Última actualización: 19/04/2019


Curso Académico: 2019/2020

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:




Materias que se recomienda haber superado
Se recomienda haber superado materias con contenidos en álgebra lineal, estadística, administración de empresas y programación de ordenadores.
Competencias que adquiere el estudiante y resultados del aprendizaje.Más información en este enlace
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
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; introducción a la OL robusta. 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 estadísticas 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 modelización y resolución de problemas. Prácticas computacionales en aulas informáticas. Tutorías individuales semanales.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 0
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 100
Bibliografía básica
  • F.S. HILLIER, F.S., G.J.LIEBERMAN. Introducción a la Investigación Operativa. McGraw-Hill.
  • H.A. TAHA. Investigación Operativa. Pearson.
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.