Evolução da Investigação de Operações

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INSTITUTO TECNOLÓGICO DE ZACATEPEC
MODELOS DE OPTIMIZACIÓN DE RECURSOS
ING. JOSÉ LUÍS ARRIAGA HERNÁNDEZ
EVOLUCIÓN HISTÓRICA DE LA INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES
EQUIPO: 
AVILES CASTILLO MARÍA FERNANDA
OTERO BARRIOS CRISTHIAN
VALLE LUNA EDUARDO ISAÍ
SANCHEZ EDUARDO
OPERACIÓN DE INVESTIGACIONES DEFINICIONES:
Es una disciplina que consiste en la aplicación de métodos analíticos avanzados con el propósito de apoyar el proceso de toma de decisiones, identificando los mejores cursos de acción posibles.
utiliza técnicas de modelamiento matemático, análisis estadístico y optimización matemática, con el objetivo de alcanzar soluciones óptimas o cercanas a ellas cuando se enfrentan problemas de decisión complejos.
(gestiondeoperaciones.net)
La teoría de investigación de operaciones también conocida como teoría de la toma de decisiones, es una rama de la ingeniería industrial. También tiene relación con la ingeniería en sistemas y la investigación en todas sus ramas. Consiste en el uso de modelos matemáticos, estadísticos y algoritmos.
Su objetivo es realizar la toma de decisiones, con la finalidad de mejorar y optimizar el funcionamiento de los procesos.
(blogs.ceibal.com)
Es la aplicación, por grupos interdisciplinarios, del método científico a problemas relacionados con el control de las organizaciones o sistemas (hombre-máquina), a fin de que se produzcan soluciones que mejor sirvan a los objetivos de la organización.
(Chrchman)
Es la aplicación del método científico a un mismo problema por diversas ciencias y técnicas, en apoyo a la selección de soluciones, en lo posible óptimas.
(Ackoff y Arnoff)
INTRODUCCIÓN:
Una de las áreas principales de la Investigación de Operaciones es la Optimización o Programación Matemática. La Optimización se relaciona con problemas de minimizar o maximizar una función (objetivo) de una o varias variables, cuyos valores usualmente están restringidos por ecuaciones y/o desigualdades.
Hoy en día el uso de modelos de optimización es cada vez más frecuente en la toma de decisiones. Este mayor uso se explica, principalmente, por un mejor conocimiento de estas metodologías en las diferentes disciplinas, la creciente complejidad de los problemas que se desea resolver, la mayor disponibilidad de software y el desarrollo de nuevos y mejores algoritmos de solución.
Un modelo de Investigación de Operaciones requiere necesariamente de una abstracción de la realidad, además de identificar los factores dominantes que determinan el comportamiento del sistema en estudio. En este sentido, un modelo es una representación idealizada de una situación real o un objeto concreto. 
Desde el advenimiento de la Revolución Industrial, el mundo ha sido testigo de un crecimiento sin precedentes en el tamaño y la complejidad de las organizaciones. Los pequeños talleres artesanales se convirtieron en las actuales corporaciones de miles de millones de dólares. Una parte integral de este cambio revolucionario fue el gran aumento de la división del trabajo y en la separación de las responsabilidades administrativas en estas organizaciones. Los resultados han sido espectaculares. Sin embargo, junto con los beneficios, el aumento en el grado de especialización creó nuevos problemas que ocurren hasta la fecha en muchas empresas. 
Uno de estos problemas es la tendencia de muchos de los componentes de la organización a convertirse en imperios relativamente autónomos, con sus propias metas y sistemas de valores, perdiendo con esto la visión de cómo sus actividades y objetivos encajan con los de toda la organización. Lo que es mejor para un componente, puede ir en detrimento de otro, de manera que pueden terminar trabajando con objetivos opuestos. 
Un problema relacionado con esto es que, conforme la complejidad y la especialización crecen, se vuelve más difícil asignar los recursos disponibles a las diferentes actividades de la manera más eficaz para la organización como un todo. Este tipo de problemas, y la necesidad de encontrar la mejor forma de resolverlos, proporcionaron el ambiente adecuado para el surgimiento de la investigación de operaciones.
ANTECEDENTES:
Los inicios de lo que hoy se conoce como Investigación de Operaciones se remontan a los años 1759 cuando el economista Quesnay empieza a utilizar modelos primitivos de programación matemática. Más tarde, otro economista de nombre Walras, hace uso, en 1874, de técnicas similares.
 Los modelos lineales de la Investigación de Operaciones tienen como precursores a Jordan en 1873, Minkowsky en 1896 y a Farkas en 1903. Los modelos dinámicos probabilísticos tienen su origen con Markov a fines del siglo pasado. 
El desarrollo de los modelos de inventarios, así como el de tiempos y movimientos, se lleva a cabo por los años veintes de este siglo, mientras que los modelos de línea de espera se originan con los estudios de Erlang, a principios del siglo XX. 
Desde la primera guerra mundial se dio a Édison la tarea de averiguar maniobras de los barcos mercantes que fueran más eficaces para disminuir las pérdidas de embarques causadas por los submarinos enemigos. En vez de arriesgar los barcos en condiciones bélicas reales, se empleó un tablero táctico para encontrar la solución, a fines de la década de 1910, erlang, un ingeniero danés llevo a cabo experimentos relacionados con las fluctuaciones de la demanda de instalaciones telefónicas en relación con el equipo automático, sus trabajos constituyen la base de muchos de los modelos matemáticos que actualmente se usan en líneas de espera, A través del tiempo el hombre siempre ha buscado la mejor solución a la gran variedad de problemas las técnicas de investigación de operaciones.
Los problemas de asignación se estudian con métodos matemáticos por los húngaros Konig y Egervary en la segunda y tercera décadas de este siglo. Los problemas de distribución se estudian por el ruso Kantorovich en 1939. Von Neuman cimienta en 1937 lo que años más tarde culminara como la Teoría de Juegos y la Teoría de Preferencias (esta última desarrollada en conjunto con Morgenstern). 
Hay que hacer notar que los modelos matemáticos de la Investigación de Operaciones que utilizaron estos precursores, estaban basados en el Cálculo Diferencial e Integral (Newton, Lagrange, Laplace, Lebesgue, Leibnitz, Reimman, Stieltjes, por mencionar algunos), la Probabilidad y la Estadística (Bernoulli, Poisson, Gauss, Bayes, Gosset, Snedecor, etc.).
Para 1920, el ingeniero A.K. Earling realizó un estudio acerca de las fluctuaciones de la demanda e instalaciones telefónicas en relación con el equipo automático. Se considera su aporte como la base de varios modelos matemáticos de la teoría de colas.
En 1928, John Von Neumann formula la aplicación del teorema Minimax, algoritmo a las teorías de juegos y/o decisiones.
En 1937, se solicita la colaboración de varios científicos ingleses para que ayudaran a estamentos militares a encontrar la mejor manera de utilizar el radar para localizar los aviones enemigos. Sin embargo, el inicio formal de la investigación de operaciones se registra en 1939, cuando a la estación de Bawdsey se le asigna el desarrollo de políticas óptimas para el nuevo sistema de detección militar conocido como radar.
En 1941, F.L. Hitchcok formula la estructura y planteamiento del problema de transporte, que busca minimizar los costos relacionados con el movimiento o traslado de materiales.
Ya en 1942, las fuerzas aéreas del ejército y la marina tenía grupos establecidos dentro de sus filas dedicados a la IO, estos grupos se conocen como Operations Analysis, Research y Evaluations, respectivamente.
En 1947, el matemático George Dantzig desarrolla un algoritmo para la solución eficiente de problemas de programación lineal, esta herramienta se conoce como el método símplex. Su implementación inicial de registra en el ordenador UNIVAC para la solución de problemas lineales grandes.
En su mayoría, las herramientas para la solución de problemas de IO, tales como programación lineal,programación entera, programación dinámica, teoría de cola fueron desarrolladas entre los años 1950 y 1960. Sin embargo, hay que reconocer que los avances de la tecnología a través del uso de la computadora han impulsado la creación de paquetes de software que facilitan la solución de problemas grandes que requieren grandes cálculos.
DESARROLLO:
Las primeras actividades formales en la historia de la investigación de operaciones se dieron en Inglaterra en la Segunda Guerra Mundial, cuando se encarga a un grupo de científicos ingleses el diseño de herramientas cuantitativas para el apoyo a la toma de decisiones acerca de la mejor utilización de materiales bélicos. Se presume que el nombre de Investigación de Operaciones fue dado aparentemente porque el equipo de científicos estaba llevando a cabo la actividad de Investigar Operaciones (militares).
Una vez terminada la guerra las ideas utilizadas con fines bélicos fueron adaptadas para mejorar la eficiencia y la productividad del sector civil.
En 1984, después de terminada la segunda guerra mundial se abre el primer curso normal formal en el MIT. En 1949 George dantzing desarrollo la programación lineal, eje central de la investigación de operaciones.
El primer problema fue ayudar a extender el rango de los radares de la fuerza aérea real. Cabe aclarar que la victoria de los aliados en la segunda guerra mundial se dio gracias a los científicos que desarrollaban las investigaciones por medio de la programación lineal.
Gracias a la época bélica que sufrió la humanidad en la década de los 30, 40, y finales de los 50, se describió una de las herramientas más eficientes para optimizar la distribución y la organización en las corporaciones industriales y civiles, el desarrollo de las estrategias de operaciones en el arte de la guerra fue muy útil para el sector comercial, debido a la gran afinidad de las operaciones militares con las operaciones de distribución comercial en cuanto a la exactitud, delicadeza y estrategia debido a que el mínimo error traería perdida en ambos frentes, en el militar se perderían vidas y soberanía y en la parte civil seria la pérdida de activos y utilidades.
A continuación, se anexa la siguiente tabla:
No fue sino hasta la Segunda Guerra Mundial, cuando la Investigación de Operaciones empezó a tomar auge, como ya se menciónó. Primero se le utilizó en la logística estratégica para vencer al enemigo (Teoría de Juegos) y, más tarde al finalizar la guerra, en la logística de distribución de todos los recursos militares de los aliados dispersos por todo el mundo. 
Fue debido precisamente a este último problema, que la fuerza aérea norteamericana, a través de su centro de investigación Rand Corporation, comisionó a un grupo de matemáticos para que resolviera este problema que estaba consumiendo tantos recursos humanos, financieros y materiales. Fue el doctor George Dantzig, el que, en 1947, resumiendo el trabajo de muchos de sus precursores, inventara el método Simplex, con lo cual dio inicio a la Programación Lineal. 
Con el avance de las computadoras digitales se empezó a extender la Investigación de Operaciones, durante la decena de los cincuenta en las áreas de Programación Dinámica (Bellman), Programación No Lineal (Kuhn y Tucker), Programación Entera (Gomory), Redes de Optimización (Ford y Fulkerson), Simulación (Markowitz), Inventarios (Arrow, Karlin, Scarf, Whitin), Análisis de Decisiones (Raiffa) y Procesos Markovianos de Decisión (Howard). La generalización de la Investigación de Operaciones ha tratado de darla Churchman, Ackoff y Arnoff.
También hay que resaltar los trabajos de Markowitz (año 1957) en el marco de la simulación y la programación discreta, los cuales tienen bastante aplicación hoy en día con el uso de los sistemas computacionales. 
Para el 1958, se registran los aportes de Bellman Richard en cuanto a la programación dinámica. En donde por la cantidad de escenarios que plantean estos problemas ya no es posible utilizar de forma directa la programación lineal que conocemos. También en ese mismo año, aparecen los estudios de Gomory relacionados con la programación entera.
En su mayoría, las herramientas para la solución de problemas de IO, tales como programación lineal, programación entera, programación dinámica, teoría de inventarios, método de transporte, teoría de cola fueron desarrolladas entre los años 1950 y 1960. Sin embargo, hay que reconocer que los avances de la tecnología a través del uso de la computadora han impulsado la creación de paquetes de software que facilitan la solución de problemas grandes que requieren un gran número de cálculos e iteraciones.
En la actualidad
CONCLUSIONES:
La IO es el procedimiento científico que está auxiliado por modelos y técnicas matemáticas, servible para diseñar y operar a los problemas complejos de la dirección y administración de grandes sistemas que forman una organización compleja en las cuales las decisiones son muy importantes y difíciles de elegir, ya que la eficacia de una decisión sobre guardará la supervivencia y desarrollo de ésta, al contrario, estaría en camino hacia el fracaso.
En resumen, la investigación de operaciones se ocupa de la toma de decisiones óptima y del modelado de sistemas determinísticos y probabilísticos que se origina en la vida real. Estas aplicaciones, que ocurren en el gobierno, en los negocios, en la industria, en ingeniería, en economía y en las ciencias naturales y sociales, se caracterizan, en gran parte, por la necesidad de asignar recursos escasos. En estas situaciones, se puede obtener un conocimiento profundo del problema a partir del análisis científico que proporciona la investigación de operaciones. 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, con lo que se logra 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 lleve al valor óptimo de la medida de lo que se espera del sistema (o quizá que compare los cursos de acción alternativos evaluando esta medida para cada uno).
REFERENCIAS:
 -https://prezi.com › linea-del-tiempo-investigacion-de-operaciones
- https://es.slideshare.net › xalamandra1 › primeros-50-aos-de-la-investigacion-de-operaciones
-https://www.gestiopolis.com › desarrollo-historico-de-la-investigacion
-https://www.gestiondeoperaciones.net › programacion_lineal › historia-de-io
-https://www.investigaciondeoperacionesind331.blogspot.com