Investigación operativa
GUÍA DOCENTE Curso 2022-23
Titulación: | Grado en Matemáticas | 701G |
Asignatura: | Investigación operativa | 406 |
Materia: | Estadística e Investigación operativa |
Módulo: | Optativas |
Modalidad de enseñanza de la titulación: | Presencial | Carácter: | Optativa |
Curso: | 4 | Créditos ECTS: | 6,00 | Duración: | Semestral (Primer Semestre) |
Horas presenciales: | 60,00 | Horas estimadas de trabajo autónomo: | 90,00 |
Idiomas en que se imparte la asignatura: | Español |
Idiomas del material de lectura o audiovisual: | Inglés, Español |
Departamentos responsables de la docencia
MATEMÁTICAS Y COMPUTACIÓN | R111 |
Dirección: | C/ Madre de Dios, 53 | Código postal: | 26006 |
Localidad: | Logroño | Provincia: | La Rioja |
Teléfono: | 941299452 | Fax: | 941299460 | Correo electrónico: | dpto.dmc@unirioja.es |
Profesorado previsto
Profesor: | Higueras Hernáez, Manuel | Responsable de la asignatura |
Teléfono: | 941299465 | Correo electrónico: | manuel.higueras@unirioja.es |
Despacho: | 3209
| Edificio: | CENTRO CIENTÍFICO TECNOLÓGICO | Tutorías: | Consultar |
Descripción de los contenidos
- Programación Lineal Entera
- Análisis de Sensibilidad
- Problemas de transporte, asignación y transbordo
- Modelos de Redes. Técnicas de Control de Proyectos
- Teoría de Juegos
- Teoría de Colas
Requisitos previos de conocimientos y competencias para poder cursar con éxito la asignatura
Recomendados para poder superar la asignatura.
Álgebra, Cálculo, Probabilidad y Estadística, al nivel de las asignaturas cursadas previamente en el grado.
Asignaturas que proporcionan los conocimientos y competencias:
- Análisis de una variable real
- Cálculo diferencial en varias variables
- Estadística
- Probabilidad y Estadística
- Álgebra lineal
Contexto
Esta es una asignatura optativa que se imparte en el primer semestre del cuarto curso del Grado y que se encuentra dentro del itinerario de Estadística e Informática.
El objetivo que se pretende alcanzar es conocer algunos de los métodos y modelos más básicos de la Investigación Operativa y utilizarlos para resolver algunos problemas elementales de la vida real.
Competencias
Competencias generales
CG 1. Comprender el lenguaje matemático, enunciados y demostraciones, identificando razonamientos incorrectos, y utilizarlo en diversos problemas y aplicaciones.
CG 2. Asimilar la definición de un nuevo objeto matemático, en términos de otros ya conocidos, y ser capaz de utilizar este objeto en diferentes contextos.
CG 3. Disponer de una perspectiva histórica del desarrollo de la Matemática y conocer demostraciones rigurosas de algunos teoremas clásicos.
CG 4. Adquirir la capacidad para enunciar proposiciones en distintos campos de la Matemática, para construir demostraciones y para transmitir el conocimiento matemático adquirido.
CG 5. Saber abstraer las propiedades estructurales de objetos matemáticos y poder comprobarlas con demostraciones o refutarlas con contraejemplos.
CG 8. Capacitar para el aprendizaje autónomo de nuevos conocimientos y técnicas
Competencias específicas
CE 1. Resolver problemas de Matemáticas, mediante habilidades de cálculo básico y otras técnicas, planificando su resolución en función de las herramientas de que se disponga y de las restricciones de tiempo y recursos.
CE 2. Utilizar aplicaciones informáticas de análisis estadístico, cálculo numérico y simbólico, visualización gráfica, optimización, u otras, para experimentar en Matemáticas y resolver problemas.
CE 3. Proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones reales sencillas, utilizando las herramientas matemáticas más adecuadas a los fines que se persigan.
CE 4. Encontrar soluciones algorítmicas de problemas matemáticos y de aplicación (de ámbito académico, técnico, financiero o social), sabiendo comparar distintas alternativas, según criterios de adecuación, complejidad y coste
Resultados del aprendizaje
- Conocer el planteamiento y los algoritmos más utilizados en la resolución de problemas de programación lineal entera.
- Conocer los conceptos básicos del análisis post-óptimo y el análisis de sensibilidad, a aplicar una vez obtenida la solución óptima de un problema de programación lineal.
- Conocer la formulación y los métodos de solución especiales en problemas de transporte, asignación y transbordo.
- Conocer los conceptos y métodos básicos de los modelos de redes y su aplicación al control de proyectos, en particular los métodos PERT y CPM.
- Conocer los conceptos y métodos básicos de la teoría de juegos, y sus aplicaciones en diferentes ámbitos económicos y sociales.
- Conocer los conceptos y métodos básicos de la teoría de colas, como ejemplo de modelos estocásticos en el contexto de la investigación operativa.
Temario
TEMA 1. Programación lineal entera
TEMA 2. El problema del transporte
TEMA 3. Análisis post-óptimo en los problemas de transporte
TEMA 4. Redes
TEMA 5. Introducción a la teoría de juegos
TEMA 6. Introducción a la teoría de colas
Bibliografía
Tipo: | Título |
Básica | Material didáctico de la asignatura: apuntes, hojas de ejercicios, guiones de prácticas informáticas, diapositivas, etc. |
Complementaria | Ejercicios de investigación de operaciones
Absys Biba |
Complementaria | Introducción a la investigación de operaciones
Absys Biba |
Complementaria | Investigación de operaciones: aplicaciones y algoritmos Absys Biba |
Complementaria | Investigación de operaciones: una introducción
Absys Biba |
Complementaria | Investigación operativa: modelos y técnicas de optimización Absys Biba |
Recursos en Internet |
Material didáctico en el aula virtual |
Software: R project |
Software: RStudio |
MOOC. AprendeR: Introducción al tratamiento de datos con R y RStudio |
Webminar: Intro to R |
Metodología
Modalidades organizativas
Clases teóricas
Seminarios y talleres
Clases prácticas
Estudio y trabajo autónomo individual
Métodos de enseñanza
Método expositivo - Lección magistral
Resolución de ejercicios y problemas
Aprendizaje basado en problemas
Organización
Actividades presenciales | Tamaño de grupo | Horas |
Clases teóricas | Grande | 40,00 |
Clases prácticas de aula | Reducido | 10,00 |
Clases prácticas de laboratorio o aula informática | Informática | 10,00 |
Total de horas presenciales | 60,00 |
Trabajo autónomo del estudiante | Horas |
Estudio autónomo individual o en grupo | 30,00 |
Resolución individual de ejercicios, cuestiones u otros trabajos, actidades en biblioteca o similar | 60,00 |
Total de horas de trabajo autónomo | 90,00 |
Evaluación
Sistemas de evaluación | Recuperable | No Recup. |
Trabajos y proyectos | 80% | |
Informes y memorias de prácticas | 20% | |
Total | 100% |
Criterios críticos para superar la asignatura
Para superar la asignatura hará falta obtener:
- una calificación igual o superior a 4 sobre 10 en cada trabajo evaluado;
- una calificación igual o superior a 5 sobre 10 en la calificación global de la asignatura calculada como la suma ponderada de las calificaciones obtenidas en los dos tipos de evaluación descritos.
15/03/2023 10:26:33 - G 2022-23 - 701G - 406