Curiosidades

La verdad de un mito urbano

Un hecho real en la vida de Dantzig, dio origen a una famosa leyenda en 1939, cuando él era solo un estudiante.  Al comienzo de una clase a la que Dantzig llegó con retraso, su profesor escribió en la pizarra dos ejemplos famosos de problemas estadísticos no resueltos.Al llegar Dantzig a clase, pensó que los dos problemas eran tarea para la casa y los anotó en su cuaderno. Muy preocupado el Joven Dantzig, analizo los problemas y para su concepción"le parecieron ser un poco más difíciles de lo normal", pero unos pocos días después obtuvo soluciones completas para ambos, aun creyendo que estos eran tareas que debía entregar, se las mostro a su profesor. Seis semanas después, Dantzig recibió la visita de  su profesor Neyman, quien había preparado una de las soluciones de Dantzig para ser publicadas en una revista matemática. Años después otro investigador, Abraham Wald, publicó un artículo en el que llegaba a la conclusión del segundo problema, y en el cual incluyó a Dantzig como coautor.

Esta historia comenzó a difundirse, y fue usada como una lección motivacional demostrando el poder del pensamiento positivo. A través del tiempo el nombre de Dantzig fue removido y los hechos fueron alterados, pero la historia básica persiste en la forma de un mito urbano.


SABIAS QUE...

La Sociedad de Programación Matemática honró a Dantzig creando el Premio Dantzig, otorgado cada tres años desde 1982 a una o dos personas que hayan logrado un impacto significativo en el campo de la programación matemática.

Importancia de su contribución

Erróneamente, pudiéramos tener la simple visión de un científico destacado y aparentemente similar a otras importantes personalidades. Sin embargo, su labor revolucionó la aplicabilidad de las matemáticas. Su impulso aún es vital.

Es reconocido por todos que el problema de la programación matemática ha tenido dos excepcionales creadores: George Dantzig y Leonid Kantorovich. Ellos son los indiscutibles padres fundadores de la Programación Lineal, la que ha generado toda la teoría de la Programación Matemática. Kantorovich desarrolló el modelo básico buscando optimizar los planes de la economía soviética. Dantzig introdujo el algoritmo Simplex, que permite resolver el modelo con rapidez y exactitud. Cuando Kantorovich recibió el Premio Nobel por su contribución expresó en su discurso su rabia por no haber sido compartido con Dantzig. Nunca se ha explicado por qué no fue un premio compartido como el de Nash. Se arguye, no sin base, que los matemáticos soviéticos habrían desarrollado el Simplex si las primeras aplicaciones de la Programación Lineal, debidas a Kantorovich y su modelo, no hubieran sido vetadas por la burocracia soviética. La labor de Kantorovich fue truncada y éste se dedicó a hacer trabajos de teoría en matemáticas bien alejadas de problemas concretos. Algunos expertos militares rusos y de otras nacionalidades han hecho cálculos sobre el papel que hubiera jugado, el método de Kantarovich, en el planeamiento de la logística de las grandes operaciones del ejército soviético en la reducción del costo de vidas y esfuerzos.

T. J. Koopmans propuso el término “Programación Lineal” durante una visita de Dantzig en 1948. Su padre Tobías sugirió el término dual, que es clave en la teoría, mientras visitaba a su hijo y oía las discusiones de éste con otros colegas. El término primal fue una consecuencia del significado de dual y por tanto es también mérito de Tobías.

Una de las más famosas aplicaciones del algoritmo fue el realizado en la solución de determinar una dieta óptima al más bajo costo posible, para paliar el déficit debido a la II Guerra Mundial. El resultado fue el establecimiento de una política de estímulo para los productos deficitarios. Jack Laderman desarrolló, usándola, unas tablas para el National Bureau of Standards. George Stigler, quien elaborara una política para desarrollar alimentos nutritivos a bajo costo, obtuvo también el Premio Nobel.

El método desarrollado por Dantzig es catalogado como uno de los más importantes en toda la historia de las matemáticas aplicadas, pues por el uso del Simplex es posible tomar decisiones óptimas en muchas clases de problemas prácticos de gran complejidad. Modestamente, Dantzig decía siempre que él se sorprendía de lo bien que se comportaba el Simplex. Si vemos que éste es usado corrientemente para establecer donde se deben situar mejor los recursos, planear la producción, hacer horarios e itinerarios, planear las inversiones en el mercado bursátil, formular estrategias tanto en actividades civiles como militares en forma óptima, esta modestia es más que ejemplarizante. Además de este aporte, Dantzig avanzó en diversos.

campos desbrozando el terreno para el desarrollo de otros modelos. No es posiblehablar de teoría de descomposición, análisis de sensibilidad, comple-mentariedad, ni de los campos más especializados de la optimización como la programación en gran escala, no lineal, estocástica, etcétera, sin referirse a que fueron sus contribuciones las que marcaron el inicio.


SABIAS QUE...

CASOS REALES DE USO DE LA INVESTIGACIÓN OPERATIVA

La siguiente tabla muestra algunos casos reales de organizaciones que han hecho uso de la Investigación Operativa y las ganancias y/o ahorros conseguidos a raíz de ello.

Organización	Aplicación	Año	Ahorros anuales
The Netherlands Rijkswaterstaat	Desarrollo de la política nacional de administración del agua, incluyendo mezcla de nuevas instalaciones, procedimientos de operaciones y costeo	1985	$15 millones
Monsanto Corp.	Optimización de las operaciones de producción para cumplir metas con un costo mínimo	1985	$2 millones
Weyerhauser Co.	Optimización del corte de árboles en productos de madera para maximizar su producción	1986	$15 millones
Electrobas/CEPAL Brasil	Asignación óptima de recursos hidráulicos y térmicos en el sistema nacional de generación de energía	1986	$43 millones
United Airlines	Programación de turnos de trabajo en oficinas de reservaciones y aeropuertos para cumplir con las necesidades del cliente a un costo mínimo	1986	$6 millones
Citgo Petroleum Corp.	Optimización de las operaciones de refinación y de la oferta, distribución y comercialización de productos	1987	$70 millones
SANTOS, Ltd., Australia	Optimización de inversiones de capital para producir gas natural durante 25 años	1987	$3 millones
Electric Power Research Institute	Administración de inventarios de petróleo y carbón para el servicio eléctrico con el fin de equilibrar los costos de inventario y los riesgos de faltantes	1989	$59 millones
San Francisco Police Department	Optimización de la programación y asignación de oficiales de patrulla con un sistema informatizado	1989	$11 millones
Texaco Inc.	Optimización de la mezcla de ingredientes disponibles para que los productos de gasolina cumplieran con los requerimientos de ventas y calidad	1989	$30 millones
IBM	Integración de una red nacional de inventario de refacciones para mejorar el apoyo al servicio	1990	$20 millones + $250 millones en menor inventario
U.S. Military Airlift Command	Rapidez en la coordinación de aviones, tripulación, carga y pasajeros para manejar la evacuación por aire en el proyecto "Tormenta del Desierto" en el Medio Oriente	1992	Victoria
American Airlines	Diseño de un sistema de estructura de precios, sobreventas y coordinación de vuelos para mejorar las utilidades	1992	$500 millones más de ingresos
Yellow Freight System, Inc.	Optimización del diseño de una red nacional de transporte y la programación de rutas de envío	1992	$17.3 millones
New Haven Health Dept.	Diseño de un programa efectivo de cambio de agujas para combatir el contagio del SIDA	1993	33% menos contagios
AT&T	Desarrollo de un sistema basado en PC para guiar a los clientes del negocio en el diseño del centro de llamadas	1993	$750 millones
Delta Airlines	Maximización de ganancias a partir de la asignación de los tipos de aviones en 2.500 vuelos nacionales	1994	$100 millones
Digital Equipment Corp.	Reestructuración de toda la cadena de proveedores entre proveedores, plantas, centros de distribución, sitios potenciales y áreas de mercado	1995	$800 millones
China	Selección y programación óptima de proyectos masivos para cumplir con las necesidades futuras de energía del país	1995	$425 millones
Cuerpo de defensa de Sudáfrica	Rediseño óptimo del tamaño y forma del cuerpo de defensa y su sistema de armas	1997	$1.100 millones
Procter and Gamble	Rediseño del sistema de producción y distribución norteamericano para reducir costos y mejorar la rapidez de llegada al mercado	1997	$200 millones
Taco Bell	Programación óptima de empleados para proporcionar el servicio a clientes deseado con un costo mínimo	1998	$13 millones
Hewlett-Packard	Rediseño de tamaño y localización de inventarios de seguridad en la línea de producción de impresoras para cumplir metas de producción	1998	$280 millones de ingreso adicional