Última actualización: 22/06/2021


Curso Académico: 2021/2022

Investigación Operativa
(13714)
Titulación: Grado en Estadística y Empresa (203)


Coordinador/a: NIÑO MORA, JOSE

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Estadística

Tipo: Obligatoria
Créditos: 6.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)
Se recomienda haber superado materias con contenidos en álgebra lineal, estadística, administración de empresas y programación de ordenadores.
Objetivos
COMPETENCIAS ESPECÍFICAS: 1. Capacidad de modelizar problemas de optimización de decisiones en el marco de modelos de Investigación Operativa. 2. Capacidad de formular, analizar y resolver modelos de optimización lineal, mediante el método gráfico, el método símplex y programas de ordenador (en particular, hojas de cálculo). 3. Capacidad de formular, analizar y resolver modelos de optimización entera y combinatoria, mediante el método gráfico, el método ramifica y acota, y programas de ordenador. 4. Capacidad de formular, analizar y resolver modelos de colas de tipo M/M/m. 5. Capacidad de diseñar y realizar experimentos de simulación por ordenador mediante el método de Montecarlo. COMPETENCIAS TRANSVERSALES: 1. Capacidad de análisis y síntesis. 2. Modelización matemática y resolución de problemas. 3. Comunicación oral y escrita
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
-Tema 1. Optimización lineal (OL). 1.1. Introducción a la Investigación Operativa; modelos de OL, formulaciones, aplicaciones y resolución por ordenador. 1.2. Resolución gráfica y análisis de sensibilidad. 1.3. El teorema fundamental de la OL; soluciones básicas factibles y vértices; el método simplex. 1.4. Problemas con objetivo no acotado; el método símplex en dos fases. 1.5. Dualidad en OL; interpretación económica y aplicación al análisis de sensibilidad. 1.6. Modelos de flujo óptimo en redes. -Tema 2. Optimización entera (OE). 2.1. Modelos de OE y aplicaciones; relajaciones lineales; brecha de optimalidad; test de optimalidad; resolución gráfica y por ordenador. 2.2. El método Ramifica y Acota. 2.3. Modelos de optimización combinatoria. Formulaciones reforzadas mediante desigualdades válidas. -Tema 3. Teoría de colas (TC). 3.1. Modelos de TC y aplicaciones; métricas de rendimiento; factor de utilización y estabilidad; ley de Little; propiedad PASTA. 3.2. El modelo M/M/1; cálculo de métricas de rendimiento. 3.3. El modelo M/M/m; cálculo de métricas de rendimiento. -Tema 4. Simulación. 4.1. Modelos de simulación; el método de Montecarlo y aplicaciones; generación de números pseudo-aleatorios. 4.2. Generación por ordenador de distribuciones de probabilidad discretas y continuas.
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Teoría (3 ECTS). Clases teóricas con material de apoyo disponible en la página web de la asignatura. Prácticas (3 ECTS). Clases de resolución de problemas. Prácticas computacionales. Tutorías individuales semanales.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 0
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 100
Calendario de Evaluación Continua
Bibliografía básica
  • F.S. HILLIER, F.S., G.J.LIEBERMAN. Introducción a la Investigación Operativa. McGraw-Hill.
  • H.A. TAHA. Investigación Operativa. Pearson.
  • J. NIÑO MORA. Introducción a la optimización de decisiones. Pirámide. 2021
Bibliografía complementaria
  • J. PRAWDA. Métodos y Modelos de Investigación de Operaciones / Methods and models of operations research. Limusa.
  • J.J. PAZOS ARIAS, A. SUÁREZ GONZÁLEZ y R.P. DÍAZ REDONDO. Teoría de Colas y Simulación de Eventos Discretos. Prentice Hall.
  • M.S. BAZARAA, J.J. JARVIS y H.D. SHERALI. Programación Lineal y Flujo en Redes / Linear Programming and Network Flows. Limusa.

El programa de la asignatura y la planificación semanal podrían sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.