1. ¿Cuál es la diferencia principal entre los modelos colas y modelos de simulación? Los modelos de colas son puramente matemáticos y, en consecuencia, están sujetos a hipótesis específicas que limitan el alcance de su aplicación. La simulación, por otra parte, es flexible y puede utilizarse para analizar prácticamente cualquier situación de colas. Los modelos de colas son puramente estadísticos y, en consecuencia, no están sujetos a hipótesis específicas que limitan el alcance de su aplicación. La simulación, por otra parte, es flexible y puede utilizarse para analizar prácticamente cualquier situación de colas. Determinar medidas de desempeño de las líneas de espera, como tiempo de espera promedio en la cola, tiempo de espera promedio para el servicio, y el uso de las instalaciones de servicio. Son Los modelos de colas y, en consecuencia, están sujetos a hipótesis específicas que limitan el alcance de su aplicación. La simulación, por otra parte, es flexible y puede utilizarse para analizar prácticamente cualquier situación de colas. .
2. Capacidad de producción expresada en función de las horas de mano de obra y máquina disponibles, inventario en proceso y normas de control de calidad. Departamento de producción. Departamento de materiales. Departamento de ventas. Departamento de ventas y producción.
3. ¿Cuál es las técnicas más importante de investigación operativa? Programación Lineal Programación dinámica Programación entera Departamento de ventas lineales.
4. ¿Qué es el arte modelado? Son representaciones exactas de situaciones reales Son modelos probabilísticos y estocásticos para analizar líneas de espera, y la simulación estima las medidas de desempeño al imitar el comportamiento del sistema real. Tiene ventajas para observar un sistema real, ya que la diferencia principal entre las colas y la simulación es que los modelos de colas son puramente matemáticos. Cuáles son las ventajas para observar un sistema real.
5. Esta diseñada para modelos con funciones objetivo y restricciones lineales y es considerada la técnica más importante de IO. Ecuación lineal Programación lineal Algoritmo lineal Ninguna de las anteriores.
6. Las colas y la simulación determinan medidas de desempeño de las líneas de espera, como: Modelos probabilísticos y estocásticos para analizar líneas de espera. Tiempo de espera promedio en la cola, tiempo de espera promedio para el servicio, y el uso de las instalaciones de servicio. Análisis de tiempo de espera, desarrollo de tiempo de espera e instalación del servicio. Los Modelos probabilísticos y estocásticos para analizar líneas de espera sirven para buscar zonas factibles.
7. Capacidad de producción expresada en función de las horas de mano de obra y máquina disponibles, inventario en proceso y normas de control de calidad. Departamento de producción. Departamento de materiales. Departamento de ventas Ninguna de las anteriores.
8. Un primer nivel de abstracción requiere definir los límites del mundo real supuesto. Reflexionando un poco, podemos aproximar el sistema real por medio de dos parámetros dominantes: Tasa de producción y tasa de interés. Tasa de producción y tasa de consumo. Producción, interés y consumo. Costo y precio.
9. Implica variables como la capacidad de producción, las normas de control de calidad y la disponibilidad de las materias primas. Tasa de producción. Tasa de consumo. Tasa del producto. Tasa especial.
10. Complete: Ahora es más fácil abstraer un modelo desde el mundo ________supuesto. Con las tasas de __________ y ___________se pueden establecer medidas de exceso o escasez de________. Real-producción - consumo- inventario Fantástico producción- costo. Consumo-tasa de interés- tasa de consumo Costo, producto- precio.
11. Debido a la naturaleza matemática de los modelos de IO, tendemos a pensar que un estudio de investigación de operaciones siempre está enraizado en el: Análisis científico. Análisis pro alimenticio de conocimientos. Análisis matemático. Análisis económico.
12. SELECCIÓN MÚLTIPLE: Para implementar la IO en la práctica, las fases principales son: Definición del problema. Construcción del modelo. Inventario de modelos Solución del modelo. Validación del modelo. Desarrollo del proyecto Implementación de la solución. Análisis del problema.
13. ¿Qué es investigación operativa? Es una disciplina que se ocupa de la aplicación de métodos analíticos avanzados para ayudar a tomar mejores decisiones. Es una rama de las matemáticas que consiste en el uso de modelos matemáticos, estadística y algoritmos con objeto de realizar un proceso de toma de decisiones. Es un método analítico avanzado que permite la resolución de problemas y la toma de mejores decisiones en las organizaciones. Todas son correctas .
14. ¿Cuándo surgió la investigación operativa? El campo moderno de la investigación operativa surgió durante la Segunda Guerra Mundial El campo moderno de la investigación operativa surgió durante el periodo prehispánico La investigación operativa surgió durante la Guerra fría La investigación operativa surgió en el año 1941.
15. ¿Cómo se definió la investigación operativa en el periodo de la segunda guerra mundial? Se definió como "un método científico para proporcionar a los departamentos ejecutivos una base cuantitativa para la toma de decisiones sobre las operaciones bajo su control" Se definió como una organización de regulación de patentes enfocada a la invención de tecnología Se definió como una organización internacional de normalización Se definió como una arquitectura de software .
16. ¿Cuál es el objetivo de la investigación de operaciones? Se ocupa de la resolución de problemas relacionados con la conducción y coordinación de las operaciones o actividades dentro de una organización. Se ocupa de la cantidad de trabajo que una aplicación debe de realizar en una unidad de tiempo. Se enfoca en el diseño de software, donde las tareas se reparten entre los proveedores de recursos o servicios, llamados servidores, y los demandantes, llamados clientes. Previene, detecta y responde a ataques de seguridad.
17. ¿Cuáles son las fases de la investigación operativa? Formulación y definición del problema. Construcción del modelo. Solución del modelo. Validación del modelo. Implementación de resultados. Todas son correctas.
18. Formulación y definición del problema. Descripción de los objetivos del sistema, es decir, qué se desea optimizar; identificar las variables implicadas, ya sean controlables o no; determinar las restricciones del sistema. El investigador de operaciones debe decidir el modelo a utilizar para representar el sistema. Debe ser un modelo tal que relacione a las variables de decisión con los parámetros y restricciones del sistema Una vez que se tiene el modelo, se procede a derivar una solución matemática empleando las diversas técnicas y métodos matemáticos para resolver problemas y ecuaciones. La validación de un modelo requiere que se determine si dicho modelo puede predecir con certeza el comportamiento del sistema. .
19. Validación del modelo Descripción de los objetivos del sistema, es decir, qué se desea optimizar; identificar las variables implicadas, ya sean controlables o no; determinar las restricciones del sistema. El investigador de operaciones debe decidir el modelo a utilizar para representar el sistema. Debe ser un modelo tal que relacione a las variables de decisión con los parámetros y restricciones del sistema. Una vez que se tiene el modelo, se procede a derivar una solución matemática empleando las diversas técnicas y métodos matemáticos para resolver problemas y ecuaciones. La validación de un modelo requiere que se determine si dicho modelo puede predecir con certeza el comportamiento del sistema. .
20. ¿Cuál es el aspecto importante de la fase de solución del modelo? Análisis Análisis y verificación Análisis de sensibilidad Verificación.
21. El objetivo de la definición del problema es identificar tres elementos principales del problema de decisión: Descripción de las alternativas de decisión Verificación y análisis de sensibilidad Determinación del objetivo del estudio Especificación de las limitaciones bajo las cuales funciona el sistema modelado.
22. Señale las herramientas extensivas para realizar cálculos en la IO AMPL Buffer Excel Canva.
23. Implica un intento de transformar la definición del problema en relaciones matemáticas. Solución del modelo Construcción del modelo Implementación Especificación .
24. Implica definir el alcance del problema investigado. Esta función debe ser realizada por todo el equipo de IO. Definición del problema Solución del modelo Verificación Investigación de operaciones.
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