1. Más que solo matemáticas
1.1. Solución escalar
1.1.1. Fácil a difícil
1.2. Ideas agresivas
1.2.1. Psicología humana
1.2.2. Conocimiento externo
1.3. Solución personal
1.3.1. Opinión humana y después tecnológica
2. Modelo de colas y simulación
2.1. Estudio de lineas de espera
2.1.1. desempeño de las lineas de espera
2.1.1.1. Colas
2.1.1.1.1. Modelos probabilísticos y estocásticos
2.1.1.2. Simulación
2.1.1.2.1. Imita el comportamiento del sistema
2.1.1.2.2. Flexible
3. Arte del modelado
3.1. Modelos
3.1.1. Representaciones exactas de situaciones reales
3.1.1.1. Departamentos
3.1.1.1.1. Ventas
3.1.1.1.2. Producción
3.1.1.1.3. Materiales
3.2. Sistema real
3.2.1. Tasa de producción
3.2.1.1. Capacidad de producción
3.2.2. Tasa de consumo
3.2.2.1. Datos de ventas
4. Fases de estudio
4.1. Fases
4.1.1. Definición del problema
4.1.1.1. Experimentación
4.1.1.2. Descripción
4.1.1.3. Determinación
4.1.2. Construcción del modelo
4.1.2.1. Análisis matemático
4.1.2.1.1. SImulación
4.1.2.1.2. Cola
4.1.3. Solución del modelo
4.1.3.1. Uso de algoritmos
4.1.4. Análisis de sensibilidad
4.1.4.1. Información adicional
4.1.5. Validación del modelo
4.1.5.1. Comprobación en base a condiciones
4.1.6. Implementación de la solución
4.1.6.1. Transformación de resultados en soluciones
4.2. Labor de equipo
4.3. Experiencia y cooperación
5. Ciencia y arte
5.1. Técnicas matemáticas
5.2. Solución de problemas
5.3. Creatividad y experiencia
6. Modelos de investigación de operaciones
6.1. Solución de problemas
6.1.1. Criterio objetivo
6.1.2. Alternativas
6.1.3. Restricciones
6.2. Solución factible
6.2.1. Óptima
7. Solución del modelo de IO
7.1. Algoritmos
7.1.1. Reglas fijas de cálculo
7.2. La complejidad determina la solucióm
7.2.1. Programación entera
7.2.1.1. Variables
7.2.1.1.1. Valores enteros
7.2.2. Programación lineal
7.2.2.1. Funciones
7.2.2.2. Objetivos
7.2.2.3. Restricciones lineales
7.2.3. Programación dinámica
7.2.3.1. Subproblemas
7.2.4. Programación no lineal
7.2.5. Programación de red