Estructura de los modelos empleados en la \nInvestigación de Operaciones.

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El \nenfoque de la Investigación de Operaciones es el modelaje. Un modelo es una \nherramienta que nos sirve para lograr una visión bien estructurada de la \nrealidad. Así, el propósito del modelo es proporcionar un medio para analizar el \ncomportamiento de las componentes de un sistema con el fin de optimizar su \ndesempeño. La ventaja que tiene el sacar un modelo que represente una situación \nreal, es que nos permite analizar tal situación sin interferir en la operación \nque se realiza, ya que el modelo es como si fuera \"un espejo\" de lo que \nocurre.

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Para \naumentar la abstracción del mundo real, los modelos se clasifican como 1) \nicónicos, 2) análogos, 3) simbólicos.

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Los \nmodelos icónicos son la representación física, a escala reducida o aumentada de \nun sistema real.

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Los \nmodelos análogos esencialmente requieren la sustitución de una propiedad por \notra con el fin de permitir la manipulación del modelo. Después de resolver el \nproblema, la solución se reinterpreta de acuerdo al sistema original.

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Los \nmodelos más importantes para la investigación de operaciones, son los modelos \nsimbólicos o matemáticos, que emplean un conjunto de símbolos y funciones para \nrepresentar las variables de decisión y sus relaciones para describir el \ncomportamiento del sistema. El uso de las matemáticas para representar el \nmodelo, el cual es una representación aproximada de la realidad, nos permite \naprovechar las computadoras de alta velocidad y técnicas de solución con \nmatemáticas avanzadas.

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Un \nmodelo matemático comprende principalmente tres conjuntos básicos de elementos. \nEstos son: 1) variables y parámetros de decisión, 2) restricciones y 3) función \nobjetivo.

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Variables y parámetros de \ndecisión. Las variables de decisión son las incógnitas (o \ndecisiones) que deben determinarse resolviendo el modelo. Los parámetros son los \nvalores conocidos que relacionan las variables de decisión con las restricciones \ny función objetivo. Los parámetros del modelo pueden ser determinísticos o \nprobabilísticos.
Restricciones. Para tener en \ncuenta las limitaciones tecnológicas, económicas y otras del sistema, el modelo \ndebe incluir restricciones (implícitas o explícitas) que restrinjan las \nvariables de decisión a un rango de valores factibles.
Función objetivo. La función \nobjetivo define la medida de efectividad del sistema como una función matemática \nde las variables de decisión.

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La \nsolución óptima será aquella que produzca el mejor valor de la función objetivo, \nsujeta a las restricciones.

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