Modelos de probabilidad en investigación de operaciones

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La investigación de operaciones es un campo científico interdisciplinario que trata de resolver los problemas relacionados con los procesos en una variedad de campos, incluyendo negocios, operaciones militares y logística. Un importante método de resolución de problemas en el campo de la investigación de operaciones son los modelos de probabilidad, lo que permitirá a los investigadores a incorporar la idea de incertidumbre en sus problemas. Estos modelos de probabilidad son también diferentes, cada tipo puede ser útil en diferentes situaciones.

Cadenas de Markov

Los procesos de modelo aleatorio de las cadenas de Markov se ejecutan sobre un número finito o infinito de pasos. Los investigadores tienden a escribir estos modelos en términos de matrices de matrices de transición, que indican la probabilidad de que ciertos estados de una etapa sucesiva. Un ejemplo común de una aplicación de la cadena de Markov es el pronóstico del tiempo. La probabilidad de que llueva mañana puede predecirse bien si se utiliza la información que tenemos hoy en día: si está lloviendo hoy. A continuación, puedes diseñar un conjunto de matrices de probabilidad sobre la base de la situación meteorológica actual para predecir el tiempo que hará mañana.

Procesos de Poisson

Los procesos de Poisson son importantes para el diseño de modelos de fenómenos poco comunes del mundo real. Se encuentran principalmente en los problemas de investigación de operaciones que tienen que ver con situaciones inverosímiles o raras, tales como terremotos, errores tipográficos de libros de texto o fallo de las máquinas. Estos procesos de Poisson permite a los investigadores a calcular la probabilidad de los acontecimientos y dar cuenta de ellos en el diseño de pólizas. Por ejemplo, las compañías de seguros crean procesos de Poisson para una variedad de situaciones perjudiciales. Esto permite que las compañías de seguros fijen un precio racionalmente a sus pólizas para dar cuenta de tales eventos raros.

Teoría de colas

La teoría de colas incluye una clase de modelos que tienen que ver con cómo los clientes llegan, esperan y salen de un centro o servicio. Estos modelos permiten a los investigadores entender y predecir el desarrollo de la atención al cliente. Los investigadores de operaciones usan estos modelos para el diseño de métodos de gestión de colas para las empresas y los sistemas informáticos. Importantes resultados de los modelos de colas son la cantidad promedio de los clientes que una empresa puede esperar a la vez, el número óptimo de servidores que la empresa necesita y la velocidad a la que un cliente debe ser atendido.

Teoría de la confiabilidad

El nombre de teoría de la confiabilidad proviene de la idea de la fiabilidad del producto. Esta teoría trata principalmente con el modelado de la probabilidad del funcionamiento de un sistema o no. Debido a que muchos sistemas en los negocios y otros campos relacionados con la investigación de operaciones contiene muchos componentes, es difícil analizar la probabilidad de todo el sistema falle con base en estos componentes individuales. La teoría de la confiabilidad se encarga de esta tarea, permitiendo a los diseñadores saber cómo crear productos de manera más eficiente, lo que permite a las empresas optimizar las garantías y políticas de devolución.