Se recomienda haber superado materias con contenidos en álgebra lineal, cálculo diferencial en varias variables, estadística, investigación operativa, administración de empresas y programación de ordenadores.

1. Capacidad de formular matemáticamente modelos de optimización para la toma de decisiones en diversas áreas de aplicación. 2. Capacidad de analizar y resolver problemas de optimización dinámica y no lineal, mediante la formulación y resolución de sus condiciones de optimalidad. 3. Capacidad de emplear herramientas informáticas para la formulación y resolución numérica de modelos de optimización. 4. Capacidad de interpretar las soluciones numéricas de modelos de optimización en términos de toma decisiones. 1. Capacidad de análisis y síntesis. 2. Modelización matemática y resolución de problemas. 3. Comunicación oral y escrita.

-Tema 1. Optimización dinámica determinista. 1.1. Motivación, formulaciones y ejemplos. 1.2. Cálculo de políticas óptimas; ecuaciones de optimalidad; resolución recursiva; resolución por ordenador. 1.3. Aplicaciones y ejemplos. -Tema 2. Optimización no lineal (ONL) sin restricciones. 2.1. Motivación y ejemplos; óptimos locales y globales; convexidad; condiciones de optimalidad. 2.2. Resolución algebraica; resolución por ordenador. 2.3. Aplicaciones y ejemplos. -Tema 3. ONL con restricciones de igualdad. 3.1. Motivación y ejemplos; multiplicadores de Lagrange; condiciones de optimalidad. 3.2. Resolución algebraica; resolución por ordenador. 3.3. Aplicaciones y ejemplos. -Tema 4. ONL con restricciones de desigualdad. 4.1. Motivación y ejemplos; multiplicadores de Karush-Kuhn-Tucker; condiciones de optimalidad. 4.2. Resolución algebraica; resolución por ordenador. 4.3. Aplicaciones y ejemplos. -Tema 5. Cálculo numérico de soluciones para ONL sin restricciones. 5.1. El método de Newton; implementación en ordenador. 5.2. Velocidad de convergencia; posible divergencia; dependencia sensible.

Teoría (3 ECTS). Clases teóricas con material de apoyo disponible en Aula Global. Prácticas (3 ECTS) Clases de resolución de problemas. Prácticas computacionales. La metodología docente tendrá un enfoque eminentemente práctico, estando basada en la formulación y resolución de problemas de diversas áreas de aplicación, tanto en las clases prácticas como en las teóricas, como motivación e ilustración de la teoría. Se realizará una tutoría individual semanal.