Universidad Pública de Navarra



Año Académico: 2016/2017 | Otros años:  2017/2018  |  2015/2016 
Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación por la Universidad Pública de Navarra
Código: 73224 Asignatura: Optimización Industrial
Créditos: 3 Tipo: Optativa Curso: 2 Periodo: 1º S
Departamento: Estadística e Investigación Operativa
Profesores
AZCARATE CAMIO, CRISTINA (Resp) FAULIN FAJARDO, FCO. JAVIER

Partes de este texto:

 

Módulo/Materia

Gestión de especialidad en Empresa

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Descriptores

Optimización lineal. Optimización entera. Optimización multiobjetivo. Aplicaciones en ingeniería industrial. 

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Competencias genéricas

CB7: Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio. 

CB9: Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades. 

CB10: Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

CG4: Capacidad para el modelado matemático, cálculo y simulación encentros tecnológicos y de ingeniería de empresa, particularmente en tareas de investigación, desarrollo e innovación en todos los ámbitos relacionados con la Ingeniería de Telecomunicación y campos multidisciplinares afines.

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Competencias específicas

CEO9: Conocimiento sobre optimización lineal, no lineal y heurística, y representación de problemas reales de organización industrial mediante modelos de optimización.

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Resultados aprendizaje

R1. Conocimiento de los fundamentos de la optimización lineal.

R2. Capacidad para la representación problemas reales mediante un modelo de optimización, para resolverlo utilizando el software adecuado, y para recoger, analizar e interpretar sus resultados.

 

 La medición de la consecución de estos resultados se realizará a través de todas las actividades recogidas en el apartado de evaluación.

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Metodología

Actividad formativa

Horas

% Presencialidad del alumno

AF1.- Clases expositivas/participativas

15

100

AF2.- Prácticas

12

100

AF3.- Actividades de aprendizaje cooperativo

3

100

AF4.-Realización de proyectos en grupo

10

0

AF5.- Estudio y trabajo autónomo del estudiante

30

0

AF6.-Tutorías y pruebas de evaluación

5

100

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Relación actividades formativas-competencias

 

Competencia

Actividad formativa

 CB7

 AF2-AF3-AF4-AF6

 CB9

 AF3-AF6

 CB10

 AF3-AF4-AF5

 CG4

 AF1-AF2-AF3-AF4-AF5-AF6

 CEO9

 AF1-AF2-AF3-AF4-AF5-AF6

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Idiomas

Español

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Evaluación

Resultado de aprendizaje

Sistema de evaluación

Peso (%)

Carácter recuperable

   R1

 Prueba de duración corta para la evaluación continua

 10

 NO

   R1, R2, R3

 Pruebas de respuesta larga

 70

 SÍ

   R1, R2, R3

 Trabajos e informes

 20

 NO

 

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Contenidos

Optimización lineal. Optimización entera. Optimización multiobjetivo. Software de Optimización. Aplicaciones en ingeniería industrial.  Discusión de casos reales..

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Temario

Tema 1: Optimización lineal.

1.1 Formulación de problemas de optimización lineal.

1.2 Fundamentos matemáticos de la optimización lineal.

1.3 Algoritmo del simplex.

1.4 Otros algoritmos de optimización lineal.

1.5 Dualidad y análisis de sensibilidad.

1.6 Software de optimización lineal.

 

Tema 2: Optimización entera.

2.1 Formulación de problemas de optimización lineal entera.

2.2 Técnicas de resolución: Algoritmo de ramificación y acotación.

2.3 Otras técnicas de resolución.

2.4 Software de optimización lineal entera.

 

Tema 3: Optimización multiobjetivo.

3.1 Formulación de problemas multiobjetivo.

3.2 Solución eficiente y conjunto eficiente.

3.3 Técnicas de resolución: métodos generadores y programación por metas.

3.4 Otras técnicas de resolución: introducción a las técnicas interactivas.

 

Tema 4: Aplicaciones en ingeniería industrial. Discusión de casos reales.

4.1 Análisis de casos reales.

4.2 Lectura de artículos publicados en revistas científicas.

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Bibliografía

Acceda a la bibliografía que su profesor ha solicitado a la Biblioteca.


ANDERSON, D. R., SWEENEY, D. J., WILLIAMS, T. A., MARTIN, K., CAMM, J. (2010): “Introduction to Management Science. Quantitative Methods for Decision Making". Thomson. Cincinnati, USA.

AVRIEL, M., GOLANY. B. (Eds.) (1996): "Mathematical Programming for Industrial Engineers". Dekker.

BAZARAA, MS., JARVIS, J.J., SHERALI, H.D. (2010): “Linear programming and network flows”.Wiley, 4ªEd.

HILLIER, F.S., LIEBERMAN, G.J. (2010): "Introducción a la investigación de operaciones". McGraw Hill, 9ªEd.

LAWRENCE, A.L., PASTERNACK, B.A. (2002): “Applied Management Science. Modeling, spreadsheet analysis and communication for decision making”. Wiley, 2ªEd.

LUENBERGER, D. E. (1989): "Programación Lineal y no Lineal". Addison-Wesley Iberoamericana.

PARDALOS, P.M., KOROTKIKH, V., Eds (2003): “Optimization and industry: new frontiers”. Kluwer Academic Publishers.

WINSTON, W.L. (2005): "Investigación de operaciones. Aplicaciones y algoritmos".Thomson, 4ªEd.

WINSTON, W.L., ALBRIGHT, S.L. (2009): "Practical management science". South-Western Cengage Learning, 3ªEd.

   

Revistas científicas: Optimization and Engineering, Interfaces, Engineering Optimization, European Journal of Industrial Engineering, European Journal of Operational Research, Computers and Industrial Engineering, etc.

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Lugar de impartición

Aulario (aula y aula de informática)

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