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300 BCE
Inicio de la Investigación Operativa
El análisis y solución que Arquímedes propuso para la defensa de la ciudad de Siracusa, sitiada por los romanos. Entre sus inventos se encontraban la catapulta, y un sistema de espejos con el que incendiaba las embarcaciones enemigas al enfocarlas con los rayos del sol. -
Oct 1, 1503
Leonardo da Vinci
Leonardo da Vinci participó como ingeniero en la guerra contra Pisa ya que conocía técnicas para realizar bombardeos, construir barcos, vehículos acorazados, cañones, catapultas, y otras máquinas bélicas. -
Newton, Leibnitz, Bernoulli, Fourier, Lagrange y Monge
Desde el punto de vista matemático, en los siglos XVII y XVIII, Newton, Leibnitz, Bernoulli y Lagrange, trabajaron en obtener máximos y mínimos condicionados de ciertas funciones. El matemático francés Jean Baptiste-Joseph Fourier esbozó métodos de la actual programación lineal. Y en los últimos años del siglo XVIII, Gaspar Monge asentó los precedentes del método Gráfico gracias a su desarrollo de la Geometría Descriptiva. -
Padre de la Investigación Operativa: Charles Babbage
Charles Babbage es el padre de la Investigación Operativa, debido a sus investigaciones acerca de los costos de transporte y clasificación del correo realizada en la Uniform Penny Post de Inglaterra en 1840. -
Frederick Winslow Taylor
A finales del siglo XIX, Frederick Winslow Taylor realizó un estudio que permitió maximizar el rendimiento de los mineros, en el que se determinaba que la única variable realmente significativa era el peso combinado de la pala y su carga. De esta forma se diseñaron palas según los diferentes tipos de materiales con los que iban a utilizarse. -
Guerra Antisubmarina
Thomas Alva Edison también hizo uso de la Investigación Operativa, contribuyendo en la guerra antisubmarina, utilizó un "tablero táctico" para encontrar una solución eficaz que permitía reducir las pérdidas de embarques causadas por ataques de submarinos enemigos. -
Primera Guerra Mundial
El estudio matemático de Frederick William Lanchester sobre la potencia balística de las fuerzas opositoras. Además desarrolló, a partir de un sistema de ecuaciones diferenciales, la Ley Cuadrática de Combate de Lanchester, con la que era posible determinar el desenlace de una batalla militar en función de la fuerza numérica relativa y la capacidad relativa de fuego de los combatientes. -
A. K. Erlang
Para 1920, el ingeniero A. K. Erlang realizó un estudio acerca de las fluctuaciones de la demanda de instalaciones telefónicas en relación con el equipo automático. Se considera su aporte como la base de varios modelos matemáticos de la teoría de colas. -
"Teoría de Juegos" por: Janos Von Neumann
Janos Von Neumann publicó en 1928 su trabajo "Teoría de Juegos", que proporcionó fundamentos matemáticos a la Programación Lineal. Posteriormente, en 1947, visionó la similitud entre los problemas de programación lineal y la teoría de matrices que había desarrollado. -
Desarrollo de la Programación Lineal
El matemático ruso Leonid Vitálievich Kantoróvich y el holandés Tjalling Charles Koopmans, desarrollaron la teoría matemática llamada "Programación Lineal", por la que les fue concedido el Premio Nobel de Economía. -
Nace la llamada Investigación Operativa o Investigación de Operaciones
La Luftwaffe, Fuerza Aérea Alemana, estaba sometiendo a este país a un fuerte acoso aprovechando la reducida capacidad aérea británica. El gobierno británico convocó científicos de diversas disciplinas para tratar de resolver el problema y sacar el máximo beneficio de los radares y encontrar la ubicación de los aviones enemigos. Así determinaron la localización óptima de las antenas y la mejor distribución de las señales duplicando la efectividad del sistema de defensa aérea. -
El Problema del transporte
Leonid V. Kantorovich y Tjalling C. Koopmans estudiaron de forma independiente el problema del transporte por primera vez, conociéndose este tipo de problemas como problema de Koopmans- Kantorovich. Para su solución, emplearon métodos geométricos que están relacionados con la teoría de convexidad de Minkowski. Por otro lado. Hitchcok formula la estructura y planteamiento del problema de transporte, que busca minimizar los costos relacionados con el movimiento o traslado de materiales. -
El Problema de la Dieta
En 1945, George Joseph Stigler planteó el problema de la dieta, a raíz de la preocupación del ejército americano por asegurar unos requerimientos nutricionales básicos para sus tropas al menor coste posible. Se trataba de determinar la cantidad, entre 77 alimentos diferentes, que debería ingerir diariamente un hombre. El problema fue resuelto manualmente mediante un método heurístico con el cual se examinaron 510 diferentes posibilidades de combinación de alimentos. -
George Bernard Dantzig y el método Simplex
Estados Unidos en 1947, formó un grupo de trabajo dedicado a mejorar los procesos de planificación a gran escala: el proyecto SCOOP. En dicho grupo se encontraba trabajando George Bernard Dantzig, quien desarrolló en 1947 el algoritmo del método Simplex. -
Técnicas de computación
Se desarrollaron las técnicas de computación, las cuales permitieron una importante reducción del tiempo de resolución de los problemas, utilizando un ordenador SEAC del National Bureau of Standars para obtener la solución de un problema. El éxito en el tiempo de resolución fue tan alentador que de inmediato se usó para todo tipo de problemas militares. Todo esto se tradujo en un aumento de hasta cinco veces en la eficacia de la fuerza aérea. -
El problema del cálculo del plan óptimo de transporte de arena
El problema del cálculo del plan óptimo de transporte de arena de construcción a las obras de edificación de la ciudad de Moscú, donde existían 10 puntos de origen y 230 de destino. Para resolverlo se utilizó un ordenador Strena en el mes de junio de 1958, y después de 10 días de cálculos produjo una solución que aportó una reducción del 11% de los gastos respecto a los costes originales previstos. -
Hoy en día
Hoy en día el uso de modelos de optimización es cada vez más frecuente en la toma de decisiones. Este mayor uso se explica, principalmente, por un 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.
