1. Proposito
1.1. Los conocimientos de modelado de los analistas de IO se deben complementar con la experiencia y cooperación del clien- te para quien realizan el estudio.
2. ¿Qué es?
2.1. Es una ciencia por las técnicas matemáticas que incorpora, y un arte porque el éxito de las fases que conducen a la solución del modelo matemático depende en gran medida de la creatividad y experiencia del equipo de IO.
3. Fase 5
3.1. implementación
3.1.1. La implementación de la solución de un modelo validado implica la transforma- ción de los resultados en instrucciones de operación comprensibles que se emitirán a las personas que administrarán el sistema recomendado. La responsabilidad de esta tarea recae principalmente en el equipo de IO.
4. Fase 4
4.1. validez del modelo
4.1.1. comprueba si el modelo propuesto hace en realidad lo que dice que hace, es decir, ¿predice adecuadamente el comportamiento del sistema que se estudia? Al principio, el equipo de IO debe estar convencido de que el resultado del mo- delo no contenga “sorpresas”. En otras palabras, ¿tiene sentido la solución? ¿Los resul- tados sin intuitivamente aceptables? Del lado formal, un método común de comprobar la validez de un modelo es comparar su resultado con resultados históricos.
5. Fase 3
5.1. solución del modelo
5.1.1. es por mucho la más sencilla de todas las fases de IO por- que implica el uso de algoritmos de optimización bien definidos. Un aspecto importan- te de la fase de solución del modelo es el análisis de sensibilidad. Tiene que ver con la obtención de información adicional sobre el comportamiento de la solución óptima cuando el modelo experimenta algunos cambios de parámetros.
6. Fase 2
6.1. construcción del modelo
6.1.1. implica un intento de transformar la definición del pro- blema en relaciones matemáticas. Si el modelo resultante se ajusta a uno de los modelos matemáticos estándar, como la programación lineal, se suele obtener una solución utili- zando los algoritmos disponibles. Por otra parte, si las relaciones matemáticas son dema- siado complejas como para permitir la determinación de una solución analítica, el equipo de IO puede optar por simplificar el modelo y utilizar un método heurístico, o bien consi- derar la simulación, si es lo apropiado.
7. Fase 1
7.1. Definición del problema
7.1.1. implica definir el alcance del problema investigado. Esta función debe ser realizada por todo el equipo de IO. El objetivo es identificar tres elementos principales del problema de decisión: (1) descripción de las alternativas de decisión; (2) determinación del objetivo del estudio, y (3) especificación de las limita- ciones bajo las cuales funciona el sistema modelado.