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INICIO DE LA INVESTIGACION OPERATIVA
(300 a.c. – 201 a.c.) En el siglo III a.c, Arquímedes llevo a cabo un análisis y su solución, para la defensa de la ciudad de Siracusa, sitiada por los romanos. Entre sus inventos esta la catapulta y un sistema de espejos que incendiaba a las embarcaciones enemigas al enfocarlas con los rayos del sol. -
NEWTON, LEIBNITZ, BERNOULLI Y LAGRANGE
(1600 - 1690) Y (1701 – 1800) En el siglo XVII y XVIII, ellos trabajaron en obtener Máximos y Mínimos condicionados de ciertas funciones. -
GASPAR MONGE
Al final del siglo XVIII, con el desarrollo de la geometría descriptiva, obtuvo precedentes del método gráfico. -
CHARLES BABBAGE, PADRE DE LA INVESTIGACIÓN OPERATIVA
Investigador acerca de los costos de transporte y clasificación del correo realizada en la Uniform Penny Post de Inglaterra. Sin embargo no se considera que ha nacido una nueva ciencia llamada Investigación de Operaciones hasta la II Guerra Mundial, durante la batalla de Inglaterra. -
LEONID VITÁLIEVICH KANTORÓVICH Y TJALLING CHARLES KOOPMANS
Desarrollaron la teoría matemática llamada "Programación Lineal", por la que les fue concedido el Premio Nobel de Economía. -
F. L. HITCHCOK
Formula la estructura y planteamiento del problema de transporte, que busca minimizar los costos relacionados con el movimiento o traslado de materiales. -
GEORGE BERNARD DANTZIG
Desarrolló el algoritmo del método Simplex. -
DESARROLLO DE TECNICAS DE COMPUTACION
: Primer resultado de estas técnicas que permitieron una importante reducción del tiempo de resolución de los problemas. -
DESARROLLO DE LA INVESTIGACIÓN OPERATIVA, EN EL ÁMBITO DEL COMERCIO Y LA INDUSTRIA
Para resolver el problema del cálculo del plan óptimo de transporte de arena de construcción a las obras de edificación de la ciudad de Moscú, se utilizó un ordenador Strena, que produjo una solución que aportó una reducción del 11% de los gastos respecto a los costes originales previstos. -
USO DE MODELOS DE OPTIMIZACION EN LA ACTUALIDAD:
Estos son más frecuentes en la toma de decisiones. Se tiene mejor conocimiento de esta metodología en las diferentes disciplinas, la creciente complejidad de los problemas que se desea resolver, la mayor disponibilidad de software y el desarrollo de nuevos y mejores algoritmos de solución.
