Modelos y optimización
La toma de decisiones es uno de los elementos de mayor dificultad en las organizaciones. En muchas ocasiones los problemas a resolver incluyen una gran cantidad de variables que deben tenerse en cuenta y por tanto el decisor requiere del apoyo de sistemas estructurados que les permitan analizar, com...
- Autores:
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Corporación Universidad de la Costa
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Corporación Universidad de la Costa
- Repositorio:
- REDICUC - Repositorio CUC
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Organizaciones
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La toma de decisiones es uno de los elementos de mayor dificultad en las organizaciones. En muchas ocasiones los problemas a resolver incluyen una gran cantidad de variables que deben tenerse en cuenta y por tanto el decisor requiere del apoyo de sistemas estructurados que les permitan analizar, comprender y modelar un problema para en segunda instancia poder tomar decisiones de manera asertiva. Para ello se requiere del uso de herramientas para el análisis y toma de decisiones que por lo general son de aplicación en cualquier tipo de organización. El conocimiento de distintas herramientas aplicadas a la toma de decisiones permite al profesional sea cual sea su posición dentro de la organización, tomar mejores decisiones y mejorar así los resultados de la gestión empresarial. |
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DAVIS McKEOWN, Modelos cuantitativos para Administración. SHAMBLIN, Robert, Investigación de operaciones. TAHA, H. Investigación de operaciones. ANDERSON, SWEENEY, WILLIAMS, Métodos cuantitativos para los negocios. GALLAGHER, WATSON, Métodos cuantitativos para la toma de decisiones en Administración. BIERMAN, BONINI, HAUSMAN, Análisis cuantitativo para la toma de decisiones. Schroeder, Roger G. Administración de operaciones: Toma de decisiones en la función de operaciones / McGraw-Hill, Render, Barry. Métodos cuantitativos para negocios / Pearson educación, México Manual práctico de investigación de operaciones. Angel León Gonzalez. Ediciones Uninorte. Barrios, M. A. O. (2013). Teoría de restricciones y modelación PL como herramientas de decisión estratégica para el incremento de la productividad en la línea de toallas de una compañía del sector textil y de confecciones. Prospectiva, 11(1), 21-30. Bazaraa, Mokhtar. Programación lineal y flujo en redes. Segunda Edición. México: Limusa, 1998 c2005. Winston, Wayne L Investigación de operaciones: aplicaciones y algoritmos / México: Unilibros ediciones, 2005. León González, Ángel. Manual práctico de investigación de operaciones / Barranquilla : Uninorte, 1994 Ospina-Mateus, H., Acevedo-Chedid, J., Salas-Navarro, K., Morales-Londoño, N., & Montero-Perez, J. (2017, September). Model of Optimization of Mining Complex for the Planning of Flow of Quarry Production of Limestone in Multiple Products and with Elements for the Analysis of the Capacity. In Workshop on Engineering Applications (pp. 544-555). Springer, Cham. Barrios, M. A. O. (2013). Teoría de restricciones y modelación PL como herramientas de decisión estratégica para el incremento de la productividad en la línea de toallas de una compañía del sector textil y de confecciones. Prospectiva, 11(1), 21-30. Coronado-Hernández, J. R., Pardo-Mora, E. M., & Valero-Herrero, M. (2011). A Multi-objective model for selection of projects to finance new enterprise SMEs in Colombia. Journal of Industrial Engineering and Management, 4(3), 407-417. Maheut, J., Sabater, J. P. G., Gómez, F. G., & Hernández, J. R. C. (2010, October). Modelo programación por metas MILP para la planificación de operaciones de una planta de ensamblaje de motores. In 4th International Conference on Industrial Engineering and Industrial Management (pp. 1376-1387). Obredor-Baldovino, T., Barcasnegras-Moreno, E., Mercado-Caruso, N., Salas-Navarro, K., & Sana, S. S. (2018). Coverage Reduction: A Mathematical Model. Journal of Advanced Manufacturing Systems, 17(03), 317-331. Ramirez-Rios, D. G., Rodriguez Pinto, C., Visbal Martinez, J., Monroy Silvera, F., De la Cruz Hernández, J., Donoso Meisel, Y., & Paternina Arboleda, C. D. (2016). A bi-criteria optimization model for parallel machine scheduling: game theoretic vs genetic algorithms. IJMSOR: International Journal of Management Science & Operation Research, 1(1), 20-30. Retrieved from http://ijmsoridi.com/index.php/ijmsor/article/view/73 Bustacara Prasca, A., Becerra Rueda, E., & Niebles-Atencio, F. (2016). Multiobjective scheduling using an ant colony system in a mineral analysis laboratory. IJMSOR: International Journal of Management Science & Operation Research, 1(1), 8-19. Retrieved from http://ijmsoridi.com/index.php/ijmsor/article/view/72 Castro Zuluaga, C., Uribe Cadavid, D., & Castro Urrego, J. (2014). Marco de referencia para el desarrollo de un sistema de apoyo para la toma de decisiones para la gestión de inventarios. INGE CUC, 10(1), 30-42. Retrieved from https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/view/340 Lasso Cardona, L., Franco Ocampo, D., & Agudelo Acevedo, A. (2020). Voracious and Heuristic Algorithms: A focus on the Minimum Path Problem. INGE CUC, 16(2). https://doi.org/10.17981/10.17981/ingecuc.16.2.2020.05 Gómez Montoya, R., Sánchez Alzate, J., & Palacio Muñoz, J. (2011). Análisis de la operación despacho en un centro de distribución basado en gestión de procesos y simulación. INGE CUC, 7(1), 75-86. Recuperado a partir de https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/view/278 Pacheco Velásquez, E. (2013). Un modelo para la optimización de políticas de inventario conjuntas en cadenas de suministro. INGE CUC, 9(1), 11-23. Recuperado a partir de https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/view/105 Flores Flores, J., & Alvarez-Madrigal, M. (2013). Alternativa heurística MCM para problemas de ruteo de vehículos. INGE CUC, 9(2), 52-57. Recuperado a partir de https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/view/6 |
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El conocimiento de distintas herramientas aplicadas a la toma de decisiones permite al profesional sea cual sea su posición dentro de la organización, tomar mejores decisiones y mejorar así los resultados de la gestión empresarial.Corporación Universidad de la CostaspaCorporación Universidad de la CostaAdministración de empresasContenidos académicos por cátedraDAVIS McKEOWN, Modelos cuantitativos para Administración.SHAMBLIN, Robert, Investigación de operaciones.TAHA, H. Investigación de operaciones.ANDERSON, SWEENEY, WILLIAMS, Métodos cuantitativos para los negocios.GALLAGHER, WATSON, Métodos cuantitativos para la toma de decisiones en Administración.BIERMAN, BONINI, HAUSMAN, Análisis cuantitativo para la toma de decisiones.Schroeder, Roger G. Administración de operaciones: Toma de decisiones en la función de operaciones / McGraw-Hill,Render, Barry. Métodos cuantitativos para negocios / Pearson educación, MéxicoManual práctico de investigación de operaciones. Angel León Gonzalez. Ediciones Uninorte.Barrios, M. A. O. (2013). Teoría de restricciones y modelación PL como herramientas de decisión estratégica para el incremento de la productividad en la línea de toallas de una compañía del sector textil y de confecciones. Prospectiva, 11(1), 21-30.Bazaraa, Mokhtar. Programación lineal y flujo en redes. Segunda Edición. México: Limusa, 1998 c2005.Winston, Wayne L Investigación de operaciones: aplicaciones y algoritmos / México: Unilibros ediciones, 2005.León González, Ángel. Manual práctico de investigación de operaciones / Barranquilla : Uninorte, 1994Ospina-Mateus, H., Acevedo-Chedid, J., Salas-Navarro, K., Morales-Londoño, N., & Montero-Perez, J. (2017, September). Model of Optimization of Mining Complex for the Planning of Flow of Quarry Production of Limestone in Multiple Products and with Elements for the Analysis of the Capacity. In Workshop on Engineering Applications (pp. 544-555). Springer, Cham.Barrios, M. A. O. (2013). Teoría de restricciones y modelación PL como herramientas de decisión estratégica para el incremento de la productividad en la línea de toallas de una compañía del sector textil y de confecciones. Prospectiva, 11(1), 21-30.Coronado-Hernández, J. R., Pardo-Mora, E. M., & Valero-Herrero, M. (2011). A Multi-objective model for selection of projects to finance new enterprise SMEs in Colombia. Journal of Industrial Engineering and Management, 4(3), 407-417.Maheut, J., Sabater, J. P. G., Gómez, F. G., & Hernández, J. R. C. (2010, October). Modelo programación por metas MILP para la planificación de operaciones de una planta de ensamblaje de motores. In 4th International Conference on Industrial Engineering and Industrial Management (pp. 1376-1387).Obredor-Baldovino, T., Barcasnegras-Moreno, E., Mercado-Caruso, N., Salas-Navarro, K., & Sana, S. S. (2018). Coverage Reduction: A Mathematical Model. Journal of Advanced Manufacturing Systems, 17(03), 317-331.Ramirez-Rios, D. G., Rodriguez Pinto, C., Visbal Martinez, J., Monroy Silvera, F., De la Cruz Hernández, J., Donoso Meisel, Y., & Paternina Arboleda, C. D. (2016). A bi-criteria optimization model for parallel machine scheduling: game theoretic vs genetic algorithms. IJMSOR: International Journal of Management Science & Operation Research, 1(1), 20-30. Retrieved from http://ijmsoridi.com/index.php/ijmsor/article/view/73Bustacara Prasca, A., Becerra Rueda, E., & Niebles-Atencio, F. (2016). Multiobjective scheduling using an ant colony system in a mineral analysis laboratory. IJMSOR: International Journal of Management Science & Operation Research, 1(1), 8-19. Retrieved from http://ijmsoridi.com/index.php/ijmsor/article/view/72Castro Zuluaga, C., Uribe Cadavid, D., & Castro Urrego, J. (2014). Marco de referencia para el desarrollo de un sistema de apoyo para la toma de decisiones para la gestión de inventarios. INGE CUC, 10(1), 30-42. 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