Se recomienda haber superado materias con contenidos en álgebra lineal, estadística, administración de empresas y programación de ordenadores.

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 básicos de colas Markovianas. 5. Capacidad de diseñar y realizar experimentos de simulación por ordenador mediante el método de Montecarlo. 1. Capacidad de análisis y síntesis. 2. Modelización matemática y resolución de problemas. 3. Comunicación oral y escrita

-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.

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.