COMENTARIO PROFESOR [también tenemos en el catálogo traducción al español, pero de una edición anterior: D.G. Luenberger, Programación lineal y no lineal ]
La asignatura de Modelización y Optimización I tiene como objetivo presentar a los alumnos del Grado en Ingeniería Informática algunos conocimientos de investigación operativa. Se analizarán los modelos bajo certidumbre (optimización), en concreto los modelos de programación lineal. También se introducirán los modelos bajo incertidumbre (probabilísticos). Los conocimientos adquiridos en esta asignatura son ampliamente usados en contextos económicos y de planificación logística.
COMPETENCIAS
COMPETENCIAS GENERALES:
CG1-Estar capacitado para analizar, razonar y evaluar de modo crítico, lógico y, en caso necesario, formal, sobre problemas que se planteen en su entorno.
CG2-Estar capacitado para, utilizando el nivel adecuado de abstracción, establecer y evaluar modelos que representen situaciones reales.
CG5-Estar capacitado tanto para trabajar autónomamente, como para integrarse de modo eficaz en equipos de trabajo.
CG7-Haber desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para continuar su formación.
CG12-Capacidad para concebir, desarrollar y mantener sistemas, servicios y aplicaciones informáticas empleando los métodos de la ingeniería del software como instrumento para el aseguramiento de su calidad.
CG15-Conocimiento de las materias básicas y tecnologías, que capaciten para el aprendizaje y desarrollo de nuevos métodos y tecnologías, así como las que les doten de una gran versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones.
CG17-Conocimientos para la realización de mediciones, cálculos, valoraciones, tasaciones, peritaciones, estudios, informes, planificación de tareas y otros trabajos análogos de informática.
COMPETENCIAS ESPECÍFICAS:
CE1-Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal; cálculo diferencial e integral; métodos numéricos; algorítmica numérica; estadística y optimización.
TEMARIO
1. Introducción.
2. Modelos de programación lineal. Solución gráfica.
3. El método del simplex.
4. Dualidad en programación lineal.
5. Análisis de sensibilidad y programación paramétrica.
6. Modelos probabilísticos: cadenas de Markov.
Trabajo en grupo. Versará sobre temas de programación matemática o cadenas de Markov
