Investigacion de Operaciones 9na ed - Hamdy A. Taha
CONTENIDO
Capítulo 1 Qué es la investigación de operaciones 1
1.1 Introducción 1
1.2 Modelos de investigación de operaciones 1
1.3 Solución del modelo de IO 5
1.4 Modelos de colas y simulación 6
1.5 El arte del modelado 6
1.6 Más que sólo matemáticas 7
1.7 Fases de un estudio de IO 9
1.8 Acerca de este libro 10
Bibliografía 11
Capítulo 2 Modelado con programación lineal 13
2.1 Modelo de PL con dos variables 13
2.2 Solución gráfica de la PL 16
2.2.1 Solución de un modelo de maximización 16
2.2.2 Solución de un modelo de minimización 24
2.3 Solución con computadora, aplicando Solver y AMPL 27
2.3.1 Solución de PL con Excel Solver 27
2.3.2 Solución de PL con AMPL 31
2.4 Aplicaciones de programación lineal 35
2.4.1 Inversión 35
2.4.2 Planificación de la producción y control de inventario 40
2.4.3 Planificación de la mano de obra 48
2.4.4 Planificación de desarrollo urbano 52
2.4.5 Mezcla y refinación 57
2.4.6 Aplicaciones de PL adicionales 63
Bibliografía 68
Capítulo 3 Método simplex y análisis de sensibilidad 69
3.1 Modelo de PL en forma de ecuación 69
3.2 Transición de la solución gráfica a la algebraica 72
3.3 Método simplex 76
3.3.1 Naturaleza iterativa del método simplex 77
3.3.2 Detalles de cálculo del algoritmo simplex 79
3.3.3 Resumen del método simplex 85
3.4 Solución artificial inicial 89
3.4.1 Método M 89
3.4.2 Método de dos fases 94
3.5 Casos especiales en el método simplex 99
3.5.1 Degeneración 99
3.5.2 Óptimos alternativos 102
3.5.3 Solución no acotada 104
3.5.4 Solución no factible 106
3.6 Análisis de sensibilidad 108
3.6.1 Análisis de sensibilidad gráfica 108
3.6.2 Análisis de sensibilidad algebraica. Cambios en el lado derecho 114
3.6.3 Análisis de sensibilidad algebraica. Función objetivo 123
3.6.4 Análisis de sensibilidad con Tora, Solver, y AMPL 129
3.7 Temas de cálculo en la programación lineal 131
Bibliografía 136
Capítulo 4 Dualidad y análisis postóptimo 137
4.1 Definición del problema dual 137
4.2 Relaciones primal-dual 141
4.2.1 Repaso de operaciones con matrices simples 141
4.2.2 Diseño de la tabla simplex 142
4.2.3 Solución dual óptima 143
4.2.4 Cálculos con la tabla simplex 150
4.3 Interpretación económica de la dualidad 153
4.3.1 Interpretación económica de las variables duales 154
4.3.2 Interpretación económica de las restricciones duales 156
4.4 Algoritmos simplex adicionales 158
4.4.1 Algoritmo simplex dual 159
4.4.2 Algoritmo simplex generalizado 164
4.5 Análisis postóptimo 165
4.5.1 Cambios que afectan la factibilidad 166
4.5.2 Cambios que afectan la optimalidad 171
Bibliografía 174
Capítulo 5 Modelo de transporte y sus variantes 175
5.1 Definición del modelo de transporte 175
5.2 Modelos de transporte no tradicionales 182
5.3 Algoritmo de transporte 187
5.3.1 Determinación de la solución de inicio 188
5.3.2 Cálculos iterativos del algoritmo de transporte 191
5.3.3 Explicación del método de los multiplicadores con el método simplex 199
5.4 Modelo de asignación 200
5.4.1 Método húngaro 201
5.4.2 Explicación del método húngaro con simplex 206
Bibliografía 208
Capítulo 6 Modelo de redes 209
6.1 Alcance y definición de modelos de redes 209
6.2 Algoritmo del árbol de mínima expansión 212
6.3 Problema de la ruta más corta 217
6.3.1 Ejemplos de aplicaciones de la ruta más corta 217
6.3.2 Algoritmos de la ruta más corta 221
6.3.3 Formulación de programación lineal del problema de la ruta más corta 230
6.4 Modelo de flujo máximo 234
6.4.1 Enumeración de cortes 235
6.4.2 Algoritmo de flujo máximo 236
6.4.3 Formulación de programación lineal en el modo de flujo máximo 244
6.5 CPM y PERT 247
6.5.1 Representación en forma de red 247
6.5.2 Cálculos del método de la ruta crítica (CPM) 252
6.5.3 Construcción del cronograma 255
6.5.4 Formulación de programación lineal de CPM 261
6.5.5 Redes PERT 262
Bibliografía 265
Capítulo 7 Programación lineal avanzada 267
7.1 Fundamentos del método simplex 267
7.1.1 Desde los puntos extremos hasta las soluciones básicas 269
7.1.2 Tabla simplex generalizada en forma matricial 272
7.2 Método simplex revisado 275
7.2.1 Desarrollo de las condiciones de optimalidad
y factibilidad 275
7.2.2 Algoritmo simplex revisado 278
7.3 Algoritmo de variables acotadas 283
7.4 Dualidad 290
7.4.1 Definición matricial del problema dual 290
7.4.2 Solución dual óptima 290
7.5 Programación lineal paramétrica 294
7.5.1 Cambios paramétricos en C 295
7.5.2 Cambios paramétricos en b 297
7.6 Más temas de programación lineal 300
Bibliografía 300
Capítulo 8 Programación de metas 301
8.1 Formulación de una programación de metas 301
8.2 Algoritmos de programación de metas 306
8.2.1 Método de los pesos 306
8.2.2 Método preventivo 308
Bibliografía 314
Capítulo 9 Programación lineal entera 315
9.1 Aplicaciones ilustrativas 315
9.1.1 Presupuesto de capital 316
9.1.2 Problema de cobertura de conjunto 320
9.1.3 Problema de cargo fijo 325
9.1.4 Restricciones Uno – u – otro y Si – entonces 330
9.2 Algoritmos de programación entera 335
9.2.1 Algoritmo de ramificación y acotamiento 336
9.2.2 Algoritmo de plano de corte 344
Bibliografía 349
Capítulo 10 Programación heurística 351
10.1 Introducción 351
10.2 Heurística codiciosa (búsqueda local) 352
10.2.1 Heurística de variable discreta 352
10.2.2 Heurística de variable continua 354
10.3 Metaheurística 357
10.3.1 Algoritmo de búsqueda tabú 358
10.3.2 Algoritmo de recocido simulado 365
10.3.3 Algoritmo genético 371
10.4 Aplicación de metaheurística a programas lineales enteros 376
10.4.1 Algoritmo tabú aplicado a una PLE 378
10.4.2 Algoritmo de recocido simulado aplicado a una PLE 382
10.4.3 Algoritmo genético aplicado a la PLE 386
10.5 Introducción a la programación de restricción (PR) 391
Bibliografía 392
Capítulo 11 Problema del agente viajero (TSP*) 395
11.1 Aplicaciones de ejemplo de TSP 395
11.2 Modelo TSP matemático 397
11.3 Algoritmos TSP exactos 407
11.3.1 Algoritmo de ramificación y acotamiento 407
11.3.2 Algoritmo del plano de corte 410
11.4 Heurísticas de búsqueda local 412
11.4.1 Heurística del vecino más cercano 413
11.4.2 Heurística de inversión 413
11.5 Metaheurísticas 416
11.5.1 Algoritmo tabú aplicado al modelo TSP 416
11.5.2 Algoritmo de recocido simulado aplicado al modelo TSP 420
11.5.3 TSP Algoritmo genético aplicado al modelo TSP 423
Bibliografía 427
Capítulo 12 Programación dinámica determinística 429
12.1 Naturaleza recursiva de los cálculos de programación dinámica (PD) 429
12.2 Recursividad hacia adelante (avance) y hacia atrás (retroceso) 433
12.3 Aplicaciones de PD seleccionadas 434
12.3.1 Modelo de la mochila/equipo de vuelo/carga de contenedor 435
12.3.2 Modelo de tamaño de la fuerza de trabajo 443
12.3.3 Modelo de reemplazo de equipo 446
12.3.4 Modelo de inversión 449
12.3.5 Modelos de inventario 453
12.4 Problema de dimensionalidad 453
Bibliografía 456
Capítulo 13 Modelos de inventario determinísticos 457
13.1 Modelo general de inventario 457
13.2 El papel (rol) de la demanda en el desarrollo de modelos de inventario 458
13.3 Modelos estáticos de cantidad de pedido económico (EOQ) 460
13.3.1 Modelo EOQ clásico 460
13.3.2 EOQ con reducciones de precios 465
13.3.3 Cantidad de pedido económica (EOQ) de varios artículos con limitación de almacenamiento 469
13.4 Modelos dinámicos de cantidad de pedido económica (EOQ) 471
13.4.1 Modelo de EOQ sin costo de preparación 473
13.4.2 Modelo de EOQ con costo de preparación 476
Bibliografía 487
Capítulo 14 Repaso de probabilidad básica 489
14.1 Leyes de probabilidad 489
14.1.1 Ley de la adición de probabilidad 490
14.1.2 Ley de probabilidad condicional 491
14.2 Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad 492
14.3 Expectativa de una variable aleatoria 495
14.3.1 Media y varianza (desviación estándar) de una variable aleatoria 496
14.3.2 Variables aleatorias conjuntas 497
14.4 Cuatro distribuciones de probabilidad comunes 500
14.4.1 Distribución binomial 500
14.4.2 Distribución de Poisson 501
14.4.3 Distribución exponencial negativa 503
14.4.4 Distribución normal 504
14.5 Distribuciones empíricas 506
Bibliografía 512
Capítulo 15 Análisis de decisiones y juegos 513
15.1 Toma de decisiones bajo certidumbre. Proceso de jerarquía analítica (PJA) 513
15.2 Toma de decisiones en condiciones de riesgo 523
15.2.1 Árbol de decisiones. Basado en el criterio del valor esperado 523
15.2.2 Variantes del criterio del valor esperado 529
15.3 Decisión bajo incertidumbre 537
15.4 Teoría de juegos 541
15.4.1 Solución óptima de juegos de suma cero entre dos personas 542
15.4.2 Solución de juegos con estrategias combinadas 545
Bibliografía 551
Capítulo 16 Modelos de inventario probabilísticos 553
16.1 Modelos de revisión continua 553
16.1.1 Modelo EOQ “probabilizado” 553
16.1.2 Modelo EOQ probabilístico 556
16.2 Modelos de un solo periodo 560
16.2.1 Modelo sin preparación (Modelo Newsvendor) 560
16.2.2 Modelo con preparación (Política s-S) 564
16.3 Modelo de varios periodos 567
Bibliografía 569
Capítulo 17 Cadenas de Markov 571
17.1 Definción de una cadena de Markov 571
17.2 Probabilidades de transición absolutas y de n pasos 574
17.3 Clasificación de los estados en una cadena de Markov 576
17.4 Probabilidades de estado estable y tiempos de retorno medios de cadenas ergódicas 578
17.5 Tiempo del primer paso 583
17.6 Análisis de los estados absorbentes 587
Bibliografía 592
Capítulo 18 Sistemas de colas 593
18.1 ¿Por qué estudiar las colas? 593
18.2 Elementos de un modelo de colas 595
18.3 Papel de la distribución exponencial 596
18.4 Modelos de nacimiento y muerte puros (relación entre las distribuciones exponencial y de Poisson) 600
18.4.1 Modelo de nacimiento puro 600
18.4.2 Modelo de muerte pura 604
18.5 Modelo de colas general de Poisson 606
18.6 Colas de Poisson especializadas 611
18.6.1 Medidas de desempeño de estado estable 612
18.6.2 Modelos de un solo servidor 616
18.6.3 Modelos de varios servidores 623
18.6.4 Modelo de servicio de máquinas (M/M/R):(GD/K/K), R , K 633
18.7 (M/G/1):(GD/q/q)—Fórmula de Pollaczek-Khintchine (P-K) 636
18.8 Otros modelos de colas 638
18.9 Modelos de decisión en colas 638
18.9.1 Modelos de costos 639
18.9.2 Modelo de nivel de aspiración 643
Bibliografía 645
Capítulo 19 Modelado de simulación 647
19.1 Simulación Montecarlo 647
19.2 Tipos de simulación 652
19.3 Elementos de la simulación de evento discreto 653
19.3.1 Definición genérica de eventos 653
19.3.2 Muestreo de distribuciones de probabilidad 654
19.4 Generación de números aleatorios 661
19.5 Mecánica de la simulación discreta 663
19.5.1 Simulación manual de un modelo de un solo servidor 663
19.5.2 Simulación basada en una hoja de cálculo del modelo de un solo servidor 669
19.6 Métodos para reunir observaciones estadísticas 670
19.6.1 Método de subintervalos 671
19.6.2 Método de réplica 673
19.7 Lenguajes de simulación 674
Bibliografía 676
Capítulo 20 Teoría de optimización clásica 677
20.1 Problemas no restringidos 677
20.1.1 Condiciones necesarias y suficientes 678
20.1.2 Método de Newton-Raphson 681
20.2 Problemas restringidos 683
20.2.1 Restricciones de igualdad 683
20.2.2 Restricciones de desigualdad. Condiciones de Karush-Kuhn-Tucker (KKT) 693
Bibliografía 698
Capítulo 21 Algoritmos de programación no lineal 699
21.1 Algoritmos no restringidos 699
21.1.1 Método de búsqueda directa 699
21.1.2 Método del gradiente 703
21.2 Algoritmos restringidos 706
21.2.1 Programación separable 707
21.2.2 Programación cuadrática 715
21.2.3 Programación estocástica 720
21.2.4 Método de combinaciones lineales 724
21.2.5 Algoritmo SUMT 726
Bibliografía 727
Apéndice A Tablas estadísticas 729
Apéndice B Respuestas parciales a problemas seleccionados 733
Índice 779
DATOS TÉCNICOS:
Formato: .pdf
Compresión: .rar
Paginas: 830
Peso: 134 MB
Idioma: Español
Pass: http://elblogdevaneza.blogspot.com/
Capítulo 1 Qué es la investigación de operaciones 1
1.1 Introducción 1
1.2 Modelos de investigación de operaciones 1
1.3 Solución del modelo de IO 5
1.4 Modelos de colas y simulación 6
1.5 El arte del modelado 6
1.6 Más que sólo matemáticas 7
1.7 Fases de un estudio de IO 9
1.8 Acerca de este libro 10
Bibliografía 11
Capítulo 2 Modelado con programación lineal 13
2.1 Modelo de PL con dos variables 13
2.2 Solución gráfica de la PL 16
2.2.1 Solución de un modelo de maximización 16
2.2.2 Solución de un modelo de minimización 24
2.3 Solución con computadora, aplicando Solver y AMPL 27
2.3.1 Solución de PL con Excel Solver 27
2.3.2 Solución de PL con AMPL 31
2.4 Aplicaciones de programación lineal 35
2.4.1 Inversión 35
2.4.2 Planificación de la producción y control de inventario 40
2.4.3 Planificación de la mano de obra 48
2.4.4 Planificación de desarrollo urbano 52
2.4.5 Mezcla y refinación 57
2.4.6 Aplicaciones de PL adicionales 63
Bibliografía 68
Capítulo 3 Método simplex y análisis de sensibilidad 69
3.1 Modelo de PL en forma de ecuación 69
3.2 Transición de la solución gráfica a la algebraica 72
3.3 Método simplex 76
3.3.1 Naturaleza iterativa del método simplex 77
3.3.2 Detalles de cálculo del algoritmo simplex 79
3.3.3 Resumen del método simplex 85
3.4 Solución artificial inicial 89
3.4.1 Método M 89
3.4.2 Método de dos fases 94
3.5 Casos especiales en el método simplex 99
3.5.1 Degeneración 99
3.5.2 Óptimos alternativos 102
3.5.3 Solución no acotada 104
3.5.4 Solución no factible 106
3.6 Análisis de sensibilidad 108
3.6.1 Análisis de sensibilidad gráfica 108
3.6.2 Análisis de sensibilidad algebraica. Cambios en el lado derecho 114
3.6.3 Análisis de sensibilidad algebraica. Función objetivo 123
3.6.4 Análisis de sensibilidad con Tora, Solver, y AMPL 129
3.7 Temas de cálculo en la programación lineal 131
Bibliografía 136
Capítulo 4 Dualidad y análisis postóptimo 137
4.1 Definición del problema dual 137
4.2 Relaciones primal-dual 141
4.2.1 Repaso de operaciones con matrices simples 141
4.2.2 Diseño de la tabla simplex 142
4.2.3 Solución dual óptima 143
4.2.4 Cálculos con la tabla simplex 150
4.3 Interpretación económica de la dualidad 153
4.3.1 Interpretación económica de las variables duales 154
4.3.2 Interpretación económica de las restricciones duales 156
4.4 Algoritmos simplex adicionales 158
4.4.1 Algoritmo simplex dual 159
4.4.2 Algoritmo simplex generalizado 164
4.5 Análisis postóptimo 165
4.5.1 Cambios que afectan la factibilidad 166
4.5.2 Cambios que afectan la optimalidad 171
Bibliografía 174
Capítulo 5 Modelo de transporte y sus variantes 175
5.1 Definición del modelo de transporte 175
5.2 Modelos de transporte no tradicionales 182
5.3 Algoritmo de transporte 187
5.3.1 Determinación de la solución de inicio 188
5.3.2 Cálculos iterativos del algoritmo de transporte 191
5.3.3 Explicación del método de los multiplicadores con el método simplex 199
5.4 Modelo de asignación 200
5.4.1 Método húngaro 201
5.4.2 Explicación del método húngaro con simplex 206
Bibliografía 208
Capítulo 6 Modelo de redes 209
6.1 Alcance y definición de modelos de redes 209
6.2 Algoritmo del árbol de mínima expansión 212
6.3 Problema de la ruta más corta 217
6.3.1 Ejemplos de aplicaciones de la ruta más corta 217
6.3.2 Algoritmos de la ruta más corta 221
6.3.3 Formulación de programación lineal del problema de la ruta más corta 230
6.4 Modelo de flujo máximo 234
6.4.1 Enumeración de cortes 235
6.4.2 Algoritmo de flujo máximo 236
6.4.3 Formulación de programación lineal en el modo de flujo máximo 244
6.5 CPM y PERT 247
6.5.1 Representación en forma de red 247
6.5.2 Cálculos del método de la ruta crítica (CPM) 252
6.5.3 Construcción del cronograma 255
6.5.4 Formulación de programación lineal de CPM 261
6.5.5 Redes PERT 262
Bibliografía 265
Capítulo 7 Programación lineal avanzada 267
7.1 Fundamentos del método simplex 267
7.1.1 Desde los puntos extremos hasta las soluciones básicas 269
7.1.2 Tabla simplex generalizada en forma matricial 272
7.2 Método simplex revisado 275
7.2.1 Desarrollo de las condiciones de optimalidad
y factibilidad 275
7.2.2 Algoritmo simplex revisado 278
7.3 Algoritmo de variables acotadas 283
7.4 Dualidad 290
7.4.1 Definición matricial del problema dual 290
7.4.2 Solución dual óptima 290
7.5 Programación lineal paramétrica 294
7.5.1 Cambios paramétricos en C 295
7.5.2 Cambios paramétricos en b 297
7.6 Más temas de programación lineal 300
Bibliografía 300
Capítulo 8 Programación de metas 301
8.1 Formulación de una programación de metas 301
8.2 Algoritmos de programación de metas 306
8.2.1 Método de los pesos 306
8.2.2 Método preventivo 308
Bibliografía 314
Capítulo 9 Programación lineal entera 315
9.1 Aplicaciones ilustrativas 315
9.1.1 Presupuesto de capital 316
9.1.2 Problema de cobertura de conjunto 320
9.1.3 Problema de cargo fijo 325
9.1.4 Restricciones Uno – u – otro y Si – entonces 330
9.2 Algoritmos de programación entera 335
9.2.1 Algoritmo de ramificación y acotamiento 336
9.2.2 Algoritmo de plano de corte 344
Bibliografía 349
Capítulo 10 Programación heurística 351
10.1 Introducción 351
10.2 Heurística codiciosa (búsqueda local) 352
10.2.1 Heurística de variable discreta 352
10.2.2 Heurística de variable continua 354
10.3 Metaheurística 357
10.3.1 Algoritmo de búsqueda tabú 358
10.3.2 Algoritmo de recocido simulado 365
10.3.3 Algoritmo genético 371
10.4 Aplicación de metaheurística a programas lineales enteros 376
10.4.1 Algoritmo tabú aplicado a una PLE 378
10.4.2 Algoritmo de recocido simulado aplicado a una PLE 382
10.4.3 Algoritmo genético aplicado a la PLE 386
10.5 Introducción a la programación de restricción (PR) 391
Bibliografía 392
Capítulo 11 Problema del agente viajero (TSP*) 395
11.1 Aplicaciones de ejemplo de TSP 395
11.2 Modelo TSP matemático 397
11.3 Algoritmos TSP exactos 407
11.3.1 Algoritmo de ramificación y acotamiento 407
11.3.2 Algoritmo del plano de corte 410
11.4 Heurísticas de búsqueda local 412
11.4.1 Heurística del vecino más cercano 413
11.4.2 Heurística de inversión 413
11.5 Metaheurísticas 416
11.5.1 Algoritmo tabú aplicado al modelo TSP 416
11.5.2 Algoritmo de recocido simulado aplicado al modelo TSP 420
11.5.3 TSP Algoritmo genético aplicado al modelo TSP 423
Bibliografía 427
Capítulo 12 Programación dinámica determinística 429
12.1 Naturaleza recursiva de los cálculos de programación dinámica (PD) 429
12.2 Recursividad hacia adelante (avance) y hacia atrás (retroceso) 433
12.3 Aplicaciones de PD seleccionadas 434
12.3.1 Modelo de la mochila/equipo de vuelo/carga de contenedor 435
12.3.2 Modelo de tamaño de la fuerza de trabajo 443
12.3.3 Modelo de reemplazo de equipo 446
12.3.4 Modelo de inversión 449
12.3.5 Modelos de inventario 453
12.4 Problema de dimensionalidad 453
Bibliografía 456
Capítulo 13 Modelos de inventario determinísticos 457
13.1 Modelo general de inventario 457
13.2 El papel (rol) de la demanda en el desarrollo de modelos de inventario 458
13.3 Modelos estáticos de cantidad de pedido económico (EOQ) 460
13.3.1 Modelo EOQ clásico 460
13.3.2 EOQ con reducciones de precios 465
13.3.3 Cantidad de pedido económica (EOQ) de varios artículos con limitación de almacenamiento 469
13.4 Modelos dinámicos de cantidad de pedido económica (EOQ) 471
13.4.1 Modelo de EOQ sin costo de preparación 473
13.4.2 Modelo de EOQ con costo de preparación 476
Bibliografía 487
Capítulo 14 Repaso de probabilidad básica 489
14.1 Leyes de probabilidad 489
14.1.1 Ley de la adición de probabilidad 490
14.1.2 Ley de probabilidad condicional 491
14.2 Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad 492
14.3 Expectativa de una variable aleatoria 495
14.3.1 Media y varianza (desviación estándar) de una variable aleatoria 496
14.3.2 Variables aleatorias conjuntas 497
14.4 Cuatro distribuciones de probabilidad comunes 500
14.4.1 Distribución binomial 500
14.4.2 Distribución de Poisson 501
14.4.3 Distribución exponencial negativa 503
14.4.4 Distribución normal 504
14.5 Distribuciones empíricas 506
Bibliografía 512
Capítulo 15 Análisis de decisiones y juegos 513
15.1 Toma de decisiones bajo certidumbre. Proceso de jerarquía analítica (PJA) 513
15.2 Toma de decisiones en condiciones de riesgo 523
15.2.1 Árbol de decisiones. Basado en el criterio del valor esperado 523
15.2.2 Variantes del criterio del valor esperado 529
15.3 Decisión bajo incertidumbre 537
15.4 Teoría de juegos 541
15.4.1 Solución óptima de juegos de suma cero entre dos personas 542
15.4.2 Solución de juegos con estrategias combinadas 545
Bibliografía 551
Capítulo 16 Modelos de inventario probabilísticos 553
16.1 Modelos de revisión continua 553
16.1.1 Modelo EOQ “probabilizado” 553
16.1.2 Modelo EOQ probabilístico 556
16.2 Modelos de un solo periodo 560
16.2.1 Modelo sin preparación (Modelo Newsvendor) 560
16.2.2 Modelo con preparación (Política s-S) 564
16.3 Modelo de varios periodos 567
Bibliografía 569
Capítulo 17 Cadenas de Markov 571
17.1 Definción de una cadena de Markov 571
17.2 Probabilidades de transición absolutas y de n pasos 574
17.3 Clasificación de los estados en una cadena de Markov 576
17.4 Probabilidades de estado estable y tiempos de retorno medios de cadenas ergódicas 578
17.5 Tiempo del primer paso 583
17.6 Análisis de los estados absorbentes 587
Bibliografía 592
Capítulo 18 Sistemas de colas 593
18.1 ¿Por qué estudiar las colas? 593
18.2 Elementos de un modelo de colas 595
18.3 Papel de la distribución exponencial 596
18.4 Modelos de nacimiento y muerte puros (relación entre las distribuciones exponencial y de Poisson) 600
18.4.1 Modelo de nacimiento puro 600
18.4.2 Modelo de muerte pura 604
18.5 Modelo de colas general de Poisson 606
18.6 Colas de Poisson especializadas 611
18.6.1 Medidas de desempeño de estado estable 612
18.6.2 Modelos de un solo servidor 616
18.6.3 Modelos de varios servidores 623
18.6.4 Modelo de servicio de máquinas (M/M/R):(GD/K/K), R , K 633
18.7 (M/G/1):(GD/q/q)—Fórmula de Pollaczek-Khintchine (P-K) 636
18.8 Otros modelos de colas 638
18.9 Modelos de decisión en colas 638
18.9.1 Modelos de costos 639
18.9.2 Modelo de nivel de aspiración 643
Bibliografía 645
Capítulo 19 Modelado de simulación 647
19.1 Simulación Montecarlo 647
19.2 Tipos de simulación 652
19.3 Elementos de la simulación de evento discreto 653
19.3.1 Definición genérica de eventos 653
19.3.2 Muestreo de distribuciones de probabilidad 654
19.4 Generación de números aleatorios 661
19.5 Mecánica de la simulación discreta 663
19.5.1 Simulación manual de un modelo de un solo servidor 663
19.5.2 Simulación basada en una hoja de cálculo del modelo de un solo servidor 669
19.6 Métodos para reunir observaciones estadísticas 670
19.6.1 Método de subintervalos 671
19.6.2 Método de réplica 673
19.7 Lenguajes de simulación 674
Bibliografía 676
Capítulo 20 Teoría de optimización clásica 677
20.1 Problemas no restringidos 677
20.1.1 Condiciones necesarias y suficientes 678
20.1.2 Método de Newton-Raphson 681
20.2 Problemas restringidos 683
20.2.1 Restricciones de igualdad 683
20.2.2 Restricciones de desigualdad. Condiciones de Karush-Kuhn-Tucker (KKT) 693
Bibliografía 698
Capítulo 21 Algoritmos de programación no lineal 699
21.1 Algoritmos no restringidos 699
21.1.1 Método de búsqueda directa 699
21.1.2 Método del gradiente 703
21.2 Algoritmos restringidos 706
21.2.1 Programación separable 707
21.2.2 Programación cuadrática 715
21.2.3 Programación estocástica 720
21.2.4 Método de combinaciones lineales 724
21.2.5 Algoritmo SUMT 726
Bibliografía 727
Apéndice A Tablas estadísticas 729
Apéndice B Respuestas parciales a problemas seleccionados 733
Índice 779
DATOS TÉCNICOS:
Formato: .pdf
Compresión: .rar
Paginas: 830
Peso: 134 MB
Idioma: Español
Pass: http://elblogdevaneza.blogspot.com/
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