Última actualización: 13/05/2022


Curso Académico: 2022/2023

Métodos y técnicas de optimización
(16169)
Titulación: Máster Universitario en Mecánica Industrial (265)
Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas


Coordinador/a: MUÑOZ ABELLA, MARIA BELEN

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Ingeniería Mecánica

Tipo: Optativa
Créditos: 3.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)
Se recomienda tener conocimientos de graduado en ingeniería del ámbito de la ingeniería industrial
Objetivos
Al terminar con éxito esta asignatura, los estudiantes serán capaces de: 1. Identificar y plantear un problema de optimización. 2. Aplicar métodos de optimización local para resolver un problema de optimización. 3. Aplicar algoritmos genéticos para resolver un problema de optimización. 4. Aplicar redes neuronales para resolver un problema de optimización.
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
1. Conceptos generales de optimización. 2. Métodos de optimización local 3. Métodos de optimización global. Algoritmos genéticos. 4. Otras técnicas de optimización. Redes neuronales
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
La actividades formativas incluyen: - Clases magistrales - Clases de resolución de dudas - Presentaciones de los alumnos - Tutorías individuales - Trabajo personal del alumno
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 0
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 100
Calendario de Evaluación Continua
Bibliografía básica
  • Arora. Introduction to optimum design. Elsevier.
  • Goldberg, D.. Genetic algorithms in search, optimization and machine learning. Addison-Wesley.
  • Haykin,S.. Neural Networks. A comprehensive foundation. Prentice Hall.

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