1.5. El arte del modelado
1.6. Más que sólo matemáticas
1.7. Fases de un estudio de IO
1.8. Acerca de este libro

Capítulo 2. Modelado con programación lineal
2.1. Modelo de PL con dos variables
2.2. Solución gráfica de la PL
2.3. Solución con computadora, aplicando Solver y AMPL
2.4. Aplicaciones de programación lineal

Capítulo 3. Método simplex y análisis de sensibilidad
3.1. Modelo de PL en forma de ecuación
3.2. Transición de la solución gráfica a la algebraica
3.3. Método simplex
3.4. Solución artificial inicial
3.5. Casos especiales en el método simplex
3.6. Análisis de sensibilidad
3.7. Temas de cálculo en la programación lineal

Capítulo 4. Dualidad y análisis postóptimo
4.1. Definición del problema dual
4.2. Relaciones primal-dual
4.3. Interpretación económica de la dualidad
4.4. Algoritmos simplex adicionales
4.5. Análisis postóptimo

Capítulo 5. Modelo de transporte y sus variantes
5.1. Definición del modelo de transporte
5.2. Modelos de transporte no tradicionales
5.3. Algoritmo de transporte
5.4. Modelo de asignación

Capítulo 6. Modelo de redes
6.1. Alcance y definición de modelos de redes
6.2. Algoritmo del árbol de mínima expansión
6.3. Problema de la ruta más corta
6.4. Modelo de flujo máximo
6.5. CPM y PERT

Capítulo 7. Programación lineal avanzada
7.1. Fundamentos del método simplex
7.2. Método simplex revisado
7.3. Algoritmo de variables acotadas
7.4. Dualidad
7.5. Programación lineal paramétrica
7.6. Más temas de programación lineal

Capítulo 8. Programación de metas
8.1. Formulación de una programación de metas
8.2. Algoritmos de programación de metas

Capítulo 9. Programación lineal entera
9.1. Aplicaciones ilustrativas
9.2. Algoritmos de programación entera

Capítulo 10. Programación heurística
10.1. Introducción
10.2. Heurística codiciosa (búsqueda local)
10.3. Metaheurística
10.4. Aplicación de metaheurística a programas lineales enteros
10.5. Introducción a la programación de restricción (PR)

Capítulo 11. Problema del agente viajero (TSP*)
11.1. Aplicaciones de ejemplo de TSP
11.2. Modelo TSP matemático
11.3. Algoritmos TSP exactos
11.4. Heurísticas de búsqueda local
11.5. Metaheurísticas

Capítulo 12. Programación dinámica determinística
12.1. Naturaleza recursiva de los cálculos de programación dinámica (PD)
12.2. Recursividad hacia adelante (avance) y hacia atrás (retroceso)
12.3. Aplicaciones de PD seleccionadas
12.4. Problema de dimensionalidad

Capítulo 13. Modelos de inventario determinísticos
13.1. Modelo general de inventario
13.2. El papel (rol) de la demanda en el desarrollo de modelos de inventario
13.3. Modelos estáticos de cantidad de pedido económico (EOQ)
13.4. Modelos dinámicos de cantidad de pedido económica (EOQ)

Capítulo 14. Repaso de probabilidad básica
14.1. Leyes de probabilidad
14.2. Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad
14.3. Expectativa de una variable aleatoria
14.4. Cuatro distribuciones de probabilidad comunes
14.5. Distribuciones empíricas

Capítulo 15. Análisis de decisiones y juegos
15.1. Toma de decisiones bajo certidumbre. Proceso de jerarquía analítica (PJA)
15.2. Toma de decisiones en condiciones de riesgo
15.3. Decisión bajo incertidumbre
15.4. Teoría de juegos

Capítulo 16. Modelos de inventario probabilísticos
16.1. Modelos de revisión continua
16.2. Modelos de un solo periodo
16.3. Modelo de varios periodos

Capítulo 17. Cadenas de Markov
17.1. Definción de una cadena de Markov
17.2. Probabilidades de transición absolutas y de n pasos
17.3. Clasificación de los estados en una cadena de Markov
17.4. Probabilidades de estado estable y tiempos de retorno medios de cadenas ergódicas
17.5. Tiempo del primer paso
17.6. Análisis de los estados absorbentes

Capítulo 18. Sistemas de colas
18.1. ¿Por qué estudiar las colas?
18.2. Elementos de un modelo de colas
18.3. Papel de la distribución exponencial
18.4. Modelos de nacimiento y muerte puros (relación entre las distribuciones exponencial y de Poisson)
18.5. Modelo de colas general de Poisson
18.6. Colas de Poisson especializadas
18.7. (M/G/1):(GD/q/q)—Fórmula de Pollaczek-Khintchine (P-K)
18.8. Otros modelos de colas
18.9. Modelos de decisión en colas

Capítulo 19. Modelado de simulación
19.1. Simulación Montecarlo
19.2. Tipos de simulación
19.3. Elementos de la simulación de evento discreto
19.4. Generación de números aleatorios
19.5. Mecánica de la simulación discreta
19.6. Métodos para reunir observaciones estadísticas
19.7. Lenguajes de simulación

Capítulo 20. Teoría de optimización clásica
20.1. Problemas no restringidos
20.2. Problemas restringidos

Capítulo 21. Algoritmos de programación no lineal
21.1. Algoritmos no restringidos
21.2. Algoritmos restringidos

Apéndice A. Tablas estadísticas
Apéndice B. Respuestas parciales a problemas seleccionados
Índice

Formato:  pdf Comprimido:  rar Peso:  14.30 MB Lenguaje:  Español

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