Hasta aquí, ha quedado ímplicito que un estudio de investigación de operaciones busca sólo una solución, que puede requerirse o no que sea óptima. De hecho, esto casi nunca es lo que se quiere. Una solución óptima para el problema original puede ser mucho menos que ideal para el problema real. Así el análisis posóptimo constituye una parte muy importante de la mayoría de estos estudios.
En cierto modo, el análisis posóptimo implica llevar a cabo un análisis de sensibilidad para determinar qué parámetros del modelo son los más críticos (los "parámetros sensibles") para determinar la solución. Por lo general, alguno o todos estos parámetros son estimaciones de alguna cantidad (por ejemplo, ganancia unitaria) cuyo valor exacto se conocerá sólo después de poner en práctica la solución. Por tanto, después de identificar los parámetros sensibles se deben realizar estimaciones más cercanas y cuidadosas de cada uno de ellos, o por lo menos del intervalo de valores más posibles. Después se busca una solución que sea buena para todas las combinaciones de los valores posibles de los parámetros sensibles.
En algunos casos, ciertos parámetros del modelo representan políticas de decisión (como asignación de recursos). Si es así, con frecuencia existe alguna flexibilidad sobre los valores asignados a estos parámetros. Tal vez algunos se pueden aumentar si otros se disminuyen. El análisis posóptimo incluye la investigación de estos trueques.
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