Investigación de operaciones I

dc.creatorCorporación Universidad de la Costa
dc.date2020-07-22T19:23:36Z
dc.date2020-07-22T19:23:36Z
dc.date2020
dc.date.accessioned2023-10-03T20:07:05Z
dc.date.available2023-10-03T20:07:05Z
dc.identifierhttps://hdl.handle.net/11323/6812
dc.identifierCorporación Universidad de la Costa
dc.identifierREDICUC - Repositorio CUC
dc.identifierhttps://repositorio.cuc.edu.co/
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/9174340
dc.descriptionExiste una gran diversidad de situaciones de decisiones en el campo de aplicación de la ingeniería industrial, pero hay un conjunto de problemas que por sus características pueden ser expresados en forma matemática mediante modelos de programación lineal para ser resueltos de forma óptima. Esto constituye una gran ayuda cuando los recursos son escasos y se deben por tanto emplear de la mejor manera posible. Esta herramienta analítica empleada creativamente por los Ingenieros Industriales contribuye sin duda al mejoramiento de las operaciones al interior de una organización, lo cual se traduce en reducción de costos, incrementos en la productividad entre otros beneficios.
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherCorporación Universidad de la costa
dc.publisherIngeniería Industrial
dc.relationContenidos académicos por cátedra
dc.relationBazaraa, Mokhtar. Programación lineal y flujo en redes. Segunda Edición. México: Limusa, 1998 c2005.
dc.relationWinston, Wayne L Investigación de operaciones: aplicaciones y algoritmos / México: Unilibros ediciones, 2005.
dc.relationTaha, Hamdy A. Investigación de operaciones / México : Pearson Educación, 2004.
dc.relationLeón González, Ángel. Manual práctico de investigación de operaciones / Barranquilla : Uninorte, 1994
dc.relationOspina-Mateus, H., Acevedo-Chedid, J., Salas-Navarro, K., Morales-Londoño, N., & Montero-Perez, J. (2017, September). Model of Optimization of Mining Complex for the Planning of Flow of Quarry Production of Limestone in Multiple Products and with Elements for the Analysis of the Capacity. In Workshop onEngineeringApplications (pp. 544-555). Springer, Cham.
dc.relationBarrios, M. A. O. (2013). Teoría de restricciones y modelación PL como herramientas de decisión estratégica para el incremento de la productividad en la línea de toallas de una compañía del sector textil y de confecciones. Prospectiva, 11(1), 21-30.
dc.relationCoronado-Hernández, J. R., Pardo-Mora, E. M., & Valero-Herrero, M. (2011). A Multi-objective model for selection of projects to finance new enterprise SMEs in Colombia. Journal of Industrial Engineering and Management, 4(3), 407-417.
dc.relationMaheut, J., Sabater, J. P. G., Gómez, F. G., & Hernández, J. R. C. (2010, October). Modelo programación por metas MILP para la planificación de operaciones de una planta de ensamblaje de motores. In 4th International Conference on Industrial Engineering and Industrial Management (pp. 1376-1387).
dc.relationObredor-Baldovino, T., Barcasnegras-Moreno, E., Mercado-Caruso, N., Salas-Navarro, K., & Sana, S. S. (2018). Coverage Reduction: A Mathematical Model. Journal of Advanced Manufacturing Systems, 17(03), 317-331.
dc.relationJimenez-Barros, M. A., Ramirez Rios, D. G., Ardila Hernandez, C. J., Castro Bolaño, L. J., & Neira Rodado, D. (2020). Design of a Decision Support System for Multiobjective Activity Planning and Programming Using Global Bacteria Optimization. (S. K. & D. J., Eds.), Lecture Notes in Computer Science (Including Subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). Universidad de la Costa, Barranquilla, Colombia: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-030-47679-3_14
dc.relationViloria, A., Crissien, T., Lezama, O. B. P., Pertuz, L., Orellano, N., & Mercado, C. V. (2020). Classification of Authors for a Recommendation Process Integrated to a Scientific Meta-Search Engine. (R. A., P.-C. M., & G. T., Eds.), Smart Innovation, Systems and Technologies. Universidad de La Costa, Barranquilla, Colombia: Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-15-4875-8_14
dc.relationRomero-Conrado, A. R., Castro-Bolaño, L. J., Montoya-Torres, J. R., & Jiménez-Barros, M. (2017). La utilización de la investigación de operaciones como soporte a la toma de decisiones en el sector salud: Un estado del arte. DYNA (Colombia), 84(201), 129–137. https://doi.org/10.15446/dyna.v84n201.57504
dc.relationPerez, R., Vásquez, C., & Viloria, A. (2019). An intelligent strategy for faults location in distribution networks with distributed generation. Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, 36(2), 1627–1637. https://doi.org/10.3233/JIFS-18807
dc.relationParody, A., Ávila, A., Gaitán, M., Galofre, M., Wilches, M., Ramírez, L., … Silva, J. (2019). Optimization of factors that influence the “settlement” of the concrete in mixer transport. Communications in Computer and Information Science (Vol. 1122 CCIS). https://doi.org/10.1007/978-981-15-1301-5_18
dc.relationParody, A., Viloria, A., Lis, J. P., Malagón, L. E., García Cali, E., & Hernández Palma, H. (2018). Application of an experimental design of D-optimum mixing based on restrictions for the optimization of the pre-painted steel line of a steel producer and marketing company. Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) (Vol. 10943 LNCS). https://doi.org/10.1007/978-3-319-93803-5_68
dc.relationLandinez-Lamadrid, D. C., Ramirez-Ríos, D. G., Neira Rodado, D., Parra Negrete, K., & Combita Niño, J. P. (2017). El valor de Shapley: sus algoritmos y aplicación en cadenas de suministro. INGE CUC, 13(1), 61-69. https://doi.org/10.17981/ingecuc.13.1.2017.06
dc.relationLasso Cardona, L., Franco Ocampo, D., & Agudelo Acevedo, A. (2020). Voracious and Heuristic Algorithms: A focus on the Minimum Path Problem. INGE CUC, 16(2). https://doi.org/10.17981/10.17981/ingecuc.16.2.2020.05
dc.relationPacheco Velásquez, E. (2013). Un modelo para la optimización de políticas de inventario conjuntas en cadenas de suministro. INGE CUC, 9(1), 11-23. Recuperado a partir de https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/view/105
dc.relationFlores Flores, J., & Alvarez-Madrigal, M. (2013). Alternativa heurística MCM para problemas de ruteo de vehículos. INGE CUC, 9(2), 52-57. Recuperado a partir de https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/view/6
dc.relationRamirez-Rios, D. G., Rodriguez Pinto, C., Visbal Martinez, J., Monroy Silvera, F., De la Cruz Hernández, J., Donoso Meisel, Y., & Paternina Arboleda, C. D. (2016). A bi-criteria optimization model for parallel machine scheduling: game theoretic vs genetic algorithms. IJMSOR: International Journal of Management Science & Operation Research, 1(1), 20-30. Retrieved from http://ijmsoridi.com/index.php/ijmsor/article/view/73
dc.relationBustacara Prasca, A., Becerra Rueda, E., & Niebles-Atencio, F. (2016). Multiobjective scheduling using an ant colony system in a mineral analysis laboratory. IJMSOR: International Journal of Management Science & Operation Research, 1(1), 8-19. Retrieved from http://ijmsoridi.com/index.php/ijmsor/article/view/72
dc.rightsCC0 1.0 Universal
dc.rightshttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.subjectSituaciones de decisiones
dc.subjectCampo de aplicación
dc.subjectIngeniería industrial
dc.titleInvestigación de operaciones I
dc.typeOtros
dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_1843
dc.typeText
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/other
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/submittedVersion
dc.typehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTOTR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.typehttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa


Este ítem pertenece a la siguiente institución