Glosario

Modelo de negocio en el que una empresa compra almacenaje, transporte, distribución o servicios logísticos de valor añadido a un proveedor externo especializado en vez de operarlos internamente.

Problema OR/MS de medio plazo que fija conjuntamente ritmo de producción, inventario, plantilla, contratación/despido, horas extra, subcontratación y backlog en un horizonte multiproducto y multiperiodo (normalmente 3-18 meses) para minimizar el coste total.

Una técnica MCDM que descompone un problema de decisión en una jerarquía objetivo-criterios-alternativas, extrae los pesos de matrices de comparación por pares mediante el autovector principal y valida los juicios con una razón de consistencia.

Algoritmo clásico de programación dinámica que resuelve el problema de lot sizing monoproducto, sin capacidad, determinista al óptimo.

Metaheurística basada en población que imita la selección natural y la transmisión genética, evolucionando iterativamente una población de soluciones candidatas mediante operadores de selección, cruce y mutación.

Algoritmo combinatorio que resuelve el problema de asignación (matriz de costes n×n, emparejamiento uno-a-uno de coste mínimo) en tiempo polinómico O(n³); Kuhn (1955) y Munkres (1957).

Clase de algoritmos constructivos que arman una solución eligiendo la mejor opción local en cada paso sin retroceder; demostrablemente óptimo sobre estructuras matroidales y heurística rápida en general.

El marco financiero clásico, debido a Markowitz, que analiza las decisiones de inversión en el plano rendimiento esperado (media) vs. riesgo (varianza).

Problema de OR que asigna tareas indivisibles bajo precedencia a estaciones ordenadas de una línea de montaje serial sin superar el tiempo de ciclo (takt); SALBP-1 minimiza el número de estaciones, SALBP-2 minimiza el takt.

Selección de qué productos llevar en una tienda o categoría e-commerce dada una estantería o página limitada.

Problema de OR consistente en prever la demanda de efectivo de cada cajero, decidir el momento y la cantidad de reposición, y equilibrar el coste de inmovilización (oportunidad de interés + riesgo de seguridad) del efectivo ocioso frente al coste de rotura de stock (reclamos + transacciones perdidas) de un cajero vacío; combina previsión + inventario estocástico + ruteo CIT (cash-in-transit).

Pedido del cliente aceptado pese a no haber stock, en espera de entrega futura — modo de escasez deliberadamente planificado en la política de inventario.

Problema de decidir a qué paciente se ingresa en qué planta y cama, y a qué hora — bajo compatibilidad clínica, aislamiento, separación por género y ratio enfermería-paciente.

El árbol jerárquico que, en cada nivel de un producto fabricado, enumera los componentes inmediatos y sus cantidades, de modo recursivo hasta las materias primas.

El problema de colocar objetos de tamaños variables en contenedores de capacidad fija minimizando el número de contenedores usados.

El marco de resolución MIP exacto que combina branch-and-bound con métodos de planos de corte — en cada nodo del árbol de búsqueda, desigualdades válidas (cortes) ajustan la relajación LP antes de ramificar.

Distancia relativa entre la mejor solución factible encontrada (incumbent) y la mejor cota dual; medida estándar de certificación de optimalidad reportada por los solucionadores MILP.

Familia de heurísticas de mejora que refina iterativamente una solución existente explorando pequeños cambios dentro de una estructura de vecindad definida; 2-opt, k-opt y Lin-Kernighan son ejemplos canónicos.

Metaheurística basada en memoria que registra soluciones o movimientos recientes en una lista tabú para evitar ciclos y recorre el espacio de búsqueda mediante estrategias de intensificación y diversificación.

Distinción contable-financiera entre gastos de capital (activos de larga duración, amortizados durante su vida útil) y gastos operativos (consumidos en el periodo en curso); eje central de las decisiones de compra-vs-leasing y nube-vs-on-premise.

Ruteo operativo de los vehículos blindados de transporte de efectivo que visitan cajeros y sucursales de un banco para reposición. Variante de VRP marcada por seguridad (impredecibilidad de ruta), ventanas temporales estrechas, denominación y vigilancia regulatoria.

Problema OR estratégico de seleccionar ubicaciones, tipos (AC lenta vs DC rápida) y cantidades de estaciones públicas de carga EV a desplegar en una región, equilibrando coste de capital y operación frente a cobertura de usuario esperada y tiempo de espera.

Heurística clásica de 1964 para el Capacitated Vehicle Routing Problem: cada cliente empieza en su propia ruta y los pares de rutas se fusionan iterativamente por el mayor 'ahorro' hasta que la capacidad bloquea nuevas fusiones.

El problema de colocar paquetes y pallets en uno o varios contenedores/camiones; 3D-BPP extendido con restricciones prácticas.

Modelo de distribución en el que los envíos entrantes pasan directamente del muelle de recepción al de expedición sin paso por estantería — almacenamiento prácticamente nulo.

El recurso, estación o paso del proceso en un sistema de producción o servicio con la menor capacidad o mayor utilización, que determina el rendimiento total del sistema.

Función que relaciona la tasa real de defectos p de un lote con la probabilidad de aceptación Pa(p) bajo un plan de muestreo (n, c) — curva de p=0 (Pa=1, aceptación segura) a p=1 (Pa=0, rechazo seguro).

Inventario medio que cubre la demanda normal entre dos pedidos consecutivos — la mitad de la cantidad de pedido, Q/2.

Método no paramétrico basado en LP de eficiencia de frontera que mide la eficiencia técnica relativa de unidades similares (DMU) que operan con múltiples entradas y salidas.

Especificación de qué días en un ciclo semanal o de n-semanas un empleado trabaja frente a descansa — bajo restricciones de descanso consecutivo, equidad de fin de semana y límites ergonómicos.

Unidad de análisis en DEA — una entidad similar (una de N organizaciones homogéneas) sometida a benchmarking; consume múltiples entradas para producir múltiples salidas.

Enfoque de gestión energética que optimiza cuándo se ejecutan las cargas del lado del consumidor según tarifa, condiciones del sistema o incentivos.

Algoritmo polinómico de Edsger Dijkstra (1959) para caminos más cortos single-source en grafos con pesos no negativos; goloso — extrae el nodo no visitado con menor distancia tentativa de una cola de prioridad y relaja sus vecinos; O((V+E) log V) con binary heap.

Diseño estratégico de la estructura física y de flujos de una red de suministro o distribución — decisión de inversión a largo plazo.

Clase amplia de problemas de OR de pricing donde el valor del artículo decrece en el tiempo (alimentos frescos, moda, electrónica con nuevas generaciones, habitaciones de hotel pasada la fecha de entrada) y los precios deben adaptarse — monótonamente decrecientes o al alza y a la baja.

La técnica de OR / informática para resolver problemas de decisión multietapa mediante descomposición recursiva en subproblemas superpuestos almacenando resultados intermedios; introducida por Bellman (1957).

Ecuación recursiva de función de valor que captura la condición necesaria y suficiente para una política óptima en programación dinámica; formalizada por Bellman (1957) como principio de optimalidad.

Amplificación de la varianza de demanda al subir por la cadena de suministro, de modo que la señal en el extremo del fabricante oscila mucho más que la demanda real del consumidor final.

Una métrica de eficacia compuesta que resume un equipo en un único número — el producto de Disponibilidad, Rendimiento y Calidad — comparada con la fabricación de clase mundial.

Problema de OR de encontrar, en un grafo bipartito con aristas con pesos, un emparejamiento de peso total máximo (o mínimo) entre dos conjuntos disjuntos de vértices.

La fórmula clásica de inventario para la cantidad de pedido más económica al proveedor.

Fórmula que da la probabilidad de que un cliente que llega tenga que esperar en una cola M/M/c; estándar de la industria para el dimensionamiento de centros de llamadas.

Problema OR operativo de decidir cuándo y a qué nivel de potencia cargar cada EV de una flota o cola, sujeto a deadline, límite de potencia de red, límites de SoC de batería, tarifa time-of-use y coste de envejecimiento de batería.

Familia de relajaciones y extensiones del modelo clásico de Cantidad Económica de Pedido — descuentos por cantidad (all-units / incremental), roturas planificadas / backordering, tasa finita de reposición (EPQ), restricción de vida útil, pedido conjunto multiproducto y variantes ajustadas por inflación.

FIFO saca primero el stock más antiguo, LIFO saca primero el más nuevo — las dos reglas básicas que rigen tanto la rotación física de perecederos como la valoración contable y fiscal del inventario.

Solución cerrada Q* = raíz cuadrada de 2DS/H derivada por Wilson (1934) para el problema EOQ; da la cantidad de pedido que minimiza el coste bajo demanda determinista y constante D, coste fijo de pedido S y coste anual de mantenimiento por unidad H.

Subproblema operativo que determina con qué frecuencia se sirve cada línea de transporte por franja horaria (p. ej. un autobús cada 6, 10 o 20 minutos), según el perfil de demanda, la flota y los objetivos de calidad de servicio.

Método de optimización a gran escala que genera decisiones candidatas (columnas) bajo demanda en lugar de enumerarlas todas de antemano.

Fijación dinámica de precios para inventario perecedero y de capacidad fija (habitaciones, asientos de avión, entradas) según la demanda.

Algoritmo que produce soluciones buenas (a menudo cercanas al óptimo) en tiempo razonable sin garantía de optimalidad; herramienta fundamental para resolver en la práctica problemas NP-Difíciles.

El problema de asignar asignaturas a profesores, grupos, aulas y horas en colegios o universidades sin conflictos.

Conjunto estandarizado de reglas de tres letras publicado por la Cámara de Comercio Internacional (ICC) que define cómo se transfieren el coste, el riesgo y la responsabilidad de transporte entre vendedor y comprador en el comercio internacional.

La tasa de descuento que hace que el Valor Actual Neto de un proyecto sea cero; se interpreta como el rendimiento anual compuesto que la inversión genera de forma intrínseca.

Muchos trabajos distintos pasando por muchas máquinas distintas, cada uno con su propia ruta.

Problema de investigación operativa para coordinar las frecuencias de pedido de N SKU que comparten un coste de setup mayor del proveedor (porte, expediente aduanero, preparación de pedido), minimizando el coste total a largo plazo (setup más tenencia).

Una filosofía de producción y disciplina operativa que busca hacer fluir la producción al ritmo de la demanda del cliente minimizando el inventario en proceso y de materia prima.

Un sistema de tarjetas visuales o etiquetas electrónicas que porta la señal operativa de la producción pull e indica a una estación cuándo y cuánto producir o retirar.

El problema fundacional de optimización discreta de seleccionar un subconjunto de N ítems, cada uno con un valor y un peso, para maximizar el valor total bajo una restricción de capacidad sobre el peso total.

Tiempo transcurrido entre la emisión de un pedido y el momento en que la mercancía queda disponible en stock — entrada básica de toda política de inventario.

Decisión de dónde ubicar una nueva instalación (almacén, planta, sucursal, hospital) — optimización matemática entre puntos de demanda y costes.

Determinar cuánto producir cada período en un horizonte de planificación, equilibrando costes de setup y de inventario.

Mantenimiento planificado antes de que un activo falle — para evitar paradas no programadas.

Una metodología paraguas de producción que reduce sistemáticamente todas las actividades que no crean valor para el cliente (muda) y se construye sobre flujo, producción tipo pull y mejora continua.

Práctica retail de OR que fija una trayectoria de precios típicamente monótonamente decreciente a lo largo del horizonte de venta de un artículo estacional o perecedero, equilibrando margen y riesgo de dead stock.

El algoritmo de planificación time-phased con demanda dependiente que calcula, desde la demanda del producto final hacia atrás vía BOM y plazos, cuándo y en qué cantidad se necesita cada materia prima y subcomponente.

Familia de métodos (AHP, TOPSIS, WSM, ELECTRE, PROMETHEE) y marco teórico para ordenar o seleccionar entre alternativas finitas bajo múltiples criterios en conflicto.

Término paraguas para marcos estratégicos de alto nivel diseñados para escapar de óptimos locales — tabu search, recocido simulado, algoritmos genéticos, VNS y GRASP entran aquí; acuñado por Glover (1986).

Método actuarial clásico de reservas que deriva factores de desarrollo a partir de cocientes acumulados en un triángulo de desarrollo.

Técnica fundacional determinista de redes de proyecto: dadas actividades con duraciones fijas y precedencias, calcula los tiempos más tempranos y más tardíos de inicio/fin y obtiene la cadena más larga que fija la duración del proyecto.

Método que aprieta iterativamente la relajación LP de un programa entero con desigualdades válidas que preservan todas las soluciones enteras factibles mientras eliminan el óptimo fraccional; introducido por Gomory (1958) para programación entera.

Algoritmo clásico de la programación lineal que pivota entre soluciones básicas factibles en vértices adyacentes del politopo factible para mejorar el objetivo; Dantzig 1947.

Composición, peso y distribución de los tipos de paciente que trata un hospital — el dato clave para la planificación operativa.

Problema de IO y control para despachar un sistema energético pequeño y multi-fuente en horizonte deslizante bajo restricciones de balance, almacenamiento y generador.

Clase de problemas de optimización con objetivo y restricciones lineales en la que un subconjunto de variables se restringe a valores enteros mientras el resto es continuo; NP-difícil en general.

Modelo de optimización donde parte de las variables de decisión deben ser números enteros (p. ej. número de camiones o de turnos).

Marco de optimización de horizonte deslizante en el que, en cada instante de control, se resuelve un problema de horizonte finito con el estado actual y los pronósticos, se aplica solo la primera acción y el horizonte avanza.

La menor cantidad — en unidades o valor — que un proveedor acepta por pedido, imponiendo un suelo rígido a cada reposición independientemente de la demanda real del comprador.

Métrica de fiabilidad que muestra cuánto tiempo opera, en promedio, un activo entre dos fallos consecutivos.

Práctica estadístico-operativa de inspeccionar una muestra aleatoria de n piezas de un lote y decidir aceptarlo o rechazarlo según si el número de defectos está por debajo o por encima de un umbral de aceptación c.

Modelo clásico de inventario de un único periodo que da la cantidad óptima de pedido para perecederos, equilibrando merma y rotura.

La probabilidad de que el cliente encuentre lo que busca — objetivo numérico para las decisiones de inventario y pedido.

Clase de problemas de decisión/optimización sin algoritmo polinomial conocido y a la que todo problema en NP se reduce polinomialmente; la mayoría de los problemas prácticos de IO están en esta clase.

Una métrica financiera que descuenta al presente los flujos de caja futuros de un proyecto y resta la inversión inicial; la regla consiste en aceptar el proyecto cuando el resultado es positivo.

Asignar capital entre múltiples opciones de inversión bajo un compromiso riesgo-rendimiento.

Rama de la programación matemática que optimiza simultáneamente dos o más funciones objetivo en conflicto, produciendo un conjunto de soluciones Pareto-eficientes en lugar de un único óptimo.

Enfoque de optimización matemática que modela los parámetros inciertos mediante un conjunto de incertidumbre en lugar de una distribución de probabilidad, y busca soluciones que permanecen factibles frente al peor caso dentro de ese conjunto.

Operación de almacén de extraer SKUs de las ubicaciones de almacenamiento para cumplir pedidos de cliente, normalmente por preparadores que caminan.

Problema de investigación operativa que diseña la duración del slot, la carga y la política de asignación intradiaria de una consulta externa — equilibrando tiempo de espera, ocio del médico y acceso en el mismo día.

Práctica de reservar sistemáticamente más pacientes (o reservas) que la capacidad anticipando no-shows; en OR, formulación que equilibra matemáticamente la probabilidad de no-show contra el tiempo de espera y el ocio.

Estudio de investigación de operaciones y teoría de colas sobre cómo los pacientes se mueven entre unidades del hospital — urgencias, planta, UCI, alta — y las decisiones de tiempo que dan forma al throughput y a la estancia.

Reducción deliberada de la potencia máxima diaria o mensual (kW) para bajar el cargo por potencia contratada.

Métrica financiera que mide el tiempo necesario para que los flujos de caja de un proyecto recuperen la inversión inicial; ampliamente usada en PYMES para decisiones rápidas de asignación de capital.

Fijar el plan semanal de cirugías del hospital — qué día, qué sala, qué cirujano y qué equipo para cada caso.

La decisión semanal o mensual de qué empleado trabaja cada día, en qué turno, en qué rol.

El problema de OR específico del sector sanitario de asignar enfermeras a turnos sobre un horizonte de varias semanas bajo restricciones de cobertura, competencia, fatiga, convenio y preferencias.

En sistemas de inventario multi-producto con coste de setup compartido, restringir el periodo de pedido de cada producto a potencias de dos de un periodo base T (T, 2T, 4T, ...) garantiza una solución dentro del 2% del óptimo verdadero y es planificable en campo (Roundy 1985).

Restricción de orden parcial que indica que una tarea (o actividad) debe completarse antes de que otra pueda comenzar; familia de restricciones fundamental en problemas OR de programación y montaje.

En un problema de programación lineal, el cambio marginal en el valor de la función objetivo causado por un aumento unitario en el lado derecho de una restricción activa; equivalente al valor óptimo de la variable dual correspondiente.

Campo de modelado estadístico para predecir valores futuros a partir de observaciones ordenadas en el tiempo; incluye ARIMA, ETS y modelos en espacio de estados.

Emparejamiento uno-a-uno de un conjunto de recursos (personas, vehículos, máquinas) a un conjunto de tareas al menor coste o máximo beneficio.

Problema clásico de programación lineal en el que un fabricante que produce varios productos desde un mismo pool de capacidad y materia prima decide en el corto plazo cuánto de cada producto fabricar, maximizando beneficio o margen de contribución.

Asignación de envíos desde m orígenes con capacidad fija a n destinos con demanda fija, minimizando el coste unitario total de transporte — el problema fundacional de la programación lineal.

Cómo extraer las piezas requeridas de stock estándar con la menor merma.

Método clásico de decisión multicriterio que descompone un problema complejo en capas jerárquicas, deriva pesos mediante comparaciones por pares y verifica la consistencia de los juicios.

Problema OR de manufactura de decidir, para una pieza a fabricar, la secuencia óptima de operaciones y la máquina, herramienta y utillaje específicos para cada operación.

Paradigma de optimización centrado en encontrar una solución que satisfaga un conjunto de restricciones — especialmente fuerte en scheduling y asignación.

Disciplina de la programación matemática que optimiza una función objetivo cuadrática sujeta a restricciones lineales; la generalización cuadrática directa de la programación lineal.

Clase de problemas de optimización lineal en la que toda variable de decisión se restringe a valores enteros; la subclase puramente entera de MILP, en general NP-difícil.

Marco de programación matemática que optimiza el coste esperado o la utilidad esperada bajo distribuciones de probabilidad conocidas de parámetros inciertos (demanda, precio, rendimiento), normalmente mediante formulaciones de dos etapas con recourse o multietapa con árbol de escenarios.

Disciplina de la programación matemática que optimiza una función objetivo lineal sujeta a restricciones lineales de igualdad y desigualdad, fundamento de la investigación operativa.

Predicción cuantitativa de la demanda futura usando histórico, estacionalidad, eventos y señales externas.

Método exacto fundamental para programación entera mixta (MIP) y optimización combinatoria general; explora un árbol de subproblemas y poda nodos usando cotas de la relajación lineal; introducido por Land y Doig (1960).

Secuenciar cientos de tareas de proyecto, dimensionar duraciones y asignar cuadrillas bajo restricciones de precedencia y recursos.

Metaheurística de solución única inspirada en el recocido físico que acepta probabilísticamente movimientos empeorantes bajo un parámetro de temperatura controlado, permitiendo escapar de óptimos locales.

La heurística clásica más sencilla para generar una solución básica factible inicial del problema de transporte: empezar en la esquina superior izquierda de la matriz de costes, asignar lo máximo posible a la celda actual y desplazarse a la derecha o hacia abajo hasta agotar oferta y demanda.

Técnica de descomposición que traslada las restricciones complicantes a la función objetivo mediante multiplicadores de Lagrange y reduce el subproblema relajado a una estructura sencilla; sistematizada para TSP por Held y Karp (1970).

La fracción de unidades que pasan la inspección de calidad al primer intento sin retrabajo ni reparación, relativa al total de unidades producidas.

Umbral de inventario al que se dispara un nuevo pedido de reposición — la 's' minúscula de la política (s,S).

Proceso actuarial para estimar los pagos futuros de siniestros por eventos ya ocurridos.

Una regla de planificación que limita la fatiga del personal en roles de seguridad crítica — descanso mínimo, máximo de noches consecutivas, horas semanales, balance de fines de semana.

Un proceso formal y no vinculante de recogida de información, previo a una decisión de compra, que explora las capacidades, capacidad y enfoque de los proveedores potenciales del mercado.

Un proceso de compras que pide a los proveedores propuestas integrales con metodología, equipo, cronograma y precio, cuando la necesidad está definida pero la solución técnica no está aún fijada.

Un proceso de compras formal que solicita ofertas centradas en el precio, vinculantes o no, a múltiples proveedores para un bien o servicio cuya especificación ya está claramente definida.

Estructura de torneo en la que cada participante juega contra cada otro el mismo número de veces.

La cadena más larga de tareas dependientes del inicio al final del proyecto — la cadena que fija la fecha de entrega.

Diseño de rutas de vehículos de coste mínimo que empiezan y terminan en un único almacén, visitan a cada cliente exactamente una vez, sin que la demanda total por ruta supere la capacidad del vehículo.

Variante del VRP (Vehicle Routing Problem) en la que los autobuses recogen y dejan a alumnos asignados a paradas, sujeta a capacidad, tiempo máximo de viaje, coordinación de horarios y equidad de la distancia caminada.

Problema de investigación de operaciones para estructurar las decisiones de precalificación y asignación de pedidos entre proveedores que compiten por el mismo insumo mediante criterios formales.

Conjunto de procesos para instalación, mantenimiento o reparación en la ubicación del cliente — asignación de técnicos, ruteo y notificación al cliente.

Práctica de OR / IE para minimizar el tiempo acumulado de setup (cambio de herramienta, cambio de utillaje, limpieza) a lo largo del plan de procesos de una pieza mediante orden de secuencia, herramientas multi-operación, setups de familia y separación interna/externa SMED.

Decidir cuánto espacio (cuántos facings) recibe cada producto listado, equilibrando demanda y margen contra espacio.

Problema fundacional grafo-OR de hallar el camino de mínimo peso total entre dos nodos en un grafo ponderado (single-source single-destination, single-source all-destinations o all-pairs); algoritmos polinómicos Dijkstra (1959), Bellman-Ford (1958), Floyd-Warshall (1962).

Cada variante distinta de un producto — por talla, color, formato o proveedor — que el sistema de inventario sigue por separado bajo un código único.

Problema de IO de decidir qué ubicación (estante, hueco, slot) ocupa cada SKU en el almacén — minimiza la distancia caminada esperada, equilibra ergonomía y agrupa SKU co-pedidos.

Categoría de software que consume un modelo estructurado de programación matemática (LP, MIP, QP, NLP, SOCP) y produce información primal y dual óptima o casi óptima.

Stock adicional frente a la incertidumbre de demanda y lead time — protege de roturas en oscilaciones inesperadas.

Evento en el que una SKU tiene stock cero en el momento de la demanda del cliente — el fallo fundamental y la KPI primaria de las políticas de inventario.

Subproblema dentro del School Bus Routing Problem (SBRP) que asigna a cada alumno una parada de autobús específica, sujeto a restricciones de capacidad, distancia caminada y balance de ruta.

El tiempo máximo disponible para producir una unidad mientras se sigue satisfaciendo la demanda del cliente — tiempo neto de trabajo dividido por la cantidad demandada.

Un enfoque de evaluación que reduce todos los costes del ciclo de vida de un activo — más allá del precio de compra, incluyendo operación, mantenimiento, energía, formación, piezas y desmantelamiento — a una única cifra comparable.

Extensión probabilística del CPM desarrollada en 1958 para el programa Polaris de la Marina de los EE. UU.: cada duración de actividad es una variable aleatoria a partir de estimaciones optimista, más probable y pesimista; produce una distribución esperada de finalización del proyecto.

Disciplina matemática que analiza líneas de espera cuando llegadas y tiempos de servicio son aleatorios.

Una filosofía de gestión que sostiene que el rendimiento de un sistema está determinado por su eslabón más débil (la restricción) y que la mejora continua debe seguir el ciclo identificar-explotar-subordinar-elevar.

El número de unidades que un sistema productivo completa y entrega por unidad de tiempo — la tasa real de producción del sistema.

El tiempo real de procesamiento en una estación entre el inicio de una unidad y el inicio de la siguiente.

El tiempo promedio transcurrido entre el momento en que se detecta una avería de un equipo y el momento en que la reparación se completa devolviendo el equipo a condición operativa.

Una métrica de fiabilidad que expresa cuánto tiempo opera en promedio un activo reparable entre dos fallos consecutivos; unidades típicas son horas o ciclos.

Técnica MCDM basada en distancias que ordena alternativas por cercanía simultánea a la solución ideal positiva y lejanía de la solución ideal negativa.

Problema OR de planificación de personal: asignar a los empleados patrones semanales de tour (secuencias de turnos más días libres) para cubrir la demanda horaria respetando reglas de descanso, horas y equidad.

El problema de producir el calendario de una liga o torneo deportivo — qué equipo juega contra qué equipo en qué jornada y dónde.

El inventario total de todos los artículos semielaborados que han iniciado pero no completado producción, esperando entre estaciones o siendo procesados.

Problema de OR que decide en una red urbana qué líneas de autobús (o tranvía, metro) operar, qué paradas sirve cada línea y qué recorrido sigue — bajo presupuesto operativo total, cobertura de demanda y calidad de transbordo.

El problema fundacional de la optimización combinatoria: hallar la ruta hamiltoniana de coste mínimo que visita cada nodo de un grafo exactamente una vez y regresa al inicio.

El intervalo horario en el que puede realizarse una entrega o un servicio — fuera del intervalo la visita se rechaza o se penaliza.

La decisión de qué vehículos, partiendo de uno o varios almacenes, visitan a qué clientes y en qué orden.

Coste mixto del capital de una empresa obtenido ponderando deuda y fondos propios por sus valores de mercado; se usa como tasa de descuento o tasa de corte en las decisiones de inversión.

Trade-off entre plantilla regular (estable pero cara en meses ociosos), contratación/despido (barata mes a mes pero alto coste de churn), horas extra (flexibilidad pero prima y fatiga) y subcontratación (flexibilidad pero riesgo de calidad y plazo). Variables de decisión en APP.