Fichas de asignaturas 2015-16
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MODELOS DE LA INVESTIGACIÓN OPERATIVA |
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Asignatura |
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Profesorado |
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Competencias |
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Resultados Aprendizaje |
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Actividades Formativas |
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Sistemas de Evaluación |
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Contenidos |
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Bibliografía |
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Código | Nombre | |||
Asignatura | 40209042 | MODELOS DE LA INVESTIGACIÓN OPERATIVA | Créditos Teóricos | 6 |
Título | 40209 | GRADO EN MATEMÁTICAS | Créditos Prácticos | 1.5 |
Curso | 4 | Tipo | Optativa | |
Créd. ECTS | 6 | |||
Departamento | C146 | ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA |
Recomendaciones
Aunque no hay requisitos previos, es recomendable tener aprobada la asignatura Programación Matemática.
Profesorado
Nombre | Apellido 1 | Apellido 2 | C.C.E. | Coordinador | |
ANTONIO MANUEL | RODRIGUEZ | CHIA | Profesor Titular Universidad | S |
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Competencias
Se relacionan aquí las competencias de la materia/módulo o título al que pertenece la asignatura, entre las que el profesorado podrá indicar las relacionadas con la asignatura.
Identificador | Competencia | Tipo |
CB1 | Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio | BÁSICA |
CB2 | Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vacación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio | BÁSICA |
CB3 | Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética | BÁSICA |
CB4 | Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado | BÁSICA |
CB5 | Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía | BÁSICA |
CE1 | Comprender y utilizar el lenguaje matemático. Adquirir la capacidad para enunciar proposiciones en distintos campos de las matemáticas, para construir demostraciones y para transmitir los conocimientos matemáticos adquiridos. | ESPECÍFICA |
CE5 | Resolver problemas matemáticos, planificando su resolución en función de las herramientas disponibles y de las restricciones de tiempo y recursos. | ESPECÍFICA |
CE6 | Proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones reales sencillas, utilizando las herramientas matemáticas más adecuadas a los fines que se persigan. | ESPECÍFICA |
CE7 | Utilizar aplicaciones informáticas de análisis estadístico, cálculo numérico y simbólico, visualización gráfica, optimización u otras para experimentar en matemáticas y resolver problemas. | ESPECÍFICA |
CE8 | Desarrollar programas que resuelvan problemas matemáticos utilizando para cada caso el entorno computacional adecuado. | ESPECÍFICA |
CG1 | Utilizar herramientas de búsqueda de recursos bibliográficos. | GENERAL |
CG3 | Comprobar o refutar razonadamente los argumentos de otras personas. | GENERAL |
CT1 | Saber gestionar el tiempo de trabajo. | TRANSVERSAL |
Resultados Aprendizaje
Identificador | Resultado |
4 | Conocer los procedimientos de resolución de problemas de optimización combinatoria. |
2 | Construir modelos adecuados para los problemas planteados. Conocer las herramientas de resolución que proporciona la Investigación Operativa para resolverlos. |
3 | Reconocer los modelos la optimización combinatoria. |
1 | Reconocer modelos de la investigación operativa en problemas de la vida real. |
5 | Saber utilizar software específico para la resolución de los problemas analizados. |
Actividades formativas
Actividad | Detalle | Horas | Grupo | Competencias a desarrollar |
03. Prácticas de informática | Se llevarán a cabo sesiones de ordenador basadas en la resolución de problemas; en estas sesiones el alumno aplicará las herramientas informáticas de un programa apropiado. |
12 | CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE5 CE6 CE7 CE8 CG1 CG3 CT1 | |
08. Teórico-Práctica | Trabajo presencial en el aula, a través de clases de teoría y problemas analizando los contenidos básicos. |
48 | CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE5 CE6 CE7 CE8 CG1 CG3 CT1 | |
10. Actividades formativas no presenciales | Estudio y trabajo individual. El objetivo último de esta actividad es que el alumno, por medio de sesiones de estudio individual, comprenda los contenidos impartidos en teoría, la resolución de ejercicios y problemas, así como la realización de búsquedas bibliográficas. |
78 | Reducido | CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE5 CE6 CE7 CE8 CG1 CG3 CT1 |
11. Actividades formativas de tutorías | Seminarios y tutorías en grupo. Se realizará un seguimiento temporal de la adquisición de conocimientos a través de clases interactivas. |
7 | Reducido | CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE5 CE6 CE7 CE8 CG1 CG3 CT1 |
12. Actividades de evaluación | Sesiones periódicas a través de las cuales llevarán a cabo las diferentes pruebas de progreso. |
5 | Grande | CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE5 CE6 CE7 CE8 CG1 CG3 CT1 |
Evaluación
Criterios Generales de Evaluación
La calificación general de la asignatura tendrá en cuenta las puntuaciones obtenidas en cada una de las actividades, de la forma que se especifica en el procedimiento de calificación.
Procedimiento de Evaluación
Tarea/Actividades | Medios, Técnicas e Instrumentos | Evaluador/es | Competencias a evaluar |
Prueba final | Prueba escrita compuesta por cuestiones de tipo teórico y práctico |
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CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE5 CE6 CE7 CE8 CG1 CG3 CT1 |
Pruebas de progreso y trabajos de profundización. | Prueba escrita con ejercicios teóricos y prácticos sobre los contenidos de la asignatura que podrán ser resolubles mediante el software adecuado. Trabajos de profundización en cada uno de los temas planteados en la asignatura. |
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CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE5 CE6 CE7 CE8 CG1 CG3 CT1 |
Procedimiento de calificación
El alumno podrá obtener un 25% de la nota final a través de trabajos de pronfundización, exposición en clase y asistencia a clase. El resto de la nota corresponderá a pruebas de progreso y al examen final.
Descripcion de los Contenidos
Contenido | Competencias relacionadas | Resultados de aprendizaje relacionados |
Introducción a la Investigación Operativa. Modelización. |
CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE5 CE6 CE7 CE8 CG1 CG3 CT1 | 4 2 3 1 5 |
Modelos de determinísticos de la Investigación Operativa: Inventarios, Juegos y Localización. |
CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE5 CE6 CE7 CE8 CG1 CG3 CT1 | 4 2 3 1 5 |
Modelos enteros y combinatorios. Problemas de optimización combinatoria. Métodos de resolución. El problema del viajante de comercio. Problemas discretos de plantas, problemas sin capacidades. Problema de rutas de vehículos. |
CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE5 CE6 CE7 CE8 CG1 CG3 CT1 | 4 2 3 1 5 |
Programación Dinámica. |
CB1 CB2 CB3 CB4 CB5 CE1 CE5 CE6 CE7 CE8 CG1 CG3 CT1 | 4 2 3 1 5 |
Bibliografía
Bibliografía Básica
BAZARAA M., JARVIS J. (1994). \\\\\\\\\\\\\\\"Programación Lineal y Flujo en Redes\\\\\\\\\\\\\\\". Limusa.
CALVETE H., MATEOS P. (1994). \\\\\\\\\\\\\\\"Programación Lineal, Entera y Meta: Problemas y Aplicaciones\\\\\\\\\\\\\\\". Prensas Universitarias de Zaragoza.
GROSS D., HARRIS C.N. Fundamentals of Queueing Theory. Wiley (1998).
HILIER F.S., LIEBERMAN ,G.J. (2001). \\\\\\\\\\\\\\\"Investigación de Operaciones\\\\\\\\\\\\\\\". McGraw Hill.
RIOS S. (1988). \\\\\\\\\\\\\\\"Investigación Operativa. Optimización\\\\\\\\\\\\\\\". C. Ramón Areces.
SALAZAR J.J. (2001). \\\\\\\\\\\\\\\"Programación Matemática\\\\\\\\\\\\\\\". Díaz de Santos.
WINSTON W.L. (1994). \\\\\\\\\\\\\\\"Investigación de Operaciones. Aplicaciones y Algoritmos\\\\\\\\\\\\\\\". Editorial de Iberoamérica.
TAHA, H. \\\\\\\\\\\\\\\"Investigación de operaciones\\\\\\\\\\\\\\\". Ed. Alfaomega (1991). WOLSEY L. A. Integer programming. John Wiley \\\\\\\\\\\\\\\\& Sons, Inc., New York, 1998.
Bibliografía Específica
DENARDO , E. Dynamic Programming: Theory and Applications. Englewood Cliiffs, N.J.: Prentice Hall, 1982. HADLEY G., WHITIN T. Analysis of Inventory Systems. Englewood Cliffs, N.J.: Prentice-Hall, 1984. MEDHI Stochastic Models in Queuing Theory . Academic Press (1991)
LEE J. A First Course in Combinatorial Optimization. Cambridge Texts in Applied Mathematics, 2004. LOVE R.F., MORRIS J.G. y WESOLOWSKLY G.O. Facilities location: models and methods. North Holland, NY, 1988.
OWEN, G. \\\\\\\\\\\\\\\"Game Theory\\\\\\\\\\\\\\\". Academic Press. (1982).
STEUER, R.E. \\\\\\\\\\\\\\\"Multiple criteria optimization\\\\\\\\\\\\\\\". Wiley. (1985).
El presente documento es propiedad de la Universidad de Cádiz y forma parte de su Sistema de Gestión de Calidad Docente. En aplicación de la Ley 3/2007, de 22 de marzo, para la igualdad efectiva de mujeres y hombres, así como la Ley 12/2007, de 26 de noviembre, para la promoción de la igualdad de género en Andalucía, toda alusión a personas o colectivos incluida en este documento estará haciendo referencia al género gramatical neutro, incluyendo por lo tanto la posibilidad de referirse tanto a mujeres como a hombres.