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François Quesnay utiliza modelos primitivos de programación matemática en su obra TABLEU ECONOMIQUE -
Se desarrollan los primeros modelos lineales por Wilhelm Jordán y León Walras -
A.K Erlang desarrolla la teoría de colas para optimizar las llamadas telefónicas mientras que F.W. Harris crea el modelo de lote económico para inventarios. -
el termino Investigación de Operaciones nace formalmente en la estación Bawdsey (Reino Unido) para integrar el radar en la defensa aérea. -
Leonid Kantorovich (Rusia) desarrolla métodos de optimización para la producción industrial, sentando bases de la programación lineal. -
durante la segunda guerra mundial, grupos multidisciplinarios (como el P.M.S. Blackett) optimizan tácticas de convoyes, bombardeos y logística militar. -
George Dantzing desarrolla el método simplex, permitiendo resolver problemas de programación lineal de gran escala. -
se imparte el primer curso formal de I.O en el massachusetts Institute of Technology (MIT) -
surgen la programacion dinámica (Richard Bellman), la teoría de redes y la programación no lineal -
la I.O se integra masivamente en la industria (aviación, petróleo, finanzas) gracias al surgimiento de la simulación por computadora. -
el aumento del poder computacional permite resolver modelos estocásticos y problemas de gran complejidad logística. -
la I.O se funciona con el big data, la inteligencia artificial y el machine learning para la toma de decisiones en el tiempo real y sustentabilidad -
la I.O se integra con E-commerce. Gigantes como Amazon comienzan a usar modelos de optimización masiva para la gestión de inventarios y logística de ultima milla.
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se publica el impacto de los avances en computación y software, que permiten resolver problemas de una escala antes imposibles. -
empieza la convergencia formal entre machine learning e I.O se utilizan algoritmos de aprendizaje para predecir parametros que luego los modelos de I.O optimizan -
la optimización aplicada a sistemas de salud se vuelve critica para gestionar recursos limitados. programar cirugías y optimizar bancos de sangre. -
uso masivo de la I.O en aplicaciones de movilidad (como Uber o Didi) para el despacho dinámico de vehículos y la fijación de precios algorítmica. -
durante la pandemia de COVID-2019, la I.O fue vital para la logística de distribución de vacunas a nivel mundial y la modelación de la propagación del virus -
consolidación de la IA generativa como asistente en la formación de modelos de optimización complejos, permitiendo que analistas creen códigos de resolución de forma mas rápida.
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