Fases de aplicación de la Investigación Operativa

Fases de Aplicación de la Investigación Operativa

1.Formular el problema
2.Construir el modelo que lo represente
3.Deducir soluciones a partir del modelo
4.Prueba del modelo y las soluciones generadas
5.Validación del modelo
6.Establecer controles sobre la solución
7.Ejecutar

1.7.1. Definición del problema•El  primer  paso  es  identificar,  comprender  y  describir  en  términos  precisos  el  problema que  la  organización  enfrenta.  En  algunos  casos,  el  problema  está  bien  definido  y  es claro.• •En   otras   situaciones,   el   problema   puede   no   estar   bien   definido   y   puede   requerir bastantes discusiones y consenso entre los miembros del equipo de proyectos.

1.7.2. Desarrollo de un modelo matemático y recolección de datos•Después  de  que  el  problema  esté  claramente  definido  y  comprendido,  el  siguiente paso  es  expresar  el  problema  en  una  forma  matemática,  esto  es,  formular  un  modelo matemático.   Una   vez   construido   el   modelo,   existen   muchas   técnicas   matemáticas disponibles para obtener la mejor solución, a pesar del vasto número de alternativas  o de la complejidad implicada.

1.7.3. Resolución del modelo matemático•Una  vez  formulado  un  modelo  matemático  del  problema,  el  siguiente  paso  es  resolver el  modelo,  es  decir,  obtener  valores  numéricos  para  la  variable  de  decisión.  Es  decir, una   vez   que   identifique   el   tipo   de   modelo   que   tiene,   podrá   elegir   una   técnica   de administración   apropiada   para   resolverlo.   Estas   técnicas  pertenecen  a   una   de   dos categorías:•Métodos  óptimos•Métodos heurísticos 

•a)   Métodos óptimos, que producen los mejores   valores   para   las   variables   de decisión, es  decir, aquellos valores que satisfacen simultáneamente todas las limitaciones y proporcionan el mejor valor para la función objetivo.•b)   Métodos heurísticos, que producen valores   para   las variables que satisfacen todas las limitaciones. Aunque no necesariamente óptimos, estos valores proporcionan un valor aceptable para la función objetivo.    
En  contraste con los métodos óptimos,  los métodos heurísticos son computacionalmente más eficientes   y por tanto se usan cuando la obtención de soluciones  óptimas lleva demasiado tiempo o es imposible porque el modelo es demasiado complejo

1.7.4.  Validación, instrumentación y control de la solución•Después de resolver el modelo matemático, es extremadamente importante validar la solución, es decir, revisar la solución cuidadosamente para ver que los valores tienen sentido y que las decisiones resultantes puedan llevarse a cabo. 

Algunas de las razones para hacer esto son:
•El modelo matemático puede no haber captado todas las limitaciones del problema real.
•Ciertos aspectos del problema pueden haberse pasado por alto, omitido deliberadamente o simplificado.
Los datos pueden haberse estimado o registrado incorrectamente, tal vez al introducirlos a la computadora


1.7.5. Modificación del modelo
•Si durante el paso de validación se encuentra que la solución no puede llevarse a cabo, se pueden identificar las limitaciones que fueron omitidas durante la formulación del problema original o puede uno darse cuenta de que algunas de las limitaciones originales eran incorrectas y necesitan modificarse.
•En estos casos, debe regresarse a la etapa de formulación del problema y hacerse cuidadosamente las modificaciones apropiadas para reflejar con más exactitud el problema real.