invo.py: Investigación Operativa I4051 - UTN.BA

invo.py es el repositorio de código de la materia Investigación Operativa, curso I4051 de Ingeniería Industrial de la Universidad Tecnológica Nacional, Buenos Aires.

Equipo docente:

• 🤖 Rodrigo Maranzana, Profesor (✉ Rmaranzana@frba.utn.edu.ar)
• 🤖 Luciano Martín De Doménico, Ayudante (✉ ldedomenico@frba.utn.edu.ar)
• 🤖 Ariel Horowitz, Ayudante (✉ ahorowitz@frba.utn.edu.ar)
• 🤖 Joaquín Tobías Sapia, Ayudante (✉ jsapia@frba.utn.edu.ar)

Recursos generales:

• Guía de ejercicios
• Guía de instalación de python

Bibliografía:

• Hillier, F. S., & Price, C. C. (2001). International Series in Operations Research & Management Science.
• Taha, H. A. (2003). Operations research: an introduction. Pearson Education.
• Winston, W. L., & Goldberg, J. B. (2004). Operations research: applications and algorithms (Vol. 3). Belmont: Thomson Brooks/Cole.

Contenido:

Referencias: ⚫ Teoría - 🔵 Práctica - 🔴 Soporte y Casos

Tema	Tipo	Título	Recursos
		🚀 CLASE 00
Introducción	⚫T	Introducción a Investigación Operativa
Repaso	⚫T	Repaso de probabilidad
Repaso	🔵P	Ejercicios ejemplo de probabilidad
Repaso	🔵P	Ejercicios ejemplo de matrices
Python	🔵P	Introducción a Python
Repaso	🔵P	Guía de ejercicios de repaso resueltos
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		🚀 CLASE 01
Python	🔵P	Taller de Python en notebooks
Simulación	⚫T	Introducción a simulación
Simulación	🔵P	Introducción a métodos de sampleo en simulación
Simulación	🔴S	Sandbox, cálculo de distribuciones con python
Simulación	🔵P	Ejercicio 02
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		🚀 CLASE 02
Simulación	⚫T	Método de la transformada inversa
Simulación	⚫T	Ajuste paramétrico de distribuciones
Simulación	🔵P	Sampleo de distribución exponencial
Simulación	🔵P	Ejercicio 04
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		🚀 CLASE 03
Markov	⚫T	Introducción a cadenas de Markov
Markov	⚫T	Apuntes teóricos cadenas de Markov y procesos estocásticos
Markov	🔴S	Generador de lyrics con cadenas de Markov
Markov	🔵P	Ejercicio 01
Markov	🔵P	Ejercicio 02
Markov	🔵P	Ejercicio 03
Markov	🔵P	Resultados ejercicios de Markov
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		🚀 CLASE 04
Markov	⚫T	Tipos de cadenas de Markov y estado estacionario
Markov	🔵P	Ejercicio 04
Markov	🔵P	Ejercicio 05
Markov	🔴S	Simulador de acciones con Cadenas de Markov
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		🚀 CLASE 05
Markov	⚫T	Cadenas de Markov de parámetro continuo
Markov	🔵P	Ejercicio 06
Markov	🔵P	Ejercicio 07
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		🚀 CLASE 06
Filas	⚫T	Procesos de nacimiento y muerte, filas de espera M=1
Filas	🔵P	Ejercicio 01
Simulación	🔴S	Simulación de línea Tesla Motors
Filas	⚫T	Apuntes teóricos de filas de espera
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		🚀 CLASE 07
Filas	⚫T	Filas de espera multiservidor con capacidad y redes
Filas	⚫T	Cálculo de costos en filas de espera
Filas	🔵P	Ejercicio 03
Filas	⚫T	Fórmulas en filas de espera
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		🚀 CLASE 08
Filas	⚫T	Análisis de sensibilidad en filas de espera
Filas	🔵P	Ejercicio 10
Filas	🔵P	Ejercicio YPF
Filas	🔴S	Caso Carrefour
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		🚀 CLASE 09
Proyectos	⚫T	Redes de proyectos y método del camino crítico
Proyectos	🔵P	Ejercicio 02
Proyectos	⚫T	Apunte de redes de proyectos
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		🚀 CLASE 10
Proyectos	⚫T	Redes de proyectos y PERT
Proyectos	🔵P	Ejercicio 03
Proyectos	🔵P	Ejercicio 04
Proyectos	⚫T	Apunte PERT
Proyectos	🔵P	Implementación CPM en Python
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		🚀 CLASE 11
Simulación	🔵P	Ejercicio simulación de repaso
Markov	🔵P	Ejercicio Markov de repaso
Filas	🔵P	Ejercicio filas de espera de repaso
Proyectos	🔵P	Ejercicio CPM de repaso
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		🚀 CLASE 12, 13, 14: examen y TP
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		🚀 CLASE 15
Optimización	⚫T	Introducción a optimización
Optimización	⚫T	LP: introducción y resolución por método gráfico
Optimización	🔵P	Ejercicio 07
Optimización	🔵P	Introducción a software de optimización
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		🚀 CLASE 16
Optimización	⚫T	LP: casos particulares en método gráfico
Optimización	⚫T	LP: método SIMPLEX con tablas
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		🚀 CLASE 17
Optimización	⚫T	LP: variables ficticias en método SIMPLEX
Optimización	⚫T	LP: casos particulares en método SIMPLEX
Optimización	🔵P	Ejercicio 09
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		🚀 CLASE 18
Optimización	⚫T	LP: introducción a modelo de Flujo de Mínimo Costo: caso camino más corto
Optimización	🔵P	Ejercicio 10
Optimización	🔴S	Camino más corto: resolución con heurísticas
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		🚀 CLASE 19
Optimización	⚫T	Camino más corto: algoritmo de Dijkstra
Optimización	🔴S	Camino más corto: caso Google Maps
Optimización	⚫T	LP: modelo de Flujo de Mínimo Costo: transporte
Optimización	🔵P	Ejercicio de transporte
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		🚀 CLASE 20
Optimización	🔵P	Ejercicio de optimización de supply chain
Optimización	⚫T	LP: planificación de la producción
Optimización	⚫T	Programación entera: set cover y warehouse location
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		🚀 CLASE 21
Optimización	⚫T	Programacion no lineal (NLP)
Optimización	🔴S	Programación lineal entera mixta (MILP): planificación agregada
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		🚀 CLASE 22
Optimización	⚫T	LP: el problema dual
Optimización	⚫T	LP: análisis de sensibilidad
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		🚀 CLASE 23
Inventarios	⚫T	Introducción a modelos de optimización de inventarios
Inventarios	🔵P	Ejercicio 1
		🚀 CLASE 24
Inventarios	🔵P	Ejercicio con escenarios
Inventarios	🔵P	Ejercicio: modelo EOQ multiproducto
Inventarios	🔵P	Ejercicio 4: optimización de inventarios con costos escalonados
Inventarios	⚫T	Optimización de inventarios con restricciones de espacio
		🚀 CLASE 25
Inventarios	🔵P	Ejercicio: inventarios con restricción de espacio
Optimización	🔵P	Repaso (1)
Optimización	🔵P	Resuelto dual - Repaso (1)
		🚀 CLASE 26
Optimización	🔵P	Repaso (2)

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