INVESTIGACION DE OPERACIONESDEFINICIONES FORMALES:

Es la aplicacin por grupos interdisciplinarios de Mtodo Cientfico a problemas relacionados con el control de las organizaciones o de sistemas en relacin al hombre mquina, con el fin de producir soluciones ptimas para dichas organizaciones.

La Investigacin de Operaciones toma al Mtodo Cientfico aplicado a la solucin de problemas y la toma de decisiones de la gerencia en funcin a la construccin de un modelo simblico examinando y analizando entre relaciones que lleguen a una tcnica en la toma de decisiones en base a los resultados ptimos.

La Investigacin de Operaciones utiliza el enfoque planeado (Mtodo Cientfico) y un grupo interdisciplinario a fin de representar las complicadas relaciones funcionales como modelos matemticos para suministrar una base cuantitativa en la toma de decisiones y descubrir nuevos problemas para un anlisis cuantitativo.

CLASIFICACIN DE LOS SISTEMAS EN LA APLICACIN DE LA INVESTIGACION OPERATIVA

A continuacin se describen los diferentes conceptos en la clasificacin de los sistemas:

De acuerdo a su cambio de posicin en el tiempo: esttico o dinmico

Esttico Sistema Dinmico Sistema esttico: Es definido por la geografa y anatoma del universo. Es una representacin de un sistema en determinado punto en el tiempo.

Sistema dinmico: Aquellos que tienen ciertos movimientos necesarios. Es una representacin de cmo evoluciona un sistema a travs del tiempo

De acuerdo a su discrecionalidad en: discreto o continuo

Discreto Sistema Continuo Sistema discreto: Es aquel en el cual las variables de estado cambian slo en puntos discretos o contables en el tiempo. Un banco es un ejemplo de sistemas discretos ya que las variables de estado cambian slo cuando llega un cliente, o cuando un cliente termina sus trmites y se va. Estos cambios tienen lugar en puntos discretos en el tiempo.

Sistema contino:

Es aquel en el que las variables de estado cambian en forma continua a travs del tiempo. Un proceso qumico es un ejemplo. En este caso, el estado del sistema vara continuamente a travs del tiempo. Estos sistemas se modelan en general mediante ecuaciones diferenciales.

De acuerdo a su interaccin con su medio ambiente: abierto o cerrado.

Abierto Sistema CerradoSistema abierto: La mayor parte de los sistemas orgnicos son abiertos, lo cual significa que intercambian energa con sus ambientes. Consideremos una computadora digital como un sistema abierto, ste existir en estado si proveemos formas altas de energa como la energa elctrica, la energa humana para el mantenimiento, las piezas de repuesto, etc. y si eliminamos formas bajas de energa tales como el calor o las lmparas gastadas.

En esta condicin como su insumo en forma de datos y un programa de direcciones, transformando los datos como lo especifique el programa y presentando los resultados como su producto.

Es un auxilio poderoso el anlisis de lo sistemas abiertos mediante el reconocimiento de sus aspectos de red. Los sistemas de transporte, comunicacin, tuberas y distribucin de energa tienen caractersticas de una red.

Sistemas cerrados:

Un sistema es cerrado si no hay importacin o exportacin de informacin, calor o materiales fsicos, y por ende no hay cambio de componentes. Un ejemplo es una reaccin qumica que ocurre en un recipiente sellado o aislado; este ejemplo sugiere que uno de los usos del concepto de un sistema cerrado es la simplificacin del modelo fsico y su adecuacin para el anlisis. El que un sistema dado sea abierto o cerrado depende de la porcin del universo que se incluya en el ambiente.

Por ejemplo la segunda ley de la termodinmica es universalmente aplicable a los sistemas cerrados; slo parece ser violada por los aspectos orgnicos. Sin embargo, la segunda ley sigue aplicndose al sistema orgnico y su ambiente.

Por la certidumbre de sus resultados se clasifican en probabilsticos y determinsticos. Probabilstico Sistema Determinstico Sistema Probabilstico: Los modelos de sistemas que se basan en las probabilidades y en las estadsticas y que se ocupan de incertidumbres futuras. Los sistemas probabilsticos no usan valores precisos y determinados, y se desconoce el resultado final que el sistema arrojar.

Sistemas Determinsticos: Son modelos de sistemas cuantitativos que no contienen consideraciones probabilsticas. Los sistemas determinsticos usan valores precisos y determinados, y se conocen de alguna manera los resultados finales del sistema.

Segn la clasificacin de Stafford Beer (1959).

Determinista Simple Sistema Probabilista Complejo De acuerdo a su origen se clasifican en naturales y humanos.

Naturales Sistemas Sociales Humanos Existentes Productivos No existentes Sistemas naturales: Son todos aquellos creados por la naturaleza.

Podemos llegar a pronosticar su comportamiento aplicando el mtodo cientfico. Ejemplos que utilizamos para ejemplificar estos sistemas son: la lluvia, las estaciones del ao, el sistema planetario solar, etc.

Sistemas humanos: Son aquellos diseados por el hombre. (El hombre con mentalidad sistemtica, describe y explica los fenmenos, altera y predice su comportamiento y los crea).

TIPOS DE MODELOS DE LA CLASIFICACION DE SISTEMAS

La clasificacin de los modelos se da de la siguiente manera:1. MODELOS SIMBLICOS:

Son ms especficos que los modelos verbales. Ellos representan un puente til en el proceso de simbolizar un modelo verbal. Estos aslan las variables y representan la realidad a travs de smbolos, los que tienen generalmente un carcter matemtico o lgico. Estos pueden clasificarse en:1.1 Modelos matemticos:Son ms rigurosos; se valen de variables cuantitativas, como frmulas para representar las partes de un proceso o un sistema. Tambin son los ms abstractos y a la vez, los ms fciles de usardebido a que todas las relaciones estn expresadas con precisin, reduciendo asi la posibilidad de malas interpretaciones por los usuarios del modelo. Estos modelos a su vez se clasifican en:1.1.1 Modelos cuantitativos:es aquel cuyos principales smbolos representan nmeros. Son los ms comunes y tiles en los negocios.1.1.2 Modelos cualitativos:aquel modelo cuyos smbolos representan en su mayora a Cualidades no numricas. Una fuente importante es la teora de conjuntos.1.1.3 Modelo Probabilstico:aquellos basados en la estadstica y probabilidades (donde se incorpora las incertidumbres que por lo general acompaan nuestras observaciones de eventos reales). Este modelo se clasifica en discreto y continuo. Modelo probabilsticocontinuos:Representan sistemas cuyos cambios de estado son graduales. Las variables intervinientes son continuas. Modelo probabilsticodiscreto:Representan sistemas cuyos cambios de estado son de a saltos. Las variables varan en forma discontinua. Modelo estocstico:Representan sistemas donde los hechos suceden al azar, lo cual no es repetitivo. No se puede asegurar cules acciones ocurren en un determinado instante. Se conoce la probabilidad de ocurrencia y su distribucin probabilstica. (Por ejemplo, llega una persona cada 20 10 segundos, con una distribucin x probable dentro del intervalo).1.1.4 Modelo Determinstico:corresponde a aquel modelo cuantitativo que no contiene consideraciones probabilsticas.1.1.5 Modelo Descriptivo:cuando el modelo simplemente describe una situacin del mundo real en trminos matemticos, descripcin que puede emplearse para exponer una situacin con mayor claridad, para indicar como pueden reajustarse oan para determinar los valores de ciertos aspectos de la situacin.1.1.6 Modelo Optimizador:corresponde al modelo ideado para seleccionar entre varias alternativas, de acuerdo a determinados criterios, la ms ptima.1.1.7 Modelo esttico:Utilizados para representar sistemas cuyo estado es invariable a travs del tiempo. El modelo esttico puede ser: Modelo numrico:Se tiene el comportamiento numrico de las variables intervinientes. No se obtiene ninguna solucin analtica. Modelo analtico:La realidad se representa por frmulas matemticas. Estudiar el sistema consiste en operar con esas frmulas matemticas (resolucin de ecuaciones).1.1.8 Modelo dinmico:Utilizados para representar sistemas cuyo estado vara con el tiempo. Estos pueden ser:Modelo numrico:Se tiene el comportamiento numrico de las variables intervinientes. No se obtiene ninguna solucin analtica.Modelo analtico:La realidad se representa por frmulas matemticas. Estudiar el sistema consiste en operar con esas frmulas matemticas (resolucin de ecuaciones).1.2. Modelos verbales:Explicacin con palabras de lo fundamental de una realidad.2. MODELOS MENTALES:Son un conjunto de conceptos que conforman la estructura mental a travs de la cual percibimos el mundo exterior y las experiencias personales.Este conjunto de conceptos es el producto de la enseanza, los patrones culturales, la experiencia y el entrenamiento.3. MODELOS FSICOS:Representan la entidad estudiada en cuanto a su apariencia y, hasta cierto punto, en cuanto a sus funciones. Las actividades del sistema se reflejan en las leyes fsicas que subyacen el modelo. Estos se clasifican en:3.1.1 Modeloicnico:Tienen aspecto de realidad pero no se comportan efectivamente en la forma real.3.1.2 Modelo analgico:Exhiben el comportamiento real de la entidad estudiada pero no tiene el mismo aspecto.3.1.3 Modelo digital:El objeto se codifica en cifras organizadas en estructura de datos. Las relaciones de correspondencia son matemticas, estadsticas o geomtricas.3.1.4 Modelo esttico:Corresponden a los modelos a escala as como los modelos icnicos.3.1.5 Modelo dinmico:Corresponden a los modelos analgicos.