Modelización  y  optimización  I

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DEPARTAMENTO PROFESOR/ES
MATEMÁTICAS Y COMPUTACIÓN Francisco Javier Pérez Lázaro
TITULACIONES EN LAS QUE SE IMPARTE LA ASIGNATURA
Titulación Carácter Curso Semestre Créditos Guía Docente
Grado en Ingeniería Informática Optativa 4 Primer Semestre 6 pdf
Grado en Matemáticas Obligatoria 3 Primer Semestre 6 pdf
BIBLIOGRAFÍA RECOMENDADA
G.B. Dantzig, M.N. Thapa, Linear Programming, Springer, 1997
G. Hurlbert, Linear Optimization. The simplex workbook, Springer, 2010
J. Matousek, B. Gärtner, Understanding and Using Linear Programming, Springer, 2007.
R.J. Vanderbei, Linear Programming. Foundations and Extensions. Springer, 2008.
D.G. Luenberger, Y. Ye, Linear and Nonlinear Programming, Springer, 2008.
COMENTARIO PROFESOR
[también tenemos en el catálogo traducción al español, pero de una edición anterior: D.G. Luenberger, Programación lineal y no lineal ]
Q. Martín y otros, Investigación operativa: problemas y ejercicios resueltos, Pearson Prentice Hall, 2005.
R. Rodríguez Huertas y otros; Investigación Operativa: Teoría, ejercicios y prácticas con ordenador. Servicio de Publicaciones de la Universidad de Cádiz. 2002.
J. Osorio, Problemas de programación lineal, Servicio de publicaciones de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, 1999.
S. Ríos Insua y otros: Programación lineal y aplicaciones. Ejercicios resueltos. Ed. Ra-Ma. Madrid. 1997.
P. Kall, J. Mayer, Stochastic Linear Programming, Springer, 2005.
Z. Brzezniak, T. Zastawniak, Basic stochastic processes : a course through exercises, Springer, 1999.
Introducción a la teoría de probabilidades y sus aplicaciones / William Feller-- México : Limusa, 1973
Grinstead and Snell, Introduction to Probability. GNU
Bertsimas, D.; Tsitsiklis, J.N. Introduction to linear optimization. Athena Scientific Series in Optimization and Neural Computation (1997)
Dantzig, Thapa: Linear programming vol. 2 theory and extensions. Springer, 2003
Bazaraa, M.S.; Jarvis, J.J.; Sherali, H.D. Linear programming and network flows, 4th ed. Wiley (2009)
Dantzig, George B. Linear programming and extensions [11th printing] Princeton, New Jersey : Princeton University Press, 1998
Winston, Wayne L. Investigación de operaciones : aplicaciones y algoritmos. Thomson, 2005.
El material didáctico (apuntes, ejercicios, etc) se encontrará disponible en el aula virtual para todos los alumnos matriculados en esta asignatura.


CONTEXTO

La asignatura de <em>Modelización y Optimización I</em> 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