-
Civilizaciones como los egipcios, los mayas y los mesopotámicos desarrollan métodos avanzados ingeniería y planificación, templos y otras estructuras monumentales, lo que requería la gestión eficiente de recursos y mano de obra. -
Los emperadores chinos implementaron sistemas de distribución de alimentos para garantizar que las poblaciones recibieran provisiones de manera equitativa y eficiente lo que puede considerarse como un problema de gestión de recursos y logística. -
El imperio Persa estableció una red de rutas comerciales que se extendía por miles de kilómetros. La gestión de estas rutas implicaba la planificación de puntos de descanso, la distribución de suministros y la seguridad de las caravanas, lo que requería una planificación cuidadosa y estratégica. -
Los romanos desarrollaron métodos avanzados para planificar rutas militares eficientes, teniendo en cuenta factores como la topografía, la seguridad y la disponibilidad de suministros. Esto implicaba la optimización de la logística para garantizar que las tropas pudieran desplazarse rápidamente y mantener líneas de comunicación seguras. -
El Imperio Mongol estableció una basta red de rutas comerciales que conectaba Asia Oriental con Europa y Medio Oriente. La optimización de rutas implicaba la planificación de puntos de descanso, la seguridad de los convoyes y la maximización del comercio interregional, lo que contribuyó al auge económico y cultural del imperio. -
El Imperio Inca desarrolló un avanzado sistema de gestión agrícola que permitía maximizar la producción de alimentos en diversas regiones geográficas. Esto implicaba técnicas de ingeniería hidráulica, como terrazas agrícolas y sistemas de riego, así como la planificación de cultivos y la distribución equitativa de alimentos entre las población. -
Se dedicó principalmente a los estudios económicos, tomando parte en las intrigas palaciegas, en las que estuvo perpetuamente involucrado. Fue, a su vez, pionero en el uso de modelos primitivos de programación matemática en sus estudios económicos, antecedente directo de lo que hoy se conoce como Investigación Operativa o Investigación de Operaciones. -
Antoine Lavoisier aplica el método científico a la producción industrial. Fue uno de los principales protagonistas de la revolución científica y condujo a la consolidación de la química como ciencia moderna, por lo que es considerado su fundador. -
Charles Babbage diseña la máquina analítica, precursora de las computadoras modernas. -
Camille Jordan desarrolla el método simplex para resolver problemas de programación lineal. -
Hermann Minkowsky y Julius Farkas contribuyen al desarrollo de la programación lineal. -
Karl Pearson y Weldon desarrollan la prueba de chi-cuadrado, una herramienta estadística fundamental -
Frederick Winslow Taylor introduce el estudio de tiempos y movimientos para mejorar la eficiencia en el trabajo. -
Leonid Kantorovich formula el problema de transporte, un modelo de programación lineal. -
Durante este tiempo se comenzaron a visualizar algunos elementos de la investigación de operaciones almacenando, recolectando datos y realizando estudios, de modo que les beneficiara a conocer el resultado de dicha batalla a su favor, puesto que se encontraban en la Segunda Guerra Mundial. -
Se funda la Sociedad de Investigación de Operaciones de América. -
Publicación del primer libro de texto de IO, "Introducción a la Investigación de Operaciones" de Morse y Kimball. -
Se desarrolla la programación dinámica, la teoría de colas y otras técnicas de IO. -
Se aplica la IO a una amplia gama de problemas en áreas como la salud, la energía y el transporte. -
Se desarrolla la inteligencia artificial y se comienza a aplicar a la IO. -
La IO se utiliza en la toma de decisiones en tiempo real y en la gestión de grandes volúmenes de datos. -
Lanzamiento del proyecto Google Maps, que utiliza técnicas de IO para la optimización de rutas. Una de ellas es el uso de algoritmos de optimización, que analizan datos en tiempo real, como ubicaciones de clientes, disponibilidad de vehículos y condiciones del tráfico, para encontrar la combinación más eficiente de rutas y asignación de recursos. -
La IO se aplica a la sostenibilidad, el cambio climático, salud global, responsabilidad social y otros desafíos globales. -
La IO se integra con la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para crear nuevas herramientas y soluciones.