2. INTRODUCCINA LA INVESTIGACINDE OPERACIONESNovena
edicinFrederick S. HillierStanford UniversityGerald J.
LiebermanLate of Stanford UniversityRevisin tcnicaGuillermo Martnez
del Campo V.Universidad Iberoamericana, Ciudad de MxicoErnesto A.
PachecoInstituto Tecnolgico y de Estudios Superiores de
MonterreyCampus Ciudad de MxicoMXICO BOGOT BUENOS AIRES CARACAS
GUATEMALA MADRID NUEVA YORKSAN JUAN SANTIAGO SO PAULO AUCKLAND
LONDRES MILN MONTREALNUEVA DELHI SAN FRANCISCO SINGAPUR ST. LOUIS
SIDNEY TORONTO
3. Director Higher Education: Miguel ngel Toledo
CastellanosEditor sponsor: Pablo E. Roig V.Coordinadora editorial:
Marcela I. Rocha MartnezEditor de desarrollo: Edmundo Carlos Ziga
GutirrezSupervisor de produccin: Zeferino Garca GarcaTraductores:
Jess Elmer Murrieta Murrieta y Carlos Roberto Cordero
PedrazaINTRODUCCIN A LA INVESTIGACIN DE OPERACIONESNovena
edicinProhibida la reproduccin total o parcial de esta obra,por
cualquier medio, sin la autorizacin escrita del editor.DERECHOS
RESERVADOS 2010, 2006, 1997, 1991, 1981 respecto a la quinta edicin
en espaol porMcGRAW-HILL/INTERAMERICANA EDITORES, S.A. DE C.V.A
Subsidiary of The McGraw-Hill Companies, Inc.Prolongacin Paseo de
la Reforma 1015, Torre A,Piso 17, Colonia Desarrollo Santa
Fe,Delegacin lvaro Obregn,C.P. 01376, Mxico, D.F.Miembro de la
Cmara Nacional de la Industria Editorial Mexicana, Reg. Nm.
736ISBN: 978-607-15-0308-4(ISBN edicin anterior:
970-10-5621-3)Traducido de la novena edicin de Introduction to
operations research, by Frederick S. Hiller and Gerald J.
LiebermanCopyright 2010 by The McGraw-Hill Companies, Inc. All
rights reserved.0-07-337629-91234567890 109876543210Impreso en
Mxico Printed in Mexico
4. Frederick S. Hillier naci y creci en Aberdeen, Washington,
donde gan premios estatales enconcursos escolares de nivel medio en
elaboracin de ensayos, matemticas, debate y msica.Como estudiante
en la Universidad de Stanford fue el primero en su clase de
Ingeniera entre 300estudiantes.Tambin gan el premio McKinsey por
sus artculos tcnicos, gan el premio de debatepara estudiantes de
segundo ao, toc en el quinteto de aire de Stanford y gan el premio
Hamiltonpor combinar la excelencia en Ingeniera con logros notables
en Humanidades y Ciencias Sociales.Despus de su graduacin en
Ingeniera Industrial, fue premiado con tres becas nacionales
(Natio-nal Science Foundation, Tau Beta Pi y Danforth) para
realizar sus estudios de posgrado en Stanfordcon especializacin en
Investigacin de Operaciones. Despus de recibir su grado de Doctor,
seuni al cuerpo de profesores de la Universidad de Stanford, donde
alcanz el grado de profesor asis-tente a los 28 aos y de profesor
de tiempo completo a los 32 aos. Tambin fue maestro visitanteen la
Universidad de Cornell, Universidad Carnegie-Mellon, Universidad
Tcnica de Dinamarca,Universidad de Canterbury (Nueva Zelanda) y la
Universidad de Cambridge (Inglaterra). Despusde 35 aos en Stanford,
tom un retiro voluntario de sus responsabilidades en el magisterio
en1996 para enfocarse de tiempo completo en la autora de libros, y
ahora es profesor emrito enInvestigacin de Operaciones en
Stanford.La investigacin del Dr. Hillier se ha extendido a una gran
variedad de reas, entre las cualesse incluyen Programacin Entera,
Teora de Colas y su aplicacin, Control Estadstico de la Ca-lidad y
Aplicacin de la Investigacin de Operaciones en el Diseo de Sistemas
Productivos y dePresupuestos de Capital. Ha publicado de manera
continua y sus documentos de seminario hansido seleccionados para
su publicacin en libros de lecturas selectas al menos diez veces.
Fue ga-nador del primer premio del concurso de investigacin en
Presupuestos de Capital para ProyectosInterrelacionados patrocinado
por The Institute of Management Science (TIMS) y la Oficina
deInvestigacin Naval de Estados Unidos. Junto con el Dr. Lieberman
fue reconocido con la men-cin honorfica del premio Lanchester de
1995 (mejor publicacin en ingls de cualquier tipo enel campo de la
Investigacin de Operaciones), que le fue otorgado por el Institute
of OperationsResearch and the Management Sciences (INFORMS) por la
sexta edicin de este libro. Asmismo,gan el prestigiado premio 2004
INFORMS Expository Writing Award por la octava edicin deeste
libro.El Dr. Hillier ha desempeado muchos puestos de liderazgo en
las sociedades profesionalesde su campo. Por ejemplo, ha servido
como tesorero de la Operations Research Society ofAmerica(ORSA),
vicepresidente de reuniones de TIMS, codirector general de la
Reunin Internacionalde 1989 de TIMS en Osaka, Japn, director del
Comit de Publicaciones de TIMS, director delComit de bsqueda de
editor en Investigacin de Operaciones de ORSA, director del Comit
deplaneacin de recursos de ORSA, director del Comit de reuniones
combinadas ORSA/TIMS ydirector del Comit de seleccin para el premio
en teora John von Neumann de INFORMS. En laactualidad trabaja como
editor de la International Series in Operations Research and
ManagementScience que publica Springer, conformada por una
relevante serie de libros que l fund en 1993.Adems de Introduction
to Operations Research y de los dos volmenes que lo
acompaan,Introduction to Mathematical Programming (2a. ed., 1995) e
Introduction to Stochastic Modelsin Operations Research (1990), sus
libros son The Evaluation of Risky Interrelated
Investments(North-Holland, 1969), QueueingTables and Graphs
(Elsevier North-Holland, 1981, coescrito conO. S. Yu, con D. M.
Avis, L. D. Fossett, F. D. Lo y M. I. Reiman), e Introduction to
ManagementScience: A Modeling and Case Studies Approach with
Spreadsheets (3a. ed., McGraw-Hill/Irwin,2008, coescrito con M. S.
Hillier).Desafortunadamente, el otro autor, Gerald J. Lieberman,
falleci en 1999. Fue profesoremrito en Investigacin de Operaciones
y Estadstica de la Universidad de Stanford, donde fuedirector
fundador del Departamento de Investigacin de Operaciones. Fue
ingeniero (pues recibiun grado en Ingeniera Mecnica de Cooper
Union) y estadstico en Investigacin de OperacionesACERCA DE LOS
AUTORES
5. (con una maestra de la Universidad de Columbia en Estadstica
Matemtica y un doctorado de laUniversidad de Stanford en
estadstica).El Dr. Lieberman fue uno de los lderes ms eminentes de
Stanford en las dcadas recientes.Despus de dirigir el Departamento
de Investigacin de Operaciones, fue decano asociado de laEscuela de
Humanidades y Ciencias, vicerrector y decano de investigacin,
vicerrector y decano deestudios de posgrado, director del Senado de
la facultad, miembro del Consejo de la Universidad ydel Comit de
celebracin del centenario. Tambin trabaj en Stanford como rector o
rector activobajo tres diferentes presidentes de esta
institucin.Durante estos aos de liderazgo en la universidad, tambin
permaneci activo profesional-mente. Su investigacin se destac en
las reas estocsticas de Investigacin de Operaciones, confrecuencia
en la interfase de la Probabilidad Aplicada y la Estadstica. Public
de manera extensaen las reas de Confiabilidad y Control de Calidad
y en el Modelado de Sistemas Complejos, en elcual incluy su Diseo
ptimo cuando los recursos son limitados.El Dr. Lieberman, que fue
reconocido como uno de los lderes ms importantes en el campode la
Investigacin de Operaciones, desempe numerosos papeles de
liderazgo, como presidenteelecto del Institute of Management
Sciences. Sus honores profesionales incluyeron ser elegido ala
National Academy of Engineering, donde recibi la medalla Shewhart
de la American Societyfor Quality Control, recibi el premio
Cuthbertson por su servicio excepcional a la Universidad deStanford
y trabaj como adjunto en el centro para estudios avanzados en
Ciencias del Comporta-miento. Adems, el Institute of Operations
Research and the Management Sciences (INFORMS)lo premi junto al Dr.
Hillier con la mencin honorfica del premio Lanchester de 1995 por
la sextaedicin de este libro. En 1996, INFORMS tambin lo premi con
la prestigiosa medalla Kimballpor sus contribuciones excepcionales
al campo de la Investigacin de Operaciones y Ciencias dela
Administracin.Adems de Introduction to Operations Research y los
dos volmenes que lo acompaan,Introduction to Mathematical
Programming (2a. ed., 1995) e Introduction to Stochastic Modelsin
Operations Research (1990), sus libros son Handbook of Industrial
Statistics (Prentice-Hall,1955, coescrito con A. H. Bowker), Tables
of the Non-Central t-Distribution (Stanford UniversityPress, 1957,
coescrito con G. J. Resnikoff), Tables of the Hypergeometric
Probability Distribution(Stanford University Press, 1961, coescrito
con D. Owen), Engineering Statistics, segunda edi-cin
(Prentice-Hall, 1972, coescrito con A. H. Bowker), e Introduction
to Management Science:A Modeling and Case Studies Approach with
Spreadsheets (McGraw-Hill/Irwin, 2000, coescritocon F. S. Hillier y
M. S. Hillier).vi ACERCA DE LOS AUTORES
6. Karl Schmedders es profesor asociado en el Departamento de
Economa Administrativa y Cien-cias de la Decisin en la Escuela de
posgrado Kellogg de Administracin (Northwestern Uni-versity), donde
ensea Mtodos Cuantitativos para la Toma de Decisiones
Administrativas. Susintereses en investigacin incluyen aplicaciones
de la Investigacin de Operaciones en la TeoraEconmica, Teora del
Equilibrio General con Mercados Imperfectos, Precio de Activos y
Econo-ma Computacional. El Dr. Schmedders recibi su doctorado en
Investigacin de Operaciones de laUniversidad de Stanford, donde
imparti cursos de esta disciplina a nivel licenciatura y
posgrado.Entre las clases que imparti se puede mencionar el curso
sobre casos de estudio en investigacinde operaciones, y despus fue
invitado a dictar una conferencia auspiciada por el Institute of
Ope-rations Research and the Management Sciences (INFORMS) acerca
de su experiencia exitosa coneste curso. Recibi diversos premios
por su enseanza en Stanford, que incluyen el
prestigiadoreconocimiento de la Universidad Walter J. Gores
Teaching Award. Tambin fue nombrado profe-sor del ao L. G.
Lavengood en la Escuela de Administracin Kellog. Despus de impartir
cursoscomo profesor visitante enWHU Koblenz (una escuela de
negocios lder enAlemania), gan variospremios a la enseanza.Molly
Stephens es asociada en la oficina de Los Angeles de Quinn,
Emanuel, Urquhart, Oliver &Hedges, LLP. Se gradu en la
Universidad de Stanford con una licenciatura en Ingeniera
Industrialy una maestra en Investigacin de Operaciones. La seora
Stephens fue profesora de la Escuelade Ingeniera en Stanford y
sirvi como asistente de enseanza en el curso de casos de estudio
enesta disciplina. Como asistente de enseanza analiz problemas de
Investigacin de Operacionesdel mundo real y la transformacin de
estos problemas en estudios de caso para el saln de clases.Su
investigacin fue premiada con una beca de investigacin para
estudiantes de Stanford, dondecontinu con su trabajo y fue invitada
a participar en una conferencia de INFORMS para presentarsus
conclusiones sobre estudios de casos exitosos en el saln de clases.
Despus de su graduacin,la seora Stephens trabaj en Andersen
Consulting como integradora de sistemas, donde experi-ment casos
reales desde adentro, antes de continuar sus estudios de posgrado
en la escuela de leyesde la Universidad de Texas en Austin donde
obtuvo el grado con honores.ACERCA DE LOS AUTORES DE CASOS
7. A la memoria de nuestros padresya la memoria de mi querido
mentor,Gerald J. Lieberman, quien fue un verdadero giganteen
nuestro campo de estudioDEDICATORIA
8. PREFACIO xxiCAPTULO 1Introduccin 11.1 Orgenes de la
investigacin de operaciones 11.2 Naturaleza de la investigacin de
operaciones 21.3 Efecto de la investigacin de operaciones 31.4
Algoritmos y paquetes de IO 3Referencias seleccionadas 6Problemas
6CAPTULO 2Panorama del enfoque de modelado en investigacin de
operaciones 72.1 Denicin del problema y recoleccin de datos 72.2
Formulacin de un modelo matemtico 92.3 Obtencin de soluciones a
partir del modelo 112.4 Prueba del modelo 142.5 Preparacin para
aplicar el modelo 152.6 Implementacin 162.7 Conclusiones
17Referencias seleccionadas 17Problemas 18CAPTULO 3Introduccin a la
programacin lineal 213.1 Ejemplo prototpico 223.2 Modelo de
programacin lineal 273.3 Supuestos de programacin lineal 323.4
Ejemplos adicionales 383.5 Formulacin y solucin de modelos de
programacin lineal en una hoja declculo 553.6 Construccin de
modelos grandes de programacin lineal 623.7 Conclusiones
69Referencias seleccionadas 69Ayudas de aprendizaje para este
captulo en nuestro sitio web (www.mhhe.com/hillier) 70Problemas
70Caso 3.1 Ensamble de automviles 79Resumen de los casos
adicionales en nuestro sitio web (www.mhhe.com/hillier) 80Caso 3.2
Disminucin de costos en una cafetera 80Caso 3.3 Asignacin de
personal en un centro de llamadas 80Caso 3.4 Promocin de un cereal
para el desayuno 80CONTENIDO
9. CAPTULO 4Solucin de problemas de programacin lineal: mtodo
smplex 814.1 Esencia del mtodo smplex 814.2 Preparacin para el
mtodo smplex 864.3 lgebra del mtodo smplex 894.4 El mtodo smplex en
forma tabular 944.5 Rompimiento de empates en el mtodo smplex 984.6
Adaptacin a otras formas de modelo 1014.7 Anlisis posptimo 1194.8
Uso de computadora 1254.9 Enfoque de punto interior para resolver
problemas de programacin lineal 1284.10 Conclusiones 133Apndice 4.1
Introduccin al uso de LINDO y LINGO 133Referencias seleccionadas
136Ayudas de aprendizaje para este captulo en nuestro sitio de
internet (www.mhhe.com/hillier) 137Problemas 138Caso 4.1 Telas y
moda de otoo 145Resumen de los casos adicionales en el sitio en
internet del libro (www.mhhe.com/hillier) 147Caso 4.2 Nuevas
fronteras 147Caso 4.3 Asignacin de estudiantes a escuelas
147CAPTULO 5Teora del mtodo smplex 1485.1 Fundamentos del mtodo
smplex 1485.2 Forma matricial del mtodo smplex 1585.3 Una idea
fundamental 1665.4 El mtodo smplex revisado 1695.5 Conclusiones
171Referencias seleccionadas 172Ayudas de aprendizaje para este
captulo en nuestro sitio en internet (www.mhhe.com/hillier)
172Problemas 173CAPTULO 6Teora de la dualidad y anlisis de
sensibilidad 1796.1 Esencia de la teora de la dualidad 1796.2
Interpretacin econmica de la dualidad 1876.3 Relaciones primal-dual
1896.4 Adaptacin a otras formas del primal 1946.5 Papel de la teora
de la dualidad en el anlisis de sensibilidad 1986.6 Esencia del
anlisis de sensibilidad 2006.7 Aplicacin del anlisis de
sensibilidad 2066.8 Realizacin de anlisis de sensibilidad en una
hoja de clculo 2256.9 Conclusiones 239Referencias seleccionadas
240Ayudas de aprendizaje para este captulo en el sitio en internet
de este libro(www.mhhe.com/hillier) 240Problemas 241Caso 6.1
Control de la contaminacin 254x CONTENIDO
10. Resumen de los casos adicionales en el sitio en internet de
este libro (www.mhhe.com/hillier) 255Caso 6.2 Administracin de
granjas 255Caso 6.3 Asignacin de estudiantes a escuelas (revisado)
255Caso 6.4 Redaccin de una sntesis ejecutiva 255CAPTULO 7Otros
algoritmos para programacin lineal 2567.1 Mtodo smplex dual 2567.2
Programacin lineal paramtrica 2597.3 Tcnica de la cota superior
2647.4 Algoritmo de punto interior 2677.5 Conclusiones
277Referencias seleccionadas 277Ayudas de aprendizaje para este
captulo en el sitio en internet de este libro(www.mhhe.com/hillier)
277Problemas 278CAPTULO 8Problemas de transporte y asignacin 2828.1
Problema de transporte 2838.2 Mtodo smplex mejorado para solucionar
el problema de transporte 2958.3 Problema de asignacin 3098.4 Un
algoritmo especial para el problema de asignacin 3178.5
Conclusiones 320Referencias seleccionadas 321Ayudas de aprendizaje
para este captulo en el sitio de internet de este
libro(www.mhhe.com/hillier) 321Problemas 322Caso 8.1 Envo de madera
al mercado 329Resumen de casos adicionales en el sitio de internet
de este libro (www.mhhe.com/hillier) 330Caso 8.2 Continuacin del
caso de estudio Texago 330Caso 8.3 Eleccin de proyectos 330CAPTULO
9Modelos de optimizacin de redes 3319.1 Ejemplo prototpico 3329.2
Terminologa de redes 3339.3 Problema de la ruta ms corta 3369.4
Problema del rbol de expansin mnima 3409.5 Problema de ujo mximo
3449.6 Problema del ujo de costo mnimo 3519.7 Mtodo smplex de redes
3599.8 Modelo de redes para optimizar los trueques entre tiempo y
costo de unproyecto 3689.9 Conclusiones 380Referencias
seleccionadas 380Ayudas de aprendizaje para este captulo en nuestro
sitio en internet (www.mhhe.com/hillier) 381Problemas 381CONTENIDO
xi
11. Caso 9.1 Dinero en movimiento 389Resumen de los casos
adicionales de nuestro sitio en internet (www.mhhe.com/hillier)
391Caso 9.2 Ayuda a los aliados 391Caso 9.3 Pasos hacia el xito
391CAPTULO 10Programacin dinmica 39210.1 Ejemplo prototipo de
programacin dinmica 39210.2 Caractersticas de los problemas de
programacin dinmica 39710.3 Programacin dinmica determinstica
39910.4 Programacin dinmica probabilstica 41710.5 Conclusiones
422Referencias seleccionadas 423Ayudas de aprendizaje para este
captulo en el sitio en internet del libro (www.mhhe.com/hillier)
423Problemas 423CAPTULO 11Programacin entera 42811.1 Ejemplo
prototipo 42911.2 Algunas aplicaciones PEB 43111.3 Usos innovadores
de variables binarias en la formulacin de modelos 43611.4 Algunos
ejemplos de formulacin 44211.5 Algunas perspectivas acerca de la
solucin de problemas de programacinentera 44911.6 Tcnica de
ramicacin y acotamiento y sus aplicaciones a la programacinentera
binaria 45311.7 Algoritmo de ramicacin y acotamiento para
programacin enteramixta 46411.8 Enfoque de ramicacin y corte para
resolver problemas de PEB 47011.9 Incorporacin de la programacin de
restricciones 47611.10 Conclusiones 481Referencias seleccionadas
482Ayudas de aprendizaje para este captulo en el sitio en internet
de este libro(www.mhhe.com/hillier) 483Problemas 484Caso 11.1
Aspectos de capacidad 493Resumen de los casos adicionales en el
sitio en internet de este libro (www.mhhe.com/hillier) 495Caso 11.2
Asignacin de arte 495Caso 11.3 Juegos de cocina en almacn 495Caso
11.4 Asignacin de estudiantes a escuelas (de nuevo) 495CAPTULO
12Programacin no lineal 49612.1 Aplicaciones de muestra 49612.2
Ilustracin grca de problemas de programacin no lineal 50112.3 Tipos
de problemas de programacin no lineal 50512.4 Optimizacin no
restringida de una variable 510xii CONTENIDO
12. 12.5 Optimizacin no restringida de varias variables 51512.6
Condiciones de Karush-Kuhn-Tucker (KKT) para optimizacin
restringida 52012.7 Programacin cuadrtica 52412.8 Programacin
separable 53012.9 Programacin convexa 53612.10 Programacin no
convexa 54312.11 Conclusiones 548Referencias seleccionadas
548Ayudas de aprendizaje para este captulo en el sitio en internet
de este libro(www.mhhe.com/hillier) 549Problemas 550Caso 12.1
Seleccin inteligente de acciones 561Resumen de casos adicionales en
nuestro sitio en internet (www.mhhe.com/hillier) 562Caso 12.2
Inversiones internacionales 562Caso 12.3 Promocin de un cereal para
el desayuno, revisado 562CAPTULO 13Metaheurstica 56313.1 Naturaleza
de la metaheurstica 56313.2 Bsqueda tab 57013.3 Templado simulado
58113.4 Algoritmos genticos 58913.5 Conclusiones 598Referencias
seleccionadas 599Ayudas de aprendizaje para este captulo en el
sitio de internet de este libro(www.mhhe.com/hillier) 600Problemas
600CAPTULO 14Teora de juegos 60514.1 Formulacin de juegos de dos
personas y suma cero 60514.2 Solucin de juegos sencillos: ejemplo
prototipo 60714.3 Juegos con estrategias mixtas 61114.4
Procedimiento de solucin grco 61314.5 Solucin mediante programacin
lineal 61514.6 Extensiones 61814.7 Conclusiones 619Referencias
seleccionadas 619Ayudas de aprendizaje para este captulo en el
sitio en internet de este libro(www.mhhe.com/hillier) 620Problemas
620CAPTULO 15Anlisis de decisiones 62515.1 Ejemplo prototipo
62615.2 Toma de decisiones sin experimentacin 62615.3 Toma de
decisiones con experimentacin 63215.4 rboles de decisin 63815.5
Utilizacin de hojas de clculo para realizar anlisis de sensibilidad
en rbolesde decisin 642CONTENIDO xiii
13. 15.6 Teora de la utilidad 65215.7 Aplicacin prctica del
anlisis de decisiones 65815.8 Conclusiones 660Referencias
seleccionadas 660Ayudas de aprendizaje para este captulo en el
sitio en internet de este libro(www.mhhe.com/hillier) 660Problemas
661Caso 15.1 Negocios inteligentes 670Resumen de los casos
adicionales en el sitio en internet de este libro
(www.mhhe.com/hillier) 672Caso 15.2 Apoyo inteligente al conductor
672Caso 15.3 Quin quiere ser millonario? 672Caso 15.4 University
Toys y los personajes de accin de un profesor deingeniera
672CAPTULO 16Cadenas de Markov 67316.1 Procesos estocsticos 67316.2
Cadenas de Markov 67516.3 Ecuaciones de Chapman-Kolmogorov 68216.4
Clasicacin de estados en una cadena de Markov 68416.5 Propiedades a
largo plazo de las cadenas de Markov 68716.6 Tiempos de primera
pasada 69216.7 Estados absorbentes 69416.8 Cadenas de Markov de
tiempo continuo 696Referencias seleccionadas 702Ayudas de
aprendizaje para este captulo en el sitio en internet de este
libro(www.mhhe.com/hillier) 702Problemas 702CAPTULO 17Teora de
colas 70817.1 Ejemplo prototipo 70817.2 Estructura bsica de los
modelos de colas 70917.3 Ejemplos de sistemas de colas reales
71317.4 Papel de la distribucin exponencial 71517.5 Proceso de
nacimiento y muerte 72117.6 Modelos de colas basados en el proceso
de nacimiento y muerte 72517.7 Modelos de colas con distribuciones
no exponenciales 73717.8 Modelos de colas con disciplina de
prioridades 74417.9 Redes de colas 74917.10 Aplicacin de la teora
de colas 75317.11 Conclusiones 757Referencias seleccionadas
758Ayudas de aprendizaje para este captulo en el sitio en internet
de este libro(www.mhhe.com/hillier) 759Problemas 759Caso 17.1
Reduccin de inventario en procesoResumen de los casos adicionales
en el sitio en internet de este libro(www.mhhe.com/hillier) 771Caso
17.2 Dilema de colas 771xiv CONTENIDO
14. CAPTULO 18Teora de inventarios 77218.1 Ejemplos 77318.2
Componentes de los modelos de inventarios 77518.3 Modelos
determinsticos de revisin continua 77718.4 Modelo determinstico con
revisin peridica 78618.5 Modelos de inventario determinsticos con
mltiples escalones para administraruna cadena de proveedores
79018.6 Modelo estocstico con revisin continua 80718.7 Modelo
estocstico de un solo periodo para productos perecederos 81218.8
Administracin de los ingresos 82318.9 Conclusiones 830Referencias
seleccionadas 830Ayudas de aprendizaje para este captulo en el
sitio en internet de este libro(www.mhhe.com/hillier) 831Problemas
832Caso 18.1 Actualizacin de control de inventarios 841Resumen de
los casos adicionales en el sitio en internet de este libro
(www.mhhe.com/hillier) 843Caso 18.2 Aprovechar las enseanzas del
voceador 843Caso 18.3 Descartar el inventario excedente 843CAPTULO
19Procesos de decisin markovianos 84419.1 Ejemplo prototipo 84419.2
Modelo de procesos de decisin markovianos 84719.3 Programacin
lineal y polticas ptimas 85019.4 Algoritmo de mejoramiento de
polticas para encontrar polticas ptimas 85419.5 Criterio del costo
descontado 85919.6 Conclusiones 865Referencias seleccionadas
866Ayudas de aprendizaje para este captulo en el sitio en internet
de este libro(www.mhhe.com/hillier) 866Problemas 867CAPTULO
20Simulacin 87120.1 Esencia de la simulacin 87120.2 Algunos tipos
comunes de aplicaciones de simulacin 88220.3 Generacin de nmeros
aleatorios 88620.4 Generacin de observaciones aleatorias a partir
de una distribucin deprobabilidad 89020.5 Descripcin de un estudio
de simulacin importante 89420.6 Simulacin con hojas de clculo
89820.7 Conclusiones 913Referencias seleccionadas 914Ayudas de
aprendizaje para este captulo en el sitio en internet de este
libro(www.mhhe.com/hillier) 915Problemas 916Caso 20.1 Reduccin del
inventario en proceso (modicado) 922Caso 20.2 Aventuras de accin
922CONTENIDO xv
15. Resumen de los casos adicionales en el sitio en internet de
este libro (www.mhhe.com/hillier) 923Caso 20.3 Planeacin de
aplanadores 923Caso 20.4 Determinacin de precios bajo presin
923APNDICES1. Documentacin del OR Courseware 9252. Convexidad 9273.
Mtodos de optimizacin clsica 9324. Matrices y operaciones con
matrices 9355. Tabla de una distribucin normal 940RESPUESTAS
PARCIALES A PROBLEMAS SELECCIONADOS 941NDICE ONOMSTICO 955NDICE
ANALTICO 961xvi CONTENIDO
16. CASOS ADICIONALESCaso 3.2 Disminucin de costos de una
cafeteraCaso 3.3 Asignacin de personal en un centro de llamadasCaso
3.4 Promocin de un cereal para el desayunoCaso 4.2 Nuevas
fronterasCaso 4.3 Asignacin de estudiantes a escuelasCaso 6.2
Administracin de granjasCaso 6.3 Asignacin de estudiantes a
escuelas (revisado)Caso 6.4 Redaccin de una sntesis ejecutivaCaso
8.2 Continuacin del caso de estudio de TexagoCaso 8.3 Eleccin de
proyectosCaso 9.2 Ayuda a los aliadosCaso 9.3 Pasos hacia el
xitoCaso 11.2 Asignacin de arteCaso 11.3 Juegos de cocina en
almacnCaso 11.4 Asignacin de estudiantes a escuelas (nueva
revisin)Caso 12.2 Inversiones internacionalesCaso 12.3 Promocin de
un cereal para el desayuno, revisadoCaso 15.2 Apoyo inteligente al
conductorCaso 15.3 Quin quiere ser millonario?Caso 15.4 La
universidad de los juguetes y los hombres de accin del profesor
deingenieraCaso 17.2 Dilema de las colasCaso 18.2 Aprovechamiento
de las enseanzas del voceadorCaso 18.3 Descarte el inventario
excedenteCaso 20.3 Planeacin de aplanadoresCaso 20.4 Precios bajo
presinCOMPLEMENTO 1 DEL CAPTULO 3El lenguaje de modelacin de
LINGOCOMPLEMENTO 2 DEL CAPTULO 3Ms acerca de LINGOCOMPLEMENTO DEL
CAPTULO 7Programacin lineal de objetivos y sus procedimientos de
solucinProblemasCaso 7S.1 Una cura para CubaCaso 7S.2 Seguridad en
aeropuertosCOMPLEMENTO DEL CAPTULO 8Caso de estudio con muchos
problemas de transporteCOMPLEMENTOS DISPONIBLESEN EL SITIO EN
INTERNET DE ESTE LIBROwww.mhhe.com/hillier
17. COMPLEMENTO 1 DEL CAPTULO 18Derivacin de la poltica ptima
del modelo estocstico con un soloperiodo para productos
perecederosProblemasCOMPLEMENTO 2 DEL CAPTULO 18Modelos estocsticos
revisados peridicamenteProblemasCOMPLEMENTO 1 DEL CAPTULO 20Tcnicas
de reduccin de la varianzaProblemasCOMPLEMENTO 2 DEL CAPTULO
20Mtodo regenerativo del anlisis estadsticoProblemasCOMPLEMENTO 3
DEL CAPTULO 20Optimizacin con OptQuestProblemasCAPTULO 21El arte
del modelado con hojas de clculo21.1 Caso de estudio: El problema
de ujo de efectivo de la compaa EvergladeGolden Years21.2 Panorama
del proceso de modelacin con hojas de clculo21.3 Algunos
lineamientos para disear buenos modelos en hoja de clculo21.4
Depuracin de un modelo en hoja de clculo21.5
ConclusionesReferencias seleccionadasAyudas de aprendizaje para
este captulo en nuestro sitio en internetProblemasCaso 21.1
Provisiones para pensiones prudentesCAPTULO 22Administracin de
proyectos con PERT/CPM22.1 Ejemplo prototpico: El proyecto de
Reliable Contruction Co.22.2 Uso de una red para desplegar
visualmente un proyecto22.3 Programacin de un proyecto con
PERT/CPM22.4 Manejo de la duracin incierta de actividades22.5
Consideracin de concesiones tiempo-costo22.6 Programacin y control
de los costos de un proyecto22.7 Evaluacin de PERT/CPM22.8
ConclusionesReferencias seleccionadasAyudas de aprendizaje de este
captulo en el sitio en internet de este libroProblemasCaso 22.1
Fuera de las escuelas para siempre...xviii COMPLEMENTOS DISPONIBLES
EN EL SITIO EN INTERNET DE ESTE LIBRO
18. CAPTULO 23Tipos especiales de problemas de programacin
lineal23.1 El problema del transembarque23.2 Problemas
multidivisionales23.3 Principio de descomposicin de problemas
multidivisionales23.4 Problemas de periodos multitiempo23.5
Problemas de periodos multitiempo multidivisionales23.6 Programacin
estocstica23.7 Programacin con oportunidad restringida23.8
ConclusionesReferencias seleccionadasProblemasCAPTULO 24Teora de la
probabilidad24.1 Espacio muestral24.2 Variables aleatorias24.3
Probabilidad y distribuciones de probabilidad24.4 Probabilidad
condicional y eventos independientes24.5 Distribuciones de
probabilidad discretas24.6 Distribuciones de probabilidad
continuas24.7 Esperanza24.8 Momentos24.9 Distribucin de
probabilidad bivariada24.10 Distribuciones de probabilidad marginal
y condicional24.11 Esperanzas de distribuciones bivariadas24.12
Variables aleatorias independientes y muestras aleatorias24.13 Ley
de los grandes nmeros24.14 Teorema del lmite central24.15 Funciones
de variables aleatoriasReferencias seleccionadasProblemasCAPTULO
25Conabilidad25.1 Funcin estructural de un sistema25.2 Conabilidad
de sistemas25.3 Clculo de la conabilidad de sistemas exactos25.4
Fronteras de la conabilidad de sistemas25.5 Fronteras de la
conabilidad con base en los tiempos entre fallas25.6
ConclusionesReferencias seleccionadasProblemasCAPTULO 26Aplicacin
de la teora de colas26.1 Ejemplos26.2 Toma de decisiones26.3
Formulacin de funciones de costos de espera26.4 Modelos de
decisionesCOMPLEMENTOS DISPONIBLES EN EL SITIO EN INTERNET DE ESTE
LIBRO xix
19. 26.5 Evaluacin del tiempo de viaje26.6
ConclusionesReferencias seleccionadasAyudas de aprendizaje para
este captulo en el sitio en internet de este libroProblemasCAPTULO
27Pronstico27.1 Algunas aplicaciones del pronstico27.2 Mtodos del
pronstico racionales27.3 Series de tiempo27.4 Mtodos de pronstico
para un modelo de nivel constante27.5 Incorporacin de los efectos
estacionales en los mtodos de pronstico27.6 Mtodo de alisamiento
exponencial de un modelo lineal de tendencias27.7 Pronstico
mediante series de tiempo con predictor CB27.8 Errores en el
pronstico27.9 Mtodo de Box-Jenkins27.10 Pronstico casual con
regresin lineal27.11 Pronstico en la prctica27.12
ConclusionesReferencias seleccionadasAyudas de aprendizaje para
este captulo en el sitio en internet de este libroProblemasCaso
27.1 Manipulacin de los pronsticosCAPTULO 28Ejemplos de la
realizacin de simulaciones en hojas de clculo con CrystalBall28.1
Participacin en una licitacin de un proyecto de construccin28.2
Administracin de proyectos28.3 Administracin del ujo de
efectivo28.4 Anlisis de riesgos nancieros28.5 Administracin de los
ingresos en la industria turstica28.6 Seleccin de la distribucin
correcta28.7 Toma de decisiones mediante tablas de decisin28.8
ConclusionesReferencias seleccionadasAyudas de aprendizaje para
este captulo en el sitio en internet de este libroProblemasAPNDICE
6Ecuaciones lineales simultneasxx COMPLEMENTOS DISPONIBLES EN EL
SITIO EN INTERNET DE ESTE LIBRO
20. Cuando Jerry Lieberman y yo comenzamos a trabajar en la
primera edicin de este libro hace45 aos, nuestra meta era
desarrollar un libro de texto reformador que ayudara a establecerla
direccin futura de la enseanza de lo que entonces era el campo
emergente de la Investigacinde Operaciones. Despus de la
publicacin, no fue claro en qu medida habamos alcanzado
eseobjetivo, pero lo que s qued claro fue que la demanda por el
libro era mucho ms grande de lo quecualquiera de nosotros haba
anticipado. Nadie podra haber imaginado que esta extensa demandaa
lo ancho del mundo continuara a un nivel tan alto por un periodo
tan largo.La respuesta entusiasta a nuestras primeras ocho
ediciones ha sido gratificante. Una satisfac-cin particular fue
obtener de la sociedad profesional ms importante en este campo, el
InstitutoInternacional de Investigacin de Operaciones y Ciencias
Administrativas (INFORMS), la men-cin honorfica para la sexta
edicin por el premio Lanchester 1995 (el premio otorgado para
lapublicacin en ingls ms destacada en el campo de la Investigacin
de Operaciones).Despus, una vez publicada esta octava edicin, fue
algo particularmente gratificante recibirel prestigiado premio 2004
INFORMS Expository Writing Award por este libro, que inclua
lasiguiente cita:Por ms de 37 aos, las ediciones sucesivas de este
libro han generado que ms de medio millnde estudiantes haya
ingresado a este campo y han atrado a muchas personas a este campo
de laactividad acadmica y la prctica profesional. Un gran nmero de
lderes en esta rea del cono-cimiento y muchos instructores
aprendieron acerca de esta disciplina travs de alguna edicinde este
libro. El uso intensivo de las ediciones internacionales para
estudiantes y su traduccin a15 idiomas han contribuido a
diseminarla alrededor del mundo. El libro mantiene su lugar en
lavanguardia an despus de 37 aos. A pesar de que acaba de salir la
octava edicin, la sptimaacapar 46% del mercado de libros de este
tipo, y ocup el segundo lugar en ventas internacio-nales con
respecto a todas las publicaciones de McGraw-Hill en ingeniera.Para
obtener este xito, dos aspectos fueron muy importantes. En primer
lugar, las edi-ciones han sido sorprendentes desde el punto de
vista de los estudiantes debido a su excelentemotivacin, sus
explicaciones claras e intuitivas, sus excelentes ejemplos acerca
de la prcticaprofesional, a la excelente organizacin del material
que presentan, a su software de soporte degran utilidad y al uso
moderado de las matemticas. En segundo lugar, las ediciones han
sido muyatractivas desde el punto de vista de los profesores debido
a que han incluido de manera repetidamaterial muy actual con una
lucidez asombrosa y en un lenguaje muy claro. Por ejemplo, en
laoctava edicin se aadi un fascinante captulo acerca de
metaheurstica.Cuando comenzamos a escribir el libro, hace 45 aos,
Jerry ya era un miembro prominentedel campo, un autor de libros
exitoso y director de un renombrado programa de Investigacin
deOperaciones en la Universidad de Stanford. Yo era un profesor
asistente muy joven que apenasiniciaba mi carrera. Para m fue una
oportunidad maravillosa trabajar con y aprender del maestro.Siempre
estar en deuda con Jerry por haberme dado esta
oportunidad.Desafortunadamente, Jerry ya no est con nosotros.
Durante la enfermedad progresiva que locondujo a la muerte hace
casi nueve aos, decid que tomara la estafeta y me dedicara por
com-pleto a las ediciones siguientes de este libro, que mantendra
un estndar que honrara a cabalidada Jerry. Por lo tanto, tom un
retiro adelantado de mis responsabilidades en Stanford con el fin
detrabajar de tiempo completo en la redaccin del libro para el
futuro cercano. Este arreglo me hapermitido dedicarle ms tiempo del
usual a la preparacin de esta nueva edicin. Tambin he podi-do
supervisar de cerca las nuevas tendencias y desarrollos en el
campo, para as lograr una edicincompletamente actualizada. Este
monitoreo ha conducido a la seleccin de los nuevos temas quese
describen a continuacin.PREFACIO
21. CAMBIOS MS IMPORTANTES Un gran hincapi en las aplicaciones
reales. Sin que el pblico en general lo sepa, el campode la
investigacin de operaciones incrementa da a da su aportacin al xito
de un gran n-mero de compaas y organizaciones alrededor del mundo.
Por lo tanto, un objetivo especialde esta edicin es destacar la
importancia de este libro y, por ende, hacer conscientes a los
es-tudiantes de la gran relevancia del material que tienen en sus
manos. Se ha tratado de alcanzareste objetivo de cuatro formas. La
primera es la adicin de 29 vietas de aplicacin separadasdel
material regular del texto que describen en unos cuantos prrafos la
forma en que la apli-cacin de esta disciplina ha tenido un enorme
efecto en una organizacin mediante el uso detcnicas como las que se
estudian en esa parte especfica del libro. La segunda es la
adicinde 71 referencias seleccionadas de aplicaciones de IO
ganadoras de premios que se propor-cionan al final de varios
captulos. La tercera es la adicin de una liga hacia los artculos
quedescriben totalmente estas 100 aplicaciones, a travs de un
arreglo especial con INFORMS.La ltima es la incorporacin de un gran
nmero de problemas que requieren de la lecturade uno o ms artculos.
Por lo tanto, el profesor puede motivar sus clases haciendo que
susalumnos se compenetren con las aplicaciones reales que
demuestran de manera dramtica larelevancia del material que se
estudia en clase.Los autores estn realmente emocionados acerca de
su asociacin con INFORMS, la so-ciedad profesional ms importante en
nuestro campo, para proporcionar un enlace a estos 100artculos que
describen aplicaciones dramticas de la IO. El Instituto de
Investigacin de Ope-raciones y Ciencias Administrativas (INFORMS)
es una sociedad profesional de estudiantes,acadmicos y practicantes
en los campos cuantitativo y analtico. Para consultar
informacinacerca de publicaciones peridicas, reuniones, bolsa de
trabajo, becas, premios y material deenseanza, ingrese a la pgina
www.informs.org. Aproximadamente 200 problemas nuevos o revisados.
Los problemas nuevos incluyensituaciones acerca de las aplicaciones
reales que se mencionaron. Se han aadido nuevosproblemas, entre
ellos un considerable nmero de ellos que dan base a los temas
nuevos yrevisados que se mencionan ms adelante. Se han agregado dos
nuevos casos en el captuloacerca del anlisis de decisiones que
tienen un menor grado de complejidad que los dos queya estaban en
l. Adems, un gran nmero de problemas de la octava edicin se han
revisado.Por lo tanto, el profesor que no desee asignar problemas
que ya se han asignado en clasesanteriores, cuenta con una gran
cantidad de stos de dnde escoger. Actualizacin del software que
acompaa este libro. La siguiente seccin describe unagran cantidad
de opciones de software que se proporciona en esta nueva edicin. La
diferen-cia principal con respecto a la octava edicin radica en que
ahora se encuentran disponiblesversiones actualizadas de varios
paquetes de software. Por ejemplo, Excel 2007 representa larevisin
ms importante de Excel y su interfase de usuario por muchos aos,
por lo que estanueva versin de Excel y su solucionador se han
integrado a este libro (a la vez que se hacehincapi en las
diferencias para facilitar la tarea de aquellas personas que todava
utilizan lasversiones anteriores). Otro ejemplo importante es que,
por primera vez en 10 aos, se encuen-tran disponibles nuevas
versiones de TreePlan y SensIt, totalmente integradas en el
captulodedicado a la toma de decisiones. En esta nueva edicin se
proporcionan las ltimas versionesde los dems paquetes de software.
Nueva seccin acerca de la administracin de los ingresos. Un parte
clave de este libro hasido la adicin del estudio de desarrollos
recientes que han comenzado a revolucionar la formaen que se
practican ciertas reas de la investigacin de operaciones. Por
ejemplo, la octava edi-cin agreg un captulo acerca de
metaheurstica, una nueva seccin acerca de la
incorporacindelaprogramacinderestriccionesyotraacercadelosmodelosdeinventariosmultigradoparala
administracin de la cadena de suministro. Esta edicin agrega otro
tema fundamental: unaseccin completa acerca de la administracin de
los ingresos en el captulo acerca de la teorade inventarios. Este
agregado representa un avance muy oportuno debido al enorme efecto
queeste tema ha tenido en la industria aeronutica y que ha empezado
a tener en otros sectoresproductivos. Reorganizacin del captulo
acerca de la teora del mtodo smplex.Algunos profesores notienen
tiempo para cubrir el mtodo smplex revisado, pero puede ser que
deseen presentar suxxii PREFACIO
22. forma matricial y lo que llamamos la idea fundamental que
se encuentra en sus cimientos.Por lo tanto, en lugar de cubrir el
mtodo smplex revisado de la seccion 5.2 antes de estudiarla idea
fundamental en la seccin 5.3 como el la octava edicin, ahora slo
presentamosla forma matricial del mtodo smplex en la seccin 5.2, la
cual fluye directamente de la ideafundamental de la seccin 5.3,
despus de la cual nos enfocamos en el mtodo smplex revi-sado como
un tema opcional en la seccin 5.4. Mtodo simplificado para
determinar las utilidades. Entre las dems revisiones sutiles deeste
libro, quizs la ms importante sea la presentacin simplificada en la
seccin 15.6 sobrecmo determinar utilidades, objetivo que se logra
mediante la descripcin de un mtodo delotera equivalente.
Reorganizacin para reducir el tamao del libro. Una tendencia poco
afortunada de lasediciones anteriores de este libro fue que cada
nueva versin era mucho mayor que la anterior.Este sesgo continu
hasta que la sptima edicin lleg a alcanzar un tamao mucho ms
grandeque el deseable para un libro de texto introductorio. Por lo
tanto, se ha trabajado intensamentepara reducir de manera
sustancial las dimensiones de la octava edicin y alcanzar el
objetivode evitar que el tamao de las siguientes ediciones
creciera. Dicho objetivo se cumple en estanovena edicin a travs de
varias formas, una de las cuales es no agregar demasiado
material.Otra fue eliminar dos secciones acerca de aplicaciones
reales de la octava edicin pero que yano eran necesarias debido a
la adicin de vietas de aplicacin. Una tercera consisti en
movertanto el apndice 3.1 acerca del lenguaje de modelacin LINGO
como la seccin acerca de laoptimizacin con OptQuest a los
complementos del libro en su sitio en internet. (Esta
decisinrespecto de OptQuest se tom con facilidad debido a que una
nueva versin cae en la obso-lescencia con rapidez, y la nueva
versin no sali antes de la liberacin de esta edicin, por loque se
aadir despus como complemento). Por ltimo, se redujo un nmero
considerable desecciones. Por el contrario, se ha tratado de
adherir a lo que se supone se ha convertido en laya familiar
organizacin de la octava edicin despus de introducirle cambios
significativos. Actualizacin con el fin de reflejar lo ms actual en
este campo. Se ha hecho un esfuerzoespecial para mantener
actualizado este libro. Esto implica la actualizacin cuidadosa de
lasreferencias seleccionadas al final de cada captulo, as como
tambin de los pies de pgina quehacen referencia a los ltimos
avances acerca de los temas en estudio. GRAN CANTIDAD DE OPCIONES
DE SOFTWARESe ofrece una enorme cantidad de software en el sitio en
internet de este libro, www.mhhe.com/hi-llier, que se describe a
continuacin. Hojas de clculo de Excel: se despliegan formulaciones
actuales en hojas de clculo en archi-vos de Excel para presentar
los ejemplos relevantes a lo largo del libro. Varios complementos
de Excel, entre ellos el Premium Solver for Education (una mejora
delSolucionador bsico de Excel), TreePlan (para el anlisis de
decisiones), SensIt (para el an-lisis estadstico de sensibilidad),
RiskSim (para simulacin) y Solver table (para el anlisis
desensibilidad). En gran nmero de plantillas de Excel para resolver
modelos bsicos. Las versiones del estudiantes de LINDO (un
optimizador convencional) y LINGO (un lengua-je de modelacin
algebraica muy popular), junto con las formulaciones y soluciones
de todoslos ejemplos relevantes del libro. Las versiones del
estudiante de MPL (un lenguaje de modelacin algebraica muy
eficiente)y su solucionador principal CPLEX (el optimizador que ms
se utiliza) junto con el TutorialMPL y formulaciones y soluciones
MPL/CPLEX de todos los ejemplos relevantes del libro. Las versiones
del estudiante de varios solucionadores MPL adicionales, entre
ellos CONOPT(para la programacin convexa), LGO (para la optimizacin
global), LINDO (para la progra-macin matemtica), CoinMP (para la
programacin lineal y entera) y BendX (para algunosmodelos
estocsticos). Simulador de colas (para la simulacin de sistemas de
colas). OR Tutor para ilustrar varios algoritmos en accin.PREFACIO
xxiii
23. Tutorial de Investigacin de Operaciones Interactivo (IOR)
para aprender y ejecutar algorit-mos interactivamente de manera
eficiente, implantado en Java 2 con la finalidad de trabajar
deforma independiente de la plataforma.Un gran nmero de estudiantes
consideran a ORTutor y alTutorial IOR como una herramientamuy
valiosa para aprender los algoritmos de investigacin de
operaciones. De acuerdo con ciertosestudios, cuando pasan de manera
automtica a la siguiente etapa de resolucin de modelos de IO,los
profesores se inclinan de manera equitativa porque sus alumnos
utilicen alguna de las opcionessiguientes: 1) Hojas de clculos de
Excel, entre ellos el Excel Solver y otros complementos, 2)
soft-ware tradicional (LINDO y LINGO) y 3) software para IO actual
(MPL y CPLEX). Por lo tanto, enesta edicin, se mantiene la filosofa
de las ltimas dos ediciones de proporcionar una
introduccinsuficiente en el libro que permita el uso bsico de
cualquiera de las tres opciones sin distraer a losque usan otra
opcin, a la vez que tambin se proporciona una gran cantidad de
material de soportepara cada opcin en el sitio en internet del
libro.Se ha decidido no incluir el paquete de software Crystal Ball
que contena la octava edicin.Por fortuna, en la actualidad muchas
universidades cuentan con una licencia en el sitio de CrystalBall y
el paquete se puede descargar por un periodo de prueba de 30 das,
por lo que es factiblean encontrarse con estudiantes que utilizan
este software, al menos por un tiempo limitado. Enconsecuencia,
esta edicin contina usando Cystal Ball en la seccin 20.6 y ciertos
complemen-tos para ilustrar la sorprendente funcionalidad para
analizar modelos de simulacin actualmentedisponibles.Recursos
adicionales en lnea En la seccin Worked Examples del sitio en
internet de este libro se encuentran algunosejemplos de casi todos
los captulos del libro con la finalidad de ayudar a los alumnos que
lonecesiten sin romper con la continuidad del texto ni agregar
pginas innecesarias a los dems.(En el libro se utilizan letras en
negritas para resaltar siempre que un ejemplo adicional acercadel
tema actual se encuentre disponible). Un glosario de cada captulo
del libro. Se incluyen archivos de datos de varios casos para
permitir que los alumnos se enfoquen en elanlisis de grandes
conjuntos de datos en lugar de perder tiempo ingresndolos. Una
abundante cantidad de texto complementario (ocho captulos
completos). Se les proporciona a los profesores un banco de datos
que contiene preguntas con un mode-rado grado de dificultad para
que los alumnos muestren su trabajo. Los autores han usado lamayora
de las preguntas que contiene dicho banco de datos con mucho xito
como preguntasde prueba. Tambin se encuentran disponibles para los
profesores el manual de respuestas y los archivoscon imgenes.Opcin
de libro de texto en formato electrnicoEste texto se ofrece a travs
de CourseSmart tanto para los profesores como para los
estudiantes.CourseSmart es un recurso en lnea donde los estudiantes
pueden comprar el acceso a ste y otroslibros de texto de
McGraw-Hill en formato digital.A travs de su navegador, los
estudiantes puedenacceder en lnea al texto completo a casi la mitad
del costo de un libro convencional. La compra dellibro de texto en
formato electrnico tambin les permite aprovechar las herramientas
en internetde CourseSmart para el aprendizaje, el cual incluye la
herramienta para bsqueda de texto, notas yresalto y herramientas de
correo electrnico para compartir notas entre compaeros de clase.
Paraaprender ms acerca de las opciones de CourseSmart, contacte a
su representante de ventas o visiteel sitio www.CourseSmart.com.
USO DEL LIBROEl objetivo global de todos los esfuerzos de revisin
ha sido construir sobre las fortalezas de las edi-ciones anteriores
para satisfacer en mayor medida las necesidades de los estudiantes
de hoy. Tantoxxiv PREFACIO
24. los nuevos temas como las extensas actualizaciones hacen
que el libro sea an ms adaptable parasu uso en un curso moderno que
refleje la prctica contempornea en el campo. El uso del softwarees
inmanente a la prctica de la investigacin de operaciones, por lo
que la abundancia de opcionesde software que acompaan al libro
proporciona una gran flexibilidad para que el profesor elija
lostipos de software que deben usar los estudiantes. Todos los
recursos educativos que acompaanal libro mejoran la experiencia de
aprendizaje. Por lo tanto, el libro y su sitio en internet
debenajustarse a un curso donde el instructor quiere que los
estudiantes tengan un solo libro de texto concontenido suficiente
el cual complemente y d apoyo a lo que sucede en el saln de
clases.El equipo editorial de McGraw-Hill y el autor piensan que el
efecto neto de la revisin hasido hacer esta edicin an ms un libro
del estudiante: claro, interesante y bien organizado conmuchos
ejemplos tiles e ilustraciones, buena motivacin y perspectiva, con
el material importantefcil de encontrar, tareas disfrutables, sin
demasiada notacin, terminologa ni matemticas den-sas. Creemos y
confiamos en que los mltiples profesores que han utilizado las
ediciones previasestarn de acuerdo en que sta es la mejor edicin
hasta ahora.Los prerrequisitos para un curso que utilice este libro
pueden ser relativamente modestos.Como en las ediciones previas,
las matemticas se han mantenido a un nivel relativamente
ele-mental. La mayora de los captulos del 1 al 14 (introduccin,
programacin lineal y programacinmatemtica) no requieren de
matemticas ms all del lgebra a nivel medio superior. El clculose
utiliza slo en los captulos 12 (programacin no lineal) y en un
ejemplo del captulo 10 (pro-gramacin dinmica). La notacin matricial
se utiliza en el captulo 5 (teora del mtodo smplex),captulo 6
(teora de dualidad y anlisis de sensibilidad), en la seccin 7.4
(algoritmo de puntointerior) y en el captulo 12 pero todo el
respaldo necesario para sta se presenta en el apndice 4.Para los
captulos del 15 al 20 (modelos probabilsticos), se supone una
introduccin previa a lateora de probabilidad y el clculo se usa en
unos cuantos sitios. En trminos generales, la madurezmatemtica que
logra un estudiante al tomar un curso elemental de clculo es til
para los captulosdel 15 al 20 y para el material ms avanzado que se
incluye en los captulos posteriores.El contenido del libro es muy
utilizado en la divisin superior del nivel de licenciatura
(inclu-yendo alumnos de segundo ao bien preparados) y en el primer
ao (a nivel maestra) de estudios deposgrado. Debido a la gran
flexibilidad del libro hay muchas maneras de empaquetar el material
enun curso. Los captulos 1 y 2 dan una introduccin a la materia de
investigacin de operaciones. Loscaptulos del 3 al 14 (sobre
programacin lineal y programacin matemtica) pueden en
esenciacubrirse independientemente de los captulos 15 al 20 (sobre
modelos probabilsticos), y viceversa.An ms, cada uno de los
captulos entre el 3 y 14 son casi independientes, excepto porque
todosellos utilizan material bsico que se present en el captulo 3 y
quizs en el 4. El captulo 6 y laseccin 7.2 tambin se basan en el
captulo 5. Las secciones 7.1 y 7.2 utilizan partes del captulo 6.En
la seccin 9.6 se supone una concordancia con las formulaciones de
problemas en las seccio-nes 8.1 y 8.3, mientras que en la seccin
9.7 resulta til (pero no esencial) una exposicin de lassecciones
7.3 y 8.2. En los captulos del 15 al 20 existe una flexibilidad de
cobertura considerable,aunque se dispone de cierta integracin del
material.Un curso introductorio elemental que cubra programacin
lineal, programacin matemticay algunos modelos probabilsticos puede
presentarse en un trimestre (40 horas) o un semestre alseleccionar
en forma selectiva el material a lo largo del libro. Por ejemplo,
una buena revisin delcampo puede obtenerse de los captulos 1, 2, 3,
4, 15, 17, 18 y 20, junto con partes de los captulos9 al 13. Un
curso elemental ms extenso se puede completar en dos trimestres (60
a 80 horas) sise excluyen slo unos cuantos captulos, por ejemplo 7,
14 y 19. Los captulos 1 al 8 (y quizs unaparte del captulo 9)
forman una base excelente para un curso (de un trimestre) en
programacinlineal. El material de los captulos del 9 al 14 cubren
temas para otro curso (de un trimestre) enmodelos determinsticos.
Por ltimo, el material en los captulos 15 al 20 cubren los modelos
pro-babilsticos (estocsticos) de investigacin de operaciones tiles
para su presentacin en un curso(de un trimestre). De hecho, estos
tres ltimos cursos (el material incluido en todo el texto)
puedeverse como una secuencia bsica de un ao en las tcnicas de
investigacin de operaciones, lo queforma la esencia de un programa
de maestra. Cada curso esquematizado se ha presentado a
nivellicenciatura o posgrado en la Universidad de Stanford, y este
texto se ha utilizado de la maneraque se sugiere en ellos.El sitio
en internet proporcionar actualizaciones acerca del libro,
incluyendo la fe de erratas.Para acceder a este sitio, visite
www.mhhe.com/hillierPREFACIO xxv
25. RECONOCIMIENTOSEstoy en deuda con el excelente grupo de
revisores que proporcionaron sabios consejos en el pro-ceso de
revisin. En este grupo se incluyenChun-Hung Chen, George Mason
UniversityMary Court, University of OklahomaTodd Easton, Kansas
State UniversitySamuel H. Huang, University of CincinnatiRonald
Giachetti, Florida International UniversityMary E. Kurz, Clemson
UniversityWooseung Jang, University of Missouri-ColumbiaShafiu
Jibrin, Northern Arizona UniversityRoger Johnson, South Dakota
School of Mines & TechnologyEmanuel Melachrinoudis,
Northeastern UniversityClark A. Mount-Campbell, The Ohio State
UniversityJose A. Ventura, Pennsylvania State UniversityJohn Wu,
Kansas State UniversityTambin estoy muy agradecido con Garrett
Ryzin por su consejo experto con respecto a la nuevaseccin acerca
de la administracin de los ingresos, a Charles McCallum Jr., por
proporcionar-me tres veces las listas de tipgrafos en la octava
edicin y a Bjarni Kristjansson por brindarmeinformacin actualizada
acerca de los tamaos de los problemas que se estaban resolviendo
conxito por el software de optimizacin ms actual.Adems, quiero
darle las gracias a los profesoresy estudiantes que me enviaron
mensajes de correo electrnico para darme su retroalimentacinacerca
de la octava edicin.Esta edicin representa los esfuerzos de un
equipo. Nuestros escritores de casos, KarlSchmedders y Molly
Stephens (ambos con maestra y que trabajan en nuestro
departamento),escribieron 24 casos para la sptima edicin, todos los
cuales forman parte de esta nueva edicin.Una de las estudiantes de
doctorado del departamento, Pelin Canbolat, hizo un excelente
trabajoen la preparacin del manual de respuestas. Ella super las
expectativas en su trabajo tecleandocasi todas las respuestas que
se hicieron en manuscrito en ediciones anteriores, as como
aportandoideas en esta edicin. Uno de nuestros estudiantes de
doctorado anteriores, Michael OSullivan,desarroll el OR Tutor para
la sptima edicin (y contina todava en el departamento), con baseen
parte del software que mi hijo Mark Hillier desarroll para la
quinta y sexta ediciones. Mark,(que naci el mismo ao que la primera
edicin de este libro, obtuvo su doctorado en Stanford y,en este
momento, es profesor asociado de mtodos cuantitativos en la
Universidad deWashington),proporcion las hojas de clculo y los
archivos de Excel (incluyendo las plantillas de Excel) de
estaedicin, as como la tabla Solver y el simulador de colas.
Asimismo, brind consejos de gran utili-dad acerca del material del
texto y del software de esta edicin y contribuy de manera notable
enlos captulos 21 y 28 en el sitio en internet de este libro.
William Sun (presidente de la compaa desoftwareAccelet
Corporation), es otro graduado con doctorado en Stanford que junto
con su equiporealiz un brillante trabajo al comenzar con gran parte
del software que hizo Mark e implementarloen Java 2 como parte del
IOR Tutorial para la sptima edicin. Estas personas hicieron un
trabajoexcelente que consisti en mejorar el IOR Tutorial para la
octava edicin y las subsecuentes. LinusSchrage, de la Universidad
de Chicago y LINDO Systems (que tom un curso introductorio
deinvestigacin de operaciones conmigo hace 45 aos), proporcion el
software LINGO y LINDOpara el sitio en internet de este libro.
Tambin supervis el desarrollo de los archivos de LINGO/LINDO para
los diferentes captulos, y proporcion material del tutorial para el
sitio en internetde este libro. Otro antiguo amigo mo, Bjarni
Kristjansson (director de la compaa MaximalSoftware), hizo lo mismo
con los archivos MPL/CPLEX y el material del tutorial MPL, y
tambinrealiz los arreglos necesarios para proporcionar versiones
del estudiante de MPL, CPLEX y otrossolucionadores para el sitio en
internet de este libro. Mi esposa, Ann Hillier, invirti muchos dasy
noches sentada en una Macintosh capturando el texto y elaborando un
gran nmero de figuras ytablas. Todos ellos fueron una parte vital
del equipo.Adems de estar en deuda con Accelet Corporation, LINDO
Systems y Maximal Software,estamos profundamente agradecidos con
otras compaas que brindaron el software que acompaaxxvi
PREFACIO
26. esta edicin. Entre ellas se encuentran Frontline Systems
(por proporcionar el Premium Solver forEducation), ILOG (por
brindar el solucionador CPLEX que se us en la edicin del estudiante
deMPL),ARKI Corporation (por proporcionar el solucionador de
programacin convexa CONOPOTque se incluye en la edicin del
estudiante de MPL),y PCS Inc. (que proporcion el solucionadorde
optimizacin global LGO que se utiliz en la versin del estudiante de
MPL). Tambin esta-mos muy agradecidos con el profesor Michael
Middleton por brindar versiones actualizadas deTreePlan y SensIt,
as como tambin de RiskSim. Por ltimo, reconocemos la enorme ayuda
deINFORMS, que proporcion una liga hacia los artculos de la revista
Interfaces que describen lasaplicaciones de OR que se resumen en
las vietas de aplicacin y en otras referencias seleccionadasde
aplicaciones que se han hecho acreedoras a premios en el rea de
Investigacin de Operacionesy que se brindan en este libro.Para m,
fue un enorme placer trabajar con el equipo de produccin editorial
de McGraw-Hill,el que mostr mucho profesionalismo. En l se
destacaron Debra Hash (editora sponsor) y LoraKalb-Neyens (editora
de desarrollo).De la misma forma que un gran nmero de personas
realizaron contribuciones importantesa esta edicin, quisiera
invitar a cada uno de quienes lean el texto a que comiencen a
contribuiral nacimiento de la prxima edicin usando mi direccin de
correo electrnico que se encuentraabajo envindome sus comentarios,
sugerencias y los errores que detecten, a fin de mejorar estelibro
en el futuro.Al proporcionarles mi direccin de correo electrnico,
me permito aclararles quecontinuar aplicando la poltica de no
enviar las respuestas a los problemas ni a los casos del libroa
nadie que me contacte (incluyendo a sus alumnos).Disfruten el
libro.Frederick S. HillierStanford UniversityPREFACIO xxvii
27. 1Introduccin 1.1 ORGENES DE LA INVESTIGACIN DE
OPERACIONESDesde el advenimiento de la Revolucin industrial, el
mundo ha sido testigo de un crecimientoimportante del tamao y la
complejidad de las organizaciones. Los pequeos talleres
artesanalesde pocas anteriores se convirtieron en las corporaciones
actuales de miles de millones de dlares.Una parte esencial de este
cambio revolucionario fue el gran aumento de la divisin del trabajo
y dela separacin de las responsabilidades administrativas en estas
organizaciones. Los resultados hansido espectaculares. Sin embargo,
junto con los beneficios, el aumento del grado de
especializacintrajo consigo problemas nuevos que an existen en
numerosas organizaciones. Uno de stos es latendencia de algunos
componentes de una organizacin a convertirse en imperios con
autonomarelativa, con sus propias metas y sistemas de valores; de
esta manera pierden de vista la forma enque sus actividades y
objetivos se acoplan a los de toda la organizacin. Con frecuencia,
lo que esmejor para un componente va en detrimento de otro, de
forma que sus acciones pueden caminarhacia objetivos opuestos. Un
problema relacionado es que, en la medida que aumentan la
comple-jidad y la especializacin, es ms difcil asignar los recursos
disponibles a las diferentes activida-des de la manera ms eficaz
para la organizacin como un todo. Este tipo de problemas y la
nece-sidad de encontrar la mejor forma de resolverlos crearon el
ambiente propicio para el surgimientode la investigacin de
operaciones, a la que tambin se hace referencia como IO.Las races
de la IO pueden encontrarse muchas dcadas atrs,1cuando se hicieron
los primerosintentos por emplear el mtodo cientfico para
administrar una empresa. Sin embargo, el inicio dela actividad
llamada investigacin de operaciones es atribuible a ciertos
servicios militares quese prestaron al inicio de la Segunda Guerra
Mundial. Debido a los esfuerzos blicos, exista la ur-gente
necesidad de asignar recursos escasos a las distintas maniobras
militares y a las actividadesque componan cada operacin de la
manera ms eficaz. Por ello, las administraciones
militaresestadounidense y britnica llamaron a un gran nmero de
cientficos para que aplicaran el mtodocientfico a ste y a otros
problemas estratgicos y tcticos. En realidad, les solicitaron que
hicie-ran investigacin sobre operaciones (militares). Estos grupos
de cientficos fueron los primerosequipos de IO. Debido al
desarrollo de mtodos eficaces para utilizar la nueva herramienta
querepresentaba el radar, los cientficos contribuyeron al triunfo
en la guerra area que libr Gran Bre-taa. Sus investigaciones para
mejorar el manejo de las operaciones antisubmarinas y de
proteccintambin tuvieron un papel importante en la victoria de la
campaa del Atlntico Norte. Esfuerzossimilares fueron de gran ayuda
en la campaa del Pacfico.Al terminar la guerra, el xito de la IO en
las actividades blicas gener gran inters debido alas posibilidades
de aplicarla en un mbito distinto al militar. Una vez que la
explosin industrialC A P T U L O1La referencia seleccionada 2
proporciona una entretenida historia de la investigacin de
operaciones que rastrea susraces hasta 1564 y describe una cantidad
considerable de contribuciones cientficas desde ese ao hasta 1935
que influ-yeron en el desarrollo subsiguiente de la IO.
28. 2 CAPTULO 1 INTRODUCCINposterior a la guerra sigui su
curso, los problemas provocados por el aumento de la complejidady
la especializacin de las organizaciones pasaron de nuevo al primer
plano. Entonces comenz aser evidente para un gran nmero de
personas, entre ellas los consultores industriales que
habantrabajado con o para los equipos de IO durante la guerra, que
estos problemas eran en esencia losmismos que los que deban
enfrentar los militares pero en un contexto diferente. Al inicio de
ladcada de los aos cincuenta, estos visionarios introdujeron el uso
de la investigacin de opera-ciones en una serie de organizaciones
industriales, de negocios y del gobierno. Desde entonces, seha
desarrollado con rapidez.Es posible identificar por lo menos otros
dos factores que tuvieron gran importancia en eldesarrollo de la IO
durante este periodo. Uno es el progreso sustancial que se logr en
el mejo-ramiento de las tcnicas disponibles. Despus de la guerra,
muchos de los cientficos que habanparticipado en equipos de IO o
que tenan informacin sobre este trabajo, estaban motivados
pararealizar investigacin relevante en el campo, de lo cual
resultaron avances importantes; un ejemplosobresaliente es el mtodo
smplex para resolver problemas de programacin lineal, desarrollado
en1947 por George Dantzig. Muchas de las herramientas
caractersticas de la IO, como programacinlineal, programacin
dinmica, teora de colas y teora de inventarios haban sido
desarrolladas casipor completo antes del trmino de la dcada de los
aos cincuenta.Un segundo factor que dio gran impulso al desarrollo
de este campo fue la revolucin delas computadoras. El manejo eficaz
de los complejos problemas inherentes a la IO casi siemprerequiere
un gran nmero de clculos. Realizarlos de forma manual puede
resultar casi imposible,por lo cual el desarrollo de la computadora
electrnica digital, con su capacidad para hacer clculosaritmticos,
miles o tal vez millones de veces ms rpido que los seres humanos,
fue una gran ayudapara esta disciplina. Otro avance tuvo lugar en
la dcada de los aos ochenta, con el desarrollo decomputadoras
personales cada vez ms rpidas y de buenos paquetes de software para
resolverproblemas de IO. De esta forma, las tcnicas ms complejas
estuvieron al alcance de un grannmero de personas, y este progreso
se aceler an ms en la dcada de 1990 y al inicio del sigloxxi. Hoy
en da, millones de individuos tienen acceso a estos paquetes y en
forma cotidiana se uti-liza toda una gama de computadoras, desde
las grandes hasta las porttiles, para resolver problemasde
investigacin de operaciones, algunos de ellos muy complejos. 1.2
NATURALEZA DE LA INVESTIGACIN DE OPERACIONESComo su nombre lo
indica, el objetivo de esta disciplina implica investigar sobre las
operaciones.En consecuencia, esta disciplina se aplica a la
problemtica relacionada con la conduccin y lacoordinacin de
actividades en una organizacin. En esencia, la naturaleza de la
organizacin esirrelevante, por lo cual la IO ha sido aplicada de
manera extensa en reas tan diversas como manu-factura, transporte,
construccin, telecomunicaciones, planeacin financiera, cuidado de
la salud,fuerzas armadas y servicios pblicos, por nombrar slo unas
cuantas.As, la gama de aplicacioneses inusualmente amplia.La IO
incluye el trmino investigacin en el nombre porque utiliza un
enfoque similar al que seaplica en las reas cientficas
establecidas. El mtodo cientfico se utiliza para explorar los
diversosproblemas que deben ser enfrentados, pero en ocasiones se
usa el trmino management science ociencia de la administracin como
sinnimo de investigacin de operaciones. El proceso comienzapor la
observacin cuidadosa y la formulacin del problema, lo cual incluye
la recoleccin de losdatos pertinentes. El siguiente paso es la
construccin de un modelo cientfico generalmente ma-temtico con el
cual se intenta abstraer la esencia del problema real. En esta
etapa se propone lahiptesis de que el modelo ser una representacin
tan precisa de las caractersticas esenciales de lasituacin, que
permitir que las conclusiones soluciones que se obtengan sean
vlidas
tambinparaelproblemareal.Despussellevanacabolosexperimentosadecuadosparaprobarestahipte-sis,
para modificarla si es necesario y para verificarla en determinado
momento, paso que se conocecomo validacin del modelo. En cierto
sentido, la IO involucra la investigacin cientfica creativade las
propiedades fundamentales de las operaciones. Sin embargo, es ms
que esto. La IO se
ocupatambindelaadministracinprcticadelaorganizacin.Porlotanto,paratenerxito,tambindebeproporcionar
conclusiones claras que el tomador de decisiones pueda usar cuando
sea necesario.Otra caracterstica de la investigacin de operaciones
es su amplio punto de vista. Como quedimplcito en la seccin
anterior, la IO adopta una visin organizacional. Desde esta
perspectiva
29. intenta resolver los conflictos de intereses entre los
componentes de la organizacin de forma queel resultado sea el mejor
para sta en su conjunto. Ello no significa que el estudio de cada
problemadeba considerar en forma explcita todos los aspectos de la
organizacin, sino que los objetivos quese persiguen deben ser
congruentes con los objetivos globales.Una caracterstica adicional
de la investigacin de operaciones es que intenta encontrar unamejor
solucin llamada solucin ptima para el problema en cuestin. (Se dice
una mejorsolucin y no la mejor solucin porque es posible que
existan muchas soluciones que puedan con-siderarse como las
mejores.) En lugar de conformarse con mejorar el estado de las
cosas, la metaes identificar el mejor curso de accin posible.Aun
cuando debe interpretarse con todo cuidado entrminos de las
necesidades reales de la administracin, esta bsqueda del mejor
camino es unaspecto importante de la IO.Estas caractersticas
conducen de manera casi natural a otra. Es evidente que no puede
espe-rarse que un solo individuo sea experto en los mltiples
aspectos del trabajo de investigacin deoperaciones o de los
problemas que se estudian, sino que se requiere un grupo de
individuos condiversos antecedentes y aptitudes. Cuando se decide
emprender un estudio de IO completo de unproblema nuevo, es
necesario emplear el enfoque de equipo. Este grupo de expertos debe
incluirindividuos con antecedentes slidos en matemticas, estadstica
y teora de probabilidades, al igualque en economa, administracin de
empresas, ciencias de la computacin, ingeniera, cienciasfsicas,
ciencias del comportamiento y, por supuesto, en las tcnicas
especiales de IO. El equipotambin necesita experiencia y aptitudes
necesarias para considerar de manera adecuada todas
lasramificaciones del problema dentro de la organizacin. 1.3 EFECTO
DE LA INVESTIGACIN DE OPERACIONESLa investigacin de operaciones ha
tenido un efecto impresionante en el mejoramiento de la efi-ciencia
de numerosas organizaciones de todo el mundo. En el proceso, la IO
ha contribuido demanera significativa al incremento de la
productividad de la economa de varios pases. Hoy exis-ten ms de 30
pases miembros de la International Federation of Operational
Research Societies(IFORS), cada uno de los cuales cuenta con una
sociedad de investigacin de operaciones. Tantoen Europa como en
Asia existen federaciones de sociedades de IO que dan conferencias
y publi-can revistas internacionales en esos continentes. Adems, el
Institute for Operations Research andthe Management Sciences
(INFORMS) es una sociedad de IO internacional. Entre sus
mltiplesrevistas existe una, llamada Interfaces, que publica
artculos que presentan estudios importantesde IO y el efecto que
stos tuvieron en sus organizaciones.Para dar una mejor idea de la
amplia aplicabilidad de la IO, en la tabla 1.1 se enumeran al-gunas
aplicaciones reales. Observe la diversidad de organizaciones y
aplicaciones incluidas enlas primeras dos columnas. En la tercera
columna se identifica la seccin donde un recuadro deaplicacin
contiene varios prrafos en los que se describe la aplicacin y
tambin hace referenciaa un artculo que proporciona detalles
completos. (En esta seccin se puede ver el primero de es-tos
recuadros de aplicacin.) La ltima columna indica que estas
aplicaciones significaron ahorrosanuales de muchos millones de
dlares. An ms, algunos beneficios adicionales no registradosen la
tabla como un mejor servicio al cliente y mayor control
administrativo fueron considera-dos ms importantes, en ciertos
casos, que los beneficios financieros. (El lector tendr
oportunidadde investigar estos beneficios menos tangibles en los
problemas 1.3-1, 1.3-2 y 1.3-3.) En nuestrositio web
www.mhhe.com/hillier se incluye un vnculo con los artculos que
describen estasaplicaciones a detalle.Aunque la mayora de los
estudios rutinarios de IO proporciona beneficios mucho ms mo-destos
que estas aplicaciones reconocidas, las cifras que aparecen en la
columna de la derecha dela tabla 1.1 reflejan el gran efecto que
pueden tener los estudios grandes y bien diseados de
estadisciplina. 1.4 ALGORITMOS Y PAQUETES DE IOUna parte primordial
de este libro es la presentacin de los algoritmos procedimientos
sistemti-cos de solucin ms importantes de la IO para resolver
cierto tipo de problemas.Algunos de estos1.4 ALGORITMOS Y PAQUETES
DE IO 3
30. 4 CAPTULO 1 INTRODUCCIN TABLA 1.1 Aplicaciones de la
investigacin de operaciones que se describirn en los recuadros de
aplicacinOrganizacin rea de aplicacin Seccin Ahorros anualesFederal
Express Planeacin logstica de envos 1.3 No estimadosContinental
Airlines Reasignacin de tripulaciones a vuelos cuando
ocurreninterrupciones en el itinerario2.2 $40 millonesSwift &
Company Mejora del desempeo en ventas y manufactura 3.1 $12
millonesMemorial Sloan-KetteringCancer CenterDiseo de terapia de
radiacin 3.4 $459 millonesUnited Airlines Plan para los programas
de trabajo de los empleados enaeropuertos y ocinas de reservacin3.4
$6 millonesWelchs Optimizacin del uso y movimiento de materias
primas 3.6 $150 000Samsung Electronics Reduccin de tiempos de
manufactura y niveles deinventario4.3 Ganancias adicionales de $200
millonesPacic Lumber Company Gestin de ecosistemas forestales a
largo plazo 6.7 $398 millones VPNProcter & Gamble Rediseo del
sistema de produccin y distribucin 8.1 $200 millonesCanadian Pacic
Railway Plan de rutas para un tren de carga 9.3 $100 millonesUnited
Airlines Reasignacin de aviones a vuelos cuando
ocurreninterrupciones9.6 No estimadosEjrcito de Estados Unidos
Planeacin logstica de la Operacin Tormenta del Desierto 10.3 No
estimadosAir New Zealand Programacin de tripulaciones en una
aerolnea 11.2 $6.7 millonesTaco Bell Planeacin de los programas de
trabajo de los empleadosde restaurantes11.5 $13 millonesGestin de
desperdicios Desarrollo de un sistema de administracin de rutas
para larecoleccin y disposicin de basura11.7 $100 millonesBank
Hapoalim Group Desarrollo de un sistema de apoyo a las decisiones
deasesores en inversiones12.1 Ganancias adicionales de $31
millonesSears Rutas y programacin de vehculos para servicio y
entregasa domicilio13.2 $42 millonesConoco-Phillips Evaluacin de
proyectos de exploracin petrolera 15.2 No estimadosOcina de
compensacionesa los trabajadoresGestin de solicitudes de
incapacidad y rehabilitacin dealto riesgo15.3 $4
millonesWestinghouse Evaluacin de proyectos de investigacin y
desarrollo 15.4 No estimadosMerrill Lynch Administracin del riesgo
de liquidez de lneas de crditorevolventes16.2 Liquidez adicional de
$4 mil millonesPSA Peugeot Citren Gua para el proceso de diseo de
plantas de ensamble deautomviles ecientes16.8 Utilidades
adicionales de $130 millonesKeyCorp Mejora de la eciencia de los
cajeros de banco 17.6 $20 millonesGeneral Motors Mejora de la
eciencia de lneas de produccin 17.9 $90 millonesDeere & Company
Administracin de inventarios a lo largo de una cadena
desuministro18.5 Reduccin de $1 000 millones eninventarioTime Inc.
Administracin de canales de distribucin de revistas 18.7 Utilidades
adicionales de $3.5 millonesBank One Corporation Administracin de
lneas de crdito y tasas de inters detarjetas de crdito19.2
Utilidades adicionales de $75 millonesMerrill Lynch Anlisis de
precios de provisin de servicios nancieros 20.2 Ganancias
adicionales de $50 millonesAT&T Diseo y operacin de centros de
atencin telefnica 20.5 Utilidades adicionales de $750
millonesalgoritmos son muy eficientes y casi siempre se utilizan
para solucionar problemas que incluyencientos o miles de variables.
Adems, se presenta una introduccin acerca de cmo funcionan yqu los
hace tan eficientes. Ms adelante, estos algoritmos se utilizarn
para resolver diversos pro-blemas en una computadora. El OR
Courseware que contiene el sitio web del libro
(www.mhhe.com/hillier) es la herramienta clave para hacerlo.Una
caracterstica especial del OR Courseware es el programa llamado OR
Tutor, cuyo ob-jetivo es ser una gua personal para ayudar en el
aprendizaje de los algoritmos. Este programacontiene muchos
ejemplos de demostracin en los que se despliegan y explican los
algoritmos enaccin. Estas demostraciones complementan los ejemplos
del libro.
31. T2 5Adems, el OR Courseware incluye un paquete especial
llamado Interactive OperationsResearch Tutorial, o IOR Tutorial.
Este paquete innovador fue implementado en Java y estdiseado para
mejorar la experiencia de aprendizaje de los estudiantes que
utilicen este libro. ElIOR Tutorial incluye muchas rutinas
interactivas para ejecutar los algoritmos de manera dinmicay en un
formato conveniente. La computadora realiza todos los clculos de
rutina mientras el estu-diante centra su atencin en aprender y
ejecutar la lgica del algoritmo. Estas rutinas interactivasson una
manera eficiente e ilustrativa de resolver muchos de los problemas
de tarea. El IORTutorialtambin incluye otras herramientas tiles,
como algunos procedimientos automticos para ejecutaralgoritmos y
varios otros que ofrecen un despliegue grfico de la forma en que la
solucin queproporciona un algoritmo vara a medida que cambian los
datos del problema.En la prctica, los algoritmos son ejecutados en
paquetes de software comercial; por ello, esimportante familiarizar
al estudiante con la naturaleza de los programas que utilizar en la
vidaprofesional. El OR Courseware incluye una gran cantidad de
material para introducir los tres pa-quetes de mayor uso, descritos
a continuacin. Juntos, estos paquetes permiten resolver con
graneficiencia casi todos los modelos de IO que se presentan en
este libro. Adems, se agregan ciertasrutinas automticas propias del
OR Courseware slo para algunos casos en los que estos paquetesno
son aplicables.En la actualidad, es comn el uso del paquete de
hojas de clculo lder, Microsoft Excel, paraelaborar pequeos modelos
de IO en este formato. Despus, se utiliza el Excel Solver para
resolverlos modelos, en ocasiones, en una versin mejorada, como el
Premium Solver for Education
in-cluidoenelORCourseware.steincluyearchivosindividualesdeExcel,basadosenelrelativamentenuevo
Excel 2007, para casi cada captulo del libro. Cada vez que se
presenta un ejemplo que puedaser resuelto con Excel, se proporciona
la formulacin completa en una hoja de clculo y se da lasolucin en
el archivo de Excel del captulo. En el caso de muchos modelos que
aparecen en el librose dispone de una plantilla de Excel que
incluye las ecuaciones necesarias para resolver el modelo.Algunos
complementos de Excel tambin se encuentran en el sitio web de este
libro.Despus de muchos aos, LINDO y su lenguaje de modelado LINGO
an es uno delos programas de software ms populares para resolver
modelos de investigacin de operaciones.En la actualidad es posible
bajar gratis de internet las versiones para estudiante, pero tambin
fueincluido en el OR Courseware. En cuanto a Excel, cada vez que un
ejemplo pueda ser resuelto coneste paquete, se darn todos los
detalles en un archivo de LINGO/LINDO para ese captulo en elOR
Courseware.CPLEX es un software muy usado para resolver problemas
grandes que son un reto en
investi-gacindeoperaciones.Cuandoselosdebeenfrentar,tambinescomnusarunsistemademodeladopara
elaborar el modelo matemtico de manera eficiente e introducirlo en
la computadora. MPL esRecuadro de aplicacinFederal Express (FedEx)
es la compaa de transporte depaquetes ms grande del mundo. Cada da
de trabajo entregams de 6.5 millones de documentos, paquetes y
otros artculosa travs de Estados Unidos y ms de 220 pases y
territorios al-rededor del mundo. En algunos casos, la entrega de
estos em-barques est garantizada para el da siguiente a las 10:30
a.m.Los desafos logsticos que implica proporcionar este ser-vicio
son extraordinarios. Los millones de embarques diariosdeben
ordenarse y ponerse en ruta de manera individual haciala ubicacin
general correcta (por lo general por avin) paradespus ser
entregados en el destino exacto (normalmente conun vehculo
motorizado) en un tiempo sorprendentementebreve. Cmo es esto
posible?La investigacin de operaciones (IO) es el motor tecno-lgico
que impulsa a esta compaa. Desde su fundacin en1973, la IO le ha
ayudado a tomar sus decisiones de negociosms importantes, entre
ellas inversiones en equipo, estructurade rutas, programacin,
finanzas y ubicacin de instalaciones.Despus de que la IO recibi el
crdito por salvar a la compa-a durante sus primeros aos, se volvi
una costumbre teneruna representacin de IO en las reuniones de la
alta direcciny, en realidad, algunos de los vicepresidentes
corporativos hansurgido del destacable grupo de IO de FedEx.FedEx
ha sido reconocida como una compaa de clasemundial. De manera
rutinaria se encuentra entre las mejo-res compaas de la lista anual
de Fortune Magazine de LasCompaas ms Admiradas del Mundo. Tambin
fue la pri-mera ganadora del prestigioso premio que ahora se
conocecomo INFORMS, el cual se otorga todos los aos por la eficazy
repetida integracin de la IO en la toma de decisiones dela
organizacin en formas originales, variadas, novedosas
yduraderas.Fuente: R. O. Mason, J. L. McKenney, W. Carlson y D.
Copeland,Absolutely, Positively Operations Research: The Federal
ExpressStory, Interfaces, 27(2): 17-36, marzo-abril de 1997. (En
nuestrositio web www.mhhe.com/hillier se proporciona un vnculo
coneste artculo.)
32. 6 CAPTULO 1 INTRODUCCINun sistema de modelado amigable que
utiliza principalmente CPLEX para resolver los modelos.Tambin
utiliza otros paquetes que incluyen LINDO, CoinMP (que se explica
en la seccin 4.8),CONOPT (que se presenta en la seccin 12.9), LGO
(que se introduce en la seccin 12.10) y BendX(til para resolver
algunos modelos estocsticos). Una versin para el estudiante de MPL,
junto
conlasversionesparaelestudiantemsrecientesdeCPLEXysusrestantespaquetesdesolucinpuedenobtenersedemaneragratuitaeninternet.Paraconvenienciadellector,enelORCoursewaretambinse
puede encontrar esta versin para el estudiante (que incluye todos
los paquetes de solucin
men-cionados).Denuevo,todoslosejemplosquepuedanresolverseconestospaquetessedetallanenlosarchivos
MPL/CPLEX de los captulos correspondientes en el OR
Courseware.Estos tres paquetes y la manera de usarlos son descritos
con ms detalle en especial cerca delfinal de los captulos 3 y 4. El
apndice 1 tambin proporciona documentacin del OR Coursewarey se
incluye el OR Tutor y el IOR
Tutorial.ComounaindicacinacercadelmaterialrelevantequeseincluyeenelORCourseware,alfinalde
cada captulo a partir del tercero aparecer una lista de ayuda para
el aprendizaje de este
ca-ptuloennuestrositioweb.Comoseexplicaalprincipiodelaseccindeproblemasdecadacaptulo,fueron
colocados algunos smbolos a la izquierda del nmero del problema o
del inciso cuando estematerial sea til, y se incluyeron los
ejemplos de demostracin y las rutinas interactivas.Otra ayuda para
el aprendizaje en nuestro sitio web es un conjunto de ejemplos
desarrollados(Worked Examples) para cada captulo (del 3 en
adelante). Estos ejemplos resueltos sirven decomplemento a los del
libro para que se utilicen cuando sea conveniente, sin interrumpir
el flujode material en las mltiples ocasiones en las que no es
necesario un ejemplo adicional. Estos ejem-plos complementarios
tambin pueden ser tiles durante la preparacin de un examen. Siempre
queun ejemplo complementario de un tema en particular est incluido
en la seccin de Worked Exam-ples del sitio web, se lo mencionar en
el texto del libro. Para asegurar que esta mencin no sea pa-sada
por alto, cada vez se marcarn las palabras ejemplo adicional (o
algo similar) en negritas.El sitio web tambin incluye un glosario
de cada captulo. REFERENCIAS SELECCIONADAS1. Bell, P. C., C.
K.Anderson y S. P. Kaiser, Strategic Operations Research and the
Edelman Prize FinalistApplications 1989-1998, en Operations
Research, 51(1): 17-31, enero-febrero de 2003.2. Gass, S. I. y A.
A. Assad: An Annotated Timeline of Operations Research: An Informal
History, KluwerAcademic Publishers (ahora Springer), Boston,
2005.3. Gass, S. I. y C. M. Harris (eds.), Encyclopedia of
Operations Research and Management Science, 2a.ed., Kluwer Academic
Publishers, Boston, 2001.4. Horner, P.: History in the Making, en
OR/MS Today, 29(5): 30-39, octubre de 2002.5. Horner, P. (ed.),
Special Issue: Executives Guide to Operations Research, en OR/MS
Today, Institutefor Operations Research and the Management
Sciences, 27(3), junio de 2000.6. Kirby, M. W.: Operations Research
Trajectories: The Anglo-American Experience from the 1940s tothe
1990s, en Operations Research, 48(5): 661-670, septiembre-octubre
de 2000.7. Miser, H. J., The Easy Chair: What OR/MS Workers Should
know About the Early FormativeYears ofTheir Profession, en
Interfaces, 30(2): 99-111, marzo-abril de 2000.8. Wein, L.M. (ed.),
50th Anniversary Issue, en Operations Research (un estudio especial
que describeexplicaciones personales de algunos desarrollos tericos
y prcticos clave recientes), 50(1), enero-fe-brero de 2002.
PROBLEMAS1.3-1. Seleccione una de las aplicaciones de investigacin
de opera-ciones que se mencionan en la tabla 1.1. Lea el artculo al
que se hacereferencia en el Recuadro de aplicacin que se presenta
en la seccinque se muestra en la tercera columna. (En nuestro sitio
web www.mhhe.com/hillier se proporciona un vnculo a todos estos
artculos.)Escriba un resumen de dos pginas acerca de la aplicacin y
los bene-ficios que proporcion; incluya los beneficios no
financieros.1.3-2. Seleccione tres de las aplicaciones de
investigacin de opera-ciones que se mencionan en la tabla 1.1. Para
cada una, lea el artculoal que se hace referencia en el Recuadro de
aplicacin que se presentaen la seccin que se muestra en la tercera
columna. (En nuestro sitioweb www.mhhe.com/hillier se proporciona
un vnculo a todos estosartculos.) En cada caso, escriba un resumen
de una pgina acerca dela aplicacin y sus beneficios; incluya los no
financieros.1.3-3. Lea el artculo de referencia que describe todo
el estudio de IOque se resume en el Recuadro de aplicacin de la
seccin 1.3. Enlistelos diferentes beneficios financieros y no
financieros que resultaronde este estudio.
33. 2Panorama del enfoque de modeladoen investigacin de
operacionesLa mayor parte de este libro est dedicada a los mtodos
matemticos de investigacin de opera-ciones (IO). Esta situacin
resulta apropiada puesto que las tcnicas cuantitativas constituyen
laparteprincipaldeloqueseconocesobreeltema.Sinembargo,ellonosignificaquelosestudiosprc-ticos
de IO sean, en esencia, ejercicios de matemticas. Con frecuencia,
el anlisis matemtico slorepresenta una pequea parte del trabajo. El
propsito de este captulo es dar a las cosas una mejordimensin
mediante la descripcin de las etapas ms importantes de un estudio
caracterstico de IO.Una manera de resumir las fases usuales
traslapadas de un estudio de investigacin deoperaciones es la
siguiente:1. Definicin del problema de inters y recoleccin de datos
relevantes.2. Formulacin de un modelo matemtico que represente el
problema.3. Desarrollo de un procedimiento basado en computadora
para derivar una solucin para elproblema a partir del modelo.4.
Prueba del modelo y mejoramiento de acuerdo con las necesidades.5.
Preparacin para la aplicacin del modelo prescrito por la
administracin.6. Implementacin.En las siguientes secciones se
analizar cada una de estas etapas.Las referencias que se presentan
al final del captulo incluyen algunos estudios de IO, gana-dores de
premios, que proporcionan ejemplos excelentes de cmo ejecutar de
manera correctaestas fases.A lo largo del captulo se incorporarn
algunos extractos de estos ejemplos. Si el lectordecide aprender ms
acerca de estas aplicaciones, en el sitio web del libro
www.mhhe.com/hillierse incluye un vnculo con los artculos que
describen a detalle estos estudios de IO. 2.1 DEFINICIN DEL
PROBLEMA Y RECOLECCIN DE DATOSEn contraste con los ejemplos de los
libros de texto, la mayor parte de los problemas prcticos
queenfrenta un equipo de IO son descritos, al principio, de una
manera vaga e imprecisa. Por consi-guiente, la primera actividad
ser el estudio del sistema relevante y el desarrollo de un
resumenbien definido del problema que ser analizado. Esta etapa
incluye la determinacin de los objetivosapropiados, las
restricciones sobre lo que es posible hacer, las interrelaciones
del rea en estudiocon otras reas de la organizacin, los diferentes
cursos de accin posibles, los lmites de tiempopara tomar una
decisin, etc. Este proceso de definicin del problema es crucial,
pues afectar deforma significativa la relevancia de las
conclusiones del estudio. Es difcil obtener una respuestacorrecta a
partir de un problema enfocado de manera equivocada!Lo primero que
debe reconocerse es que un equipo de IO, por lo general, trabaja a
nivel deasesora. A los miembros del equipo no se les presenta un
problema y se les dice que lo resuelvanC A P T U L O
34. 8 CAPTULO 2 PANORAMA DEL ENFOQUE DE MODELADOcomo puedan,
sino que asesoran a la administracin (casi siempre un tomador de
decisiones clave).El equipo realiza un anlisis tcnico detallado y
despus presenta recomendaciones. Este informeidentifica cierto
nmero de opciones atractivas, en particular con diferentes
supuestos o para unrango diferente de valores, de algn parmetro que
marca una poltica que puede ser evaluada slopor esa administracin:
por ejemplo, la decisin entre costo y beneficio. La administracin
evalael estudio y sus recomendaciones, analiza una variedad de
factores intangibles y toma una decisinfinal con base en su mejor
juicio. Es vital que el equipo de IO tenga una visin al mismo nivel
quela administracin, incluso para identificar el problema correcto
desde el punto de vista gerencialy que, a su vez, la administracin
le brinde apoyo sobre cualquier curso que tome el estudio.Un
aspecto muy importante de la formulacin del problema es la
determinacin de los ob-jetivos apropiados. Para hacerlo es
necesario, en primer lugar, identificar a las personas de
laadministracin que en realidad tomarn las decisiones concernientes
al sistema en estudio, y des-pus escudriar el pensamiento de estos
individuos en relacin con los objetivos pertinentes. (Lainclusin
del tomador de decisiones desde el principio es esencial para
obtener su apoyo durantela realizacin del estudio.)Por su
naturaleza, a la IO le concierne el bienestar de toda la
organizacin, no slo de algunoscomponentes. Un estudio de IO trata
de encontrar soluciones ptimas globales, y no solucionessubptimas
aunque sean lo mejor para uno de los componentes. Desde un punto de
vista ideal, losobjetivos formulados deben coincidir con los de
toda la organizacin; sin embargo, esta coinciden-cia no siempre es
conveniente. Muchos problemas interesan slo a una parte de la
organizacin,de manera que el anlisis sera demasiado extenso si los
objetivos fueran generales y se prestaraatencin especial a todos
los efectos secundarios sobre el resto de la organizacin. En lugar
de ello,los objetivos de un estudio deben ser tan especficos como
sea posible, siempre y cuando considerenlas metas principales del
tomador de decisiones y mantengan un nivel razonable de
congruenciacon los objetivos de niveles ms elevados.Cuando se trata
de organizaciones lucrativas, un enfoque posible para no caer en un
problemade suboptimizacin es utilizar la maximizacin