TY  - BOOK
AU  - Taha,Hamdy A.
TI  - Investigación de operaciones
SN  - 9702604982
PY  - 2004///
CY  - Naucalpan de Juárez
PB  - Pearson Educación
KW  - INVESTIGACION OPERATIVA
KW  - Spines
KW  - PROGRAMACION LINEAL
KW  - PROGRAMACION DISCRETA
KW  - TOMA DE DECISIONES
KW  - PROGRAMACION NO LINEAL
KW  - MODELOS DE INVENTARIO
KW  - TEORIA DE COLAS
KW  - PROCESOS DE MARKOV
N1  - Incluye índice alfabético; CAPÍTULO 1 ¿QUÉ ES LA INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES?
1.1 Modelos de investigación de operaciones
1.2 Solución del modelo de investigación de operaciones
1.3 Modelos de colas y simulación
1.4 El arte del modelado
1.5 Más que sólo matemáticas
1.6 Fases de un estudio de investigación de operaciones
CAPÍTULO 2 INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN LINEAL
2.1 Modelo de programación lineal con dos variables
2.2 Solución gráfica de la programación lineal
2.2.1 Solución de un modelo de maximización
2.2.2 Solución de un modelo de minimización
2.2.3 Solución gráfica con TORA
2.3 Análisis gráfico de sensibilidad
2.3.1 Cambios en los coeficientes de la función objetivo
2.3.2 Cambio en disponibilidad de recursos
2.3.3 Valor por unidad de un recurso
2.4 Soluciones de problemas de programación lineal en computadora
2.4.1 Solución de programación lineal con TORA
2.4.2 Solución de programación lineal con Solver de Excel
2.4.3 Solución de programación lineal con LINGO y AMPL
2.5 Análisis de modelos seleccionados de programación lineal
Problemas integrales 67
CAPÍTULO 3 EL MÉTODO SÍMPLEX
3.1 Espacio de soluciones en forma de ecuación
3.1.1 Conversión de desigualdades a ecuaciones
3.1.2 Manejo de variables no restringidas
3.2 Transición de solución gráfica a solución algebraica
3.3 El método símplex
3.3.1 Naturaleza iterativa del método símplex
3.3.2 Detalles de cálculo del algoritmo símplex
3.3.3 Iteraciones símplex con TORA
3.4 Solución artificial de inicio
3.4.1 Método M
3.4.2 Método de dos fases
3.5 Casos especiales de aplicación del método símplex
3.5.1 Degeneración
3.5.2 Óptimos alternativos
3.5.3 Solución no acotada
3.5.4 Solución no factible
Problemas integrales 
CAPÍTULO 4 ANÁLISIS DE DUALIDAD Y SENSIBILIDAD
4.1 Definición del problema dual
4.2 Relaciones primal-dual
4.2.1 Repaso de operaciones matriciales sencillas
4.2.2 Planteamiento de la tabla símplex
4.2.3 Solución dual óptima
4.2.4 Cálculos con la tabla símplex
4.2.5 Valor objetivo primal y dual
4.3 Interpretación económica de la dualidad
4.3.1 Interpretación económica de las variables duales
4.3.2 Interpretación económica de las restricciones duales
4.4 Otros algoritmos símplex para programación lineal
4.4.1 Método dual símplex
4.4.2 Algoritmo símplex generalizado
4.5 Análisis postóptimo o de sensibilidad
4.5.1 Cambios que afectan la factibilidad
4.5.2 Cambios que afectan la optimalidad
Problemas integrales
CAPÍTULO 5 MODELO DE TRANSPORTE Y SUS VARIANTES
5.1 Definición del modelo de transporte
5.2 Modelos no tradicionales de transporte
5.3 El algoritmo de transporte
5.3.1 Determinación de la solución de inicio
5.3.2 Cálculos iterativos del algoritmo de transporte
5.3.3 Solución del modelo de transporte con TORA
5.3.4 Explicación del método de los multiplicadores con el método símplex
5.4 El modelo de asignación
5.4.1 El método húngaro
5.4.2 Explicación del método húngaro con el método símplex
5.5 El modelo de transbordo
Problemas integrales
CAPÍTULO 6 MODELOS DE REDES
6.1 Definiciones para redes
6.2 Algoritmo de árbol de expansión mínima
6.3 Problema de la ruta más corta
6.3.1 Ejemplos de aplicaciones de ruta más corta
6.3.2 Algoritmos de ruta más corta
6.3.3 Formulación del problema de la ruta más corta en programación lineal
6.3.4 Solución del problema de la ruta más corta con hoja de cálculo Excel
6.4 Modelo de flujo máximo
6.4.1 Enumeración de cortes
6.4.2 Algoritmo de flujo máximo
6.4.3 Formulación del problema de flujo máximo con programación lineal
6.4.4 Solución del problema de flujo máximo con hoja de cálculo Excel
6.5 Problema del flujo capacitado con costo mínimo
6.5.1 Representación en red
6.5.2 Formulación con programación lineal
6.5.3 Algoritmo símplex de red capacitada
6.5.4 Solución del modelo de flujo capacitado con costo mínimo con hoja de cálculo Excel
6.6 Métodos CPM y PERT
6.6.1 Representación en red
6.6.2 Cálculos para la ruta crítica (CPM)
6.6.3 Construcción del cronograma
6.6.4 Formulación del método de la ruta crítica con programación lineal
6.6.5 Redes de PERT
Problemas integrales
CAPÍTULO 7 PROGRAMACIÓN LINEAL AVANZADA
7.1 Fundamentos de método símplex
7.1.1 Desde puntos extremos hasta soluciones básicas
7.1.2 Tabla símplex generalizada en forma matricial
7.2 Método símplex modificado
7.2.1 Desarrollo de las condiciones de optimalidad y factibilidad
7.2.2 Algoritmo símplex modificado
7.3 Algoritmo de variables acotadas
7.4 Algoritmo de descomposición
7.5 Dualidad
7.5.1 Definición matricial del problema dual
7.5.2 Solución dual óptima
7.6 Programación lineal paramétrica
7.6.1 Cambios paramétricos en C
7.6.2 Cambios paramétricos en b
7.7 Método del punto interior de Karmarkar
7.7.1 Idea básica del algoritmo del punto interior
7.7.2 Algoritmo del punto interior
Problemas integrales
CAPÍTULO 8 PROGRAMACIÓN DE METAS
8.1 Una formulación de programación de metas
8.2 Algoritmos de programación de metas
8.2.1 El método de factores de ponderación
8.2.2 El método por jerarquías
Problemas integrales
CAPÍTULO 9 PROGRAMACIÓN LINEAL ENTERA
9.1 Aplicaciones ilustrativas
9.2 Algoritmos de programación entera
9.2.1 Algoritmo de ramificación y acotamiento (B&B)
9.2.2 Árbol de ramificación y acotamiento generado con TORA
9.2.3 Algoritmo del plano cortante
9.2.4 Consideraciones computacionales en programación lineal entera
9.3 Solución del problema del agente viajero
9.3.1 Algoritmo de solución con ramificación y acotamiento
9.3.2 Algoritmo del plano de corte
Problemas integrales
CAPÍTULO 10 PROGRAMACIÓN DINÁMICA DETERMINÍSTICA
10.1 Naturaleza recursiva de los cálculos en programación dinámica
10.2 Recursión en avance y en reversa
10.3 Aplicaciones de programación dinámica
10.3.1 Problema de la mochila/equipo de vuelo/carga del contenedor
10.3.2 Modelo del tamaño de la fuerza de trabajo
10.3.3 Modelo de reposición de equipo
10.3.4 Modelo de inversión
10.3.5 Modelos de inventario
10.4 Problema de dimensionalidad
Problema integral
CAPÍTULO 11 MODELOS DETERMINÍSTICOS DE INVENTARIOS
11.1 Modelo general de inventario
11.2 Modelos estáticos de cantidad económica de pedido (CEP, o EOQ)
11.2.1 Modelo clásico de cantidad económica de pedido
11.2.2 Cantidad económica de pedido con discontinuidades de precio
11.2.3 Cantidad económica de pedido de varios artículos con limitación de almacén
11.3 Modelos dinámicos de cantidad económica de pedido
11.3.1 Modelo sin costo de preparación
11.3.2 Modelo con preparación
Problemas integrales
CAPÍTULO 12 REPASO DE PROBABILIDAD BÁSICA
12.1 leyes de la probabilidad
12.1.1 Ley aditiva de las probabilidades
12.1.2 Ley de la probabilidad condicional
12.2 Variables aleatorias y distribuciones de probabilidades
12.3 Expectativa de una variable aleatoria
12.3.1 Media y varianza de una variable aleatoria
12.3.2 Media y varianza de variables aleatorias conjuntas
12.4 Cuatro distribuciones comunes de probabilidades
12.4.1 Distribución binomial
12.4.2 Distribución de Poisson
12.4.3 Distribución exponencial negativa
12.4.4 Distribución normal
12.5 Distribuciones empíricas
Capítulo 13 Modelos de pronóstico
13.1 Técnica del promedio móvil
13.2 Suavización exponencial
13.3 Regresión
Problema integral
CAPÍTULO 14 ANÁLISIS DE DECISIONES Y JUEGOS
14.1 Toma de decisiones bajo certidumbre: proceso de jerarquía analítica (AHP)
14.2 Toma de decisiones bajo riesgo
14.2.1 Criterio del valor esperado
14.2.2 Variaciones del criterio del valor esperado
14.3 Decisión bajo incertidumbre
14.4 Teoría de juegos
14.4.1 Solución óptima de juegos de dos personas con suma cero
14.4.2 Solución de juegos con estrategia mixta
Problemas integrales
CAPÍTULO 15 PROGRAMACIÓN DINÁMICA PROBABILÍSTICA
15.1 Un juego aleatorio
15.2 Problema de inversión
15.3 Maximización del evento de lograr una meta
Problema integral
CAPÍTULO 16 MODELOS PROBABILÍSTICOS DE INVENTARIO
16.1 Modelos de revisión continua
16.1.1 Modelo "probabilizado" de cantidad económica de pedido
16.1.2 Modelo probabilista de cantidad económica de pedido
16.2 Modelos de un periodo
16.2.1 Modelo sin preparación
16.2.2 Modelo con preparación (política s-S)
16.3 Modelos de varios periodos
Problemas integrales
CAPÍTULO 17 SISTEMAS DE COLAS
17.1 ¿Por qué estudiar sistemas de colas?
17.2 Elementos de un modelo de cola
17.3 Papel de la distribución exponencial
17.4 Modelos con nacimientos y muertes puras (relación entre las distribuciones exponencial y de Poisson)
17.4.1 Modelo de nacimientos puros
17.4.2 Modelo de muertes puras
17.5 Modelo generalizado de cola de Poisson
17.6 Colas especializadas de Poisson
17.6.1 Medidas de desempeño en estado estacionario
17.6.2 Modelos con un servidor
17.6.3 Modelos con varios servidores
17.6.4 Modelo de servicio a máquina (M/M/R) : (DG/K/K), R menor o igual que K
17.7 (M/G/1): (DG/infinito/infinito)-Fórmula de Pollaczek-Khintchine (P-K)
17.8 Otros modelos de cola
17.9 Modelos de decisión con colas
17.9.1 Modelos de costo
17.9.2 Modelo de nivel de aspiración
Problemas integrales
CAPÍTULO 18 MODELADO DE SIMULACIÓN
18.1 Simulación Monte Carlo
18.2 Tipos de simulación
18.3 Elementos de simulación de evento discreto
18.3.1 Definición genérica de eventos
18.3.2 Muestreo a partir de distribuciones de probabilidades
18.4 Generación de números aleatorios
18.5 Mecánica de la simulación discreta
18.5.1 Simulación manual de un modelo con un servidor
18.5.2 Simulación del modelo con un servidor basado en hoja de cálculo
18.6 Métodos para reunir observaciones estadísticas
18.6.1 Método del subintervalo
18.6.2 Método de réplica
18.6.3 Método regenerativo (ciclo)
18.7 Lenguajes de simulación
CAPÍTULO 19 PROCESO DE DECISIÓN MARKOVIANA
19.1 Alcance del problema de decisión markoviana: el problema del jardinero
19.2 Modelo de programación dinámica con etapas finitas
19.3 Modelo con etapas infinitas
19.3.1 Método de enumeración exhaustiva
19.3.2 Método de iteración de política sin descuento
19.3.3 Método de iteración de política con descuento
19.4 Solución con programación lineal
19.5 Apéndice: repaso de las cadenas de Markov
19.5.1 Procesos de Markov
19.5.2 Cadenas de Markov
CAPÍTULO 20 TEORÍA CLÁSICA DE LA OPTIMIZACIÓN
20.1 Problemas sin restricción
20.1.1 Condiciones necesarias y suficientes
20.1.2 El método de Newton-Raphson
20.2 Problemas con restricciones
20.2.1 Restricciones de igualdad
20.2.2 Restricciones de desigualdad
Capítulo 21 Algoritmos de programación no lineal
21.1 Algoritmos sin restricción
21.1.1 Método de búsqueda directa
21.1.2 Método del gradiente
21.2 Algoritmos con restricción
21.2.1 Programación separable
21.2.2 Programación cuadrática
21.2.3 Programación geométrica
21.2.4 Programación estocástica
21.2.5 Método de combinaciones lineales
21.2.6 Algoritmo SUMT
APÉNDICE A Repaso de vectores y matrices
A.1 Vectores
A.1.1 Definición de un vector
A.1.2 Suma (resta) de vectores
A.1.3 Multiplicación de vectores por escalares
A.1.4 Vectores lineal mente independientes
A.2 Matrices
A.2.1 Definición de una matriz
A.2.2 Tipos de matrices
A.2.3 Operaciones aritméticas de matrices
A.2.4 Determinante de una matriz cuadrada
A.2.5 Matrices no singulares
A.2.6 Inversa de una matriz no singular
A.2.7 Métodos para calcular la inversa de una matriz
A.3 Formas cuadráticas
A.4 Funciones convexas y cóncavas
Problemas
APÉNDICE B Introducción a TORA
B.1 Menú principal
B.2 Modo y formato de ingreso de datos
B.3 Pantalla de ingreso de datos
B.4 Menú Solve/Modify
B.5 Formato de los resultados
B.6 Pantalla de resultados
APÉNDICE C Tablas estadísticas
APÉNDICE D Respuestas parciales de problemas seleccionados
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