Código: 73228 | Asignatura: Simulación para la toma de decisiones | ||||
Créditos: 4.5 | Tipo: Optativa | Curso: 2 | Periodo: 1º S | ||
Departamento: | |||||
Profesorado: | |||||
MALLOR GIMENEZ, FERMÍN FRANCISCO [Tutorías ] | AZCARATE CAMIO, CRISTINA (Resp) [Tutorías ] |
Tema 1: Modelos de colas.
Tema 2: Simulación: Generación artificial de aleatoriedad.
Tema 3: Simulación de sistemas.
Tema 4: Optimización con simulación.
Tema 5: Aplicaciones en organización industrial. Discusión de casos reales.
Modelos de colas. Simulación: Generación artificial de aleatoriedad. Simulación de sistemas. Optimización con simulación. Aplicaciones en organización industrial. Discusión de casos reales.
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 en centros 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.
CEO5: Diseño e interpretación de ejercicios de simulación sobre el comportamiento de la economía a través de la evaluación de inversión con el cambio pertinente en estructura de financiación y sus posibles efectos.
CEO7: Conocimiento sobre gestión de procesos, reingeniería de procesos y soportes de sistemas de información
R1. Conocer los fundamentos teóricos en los que se apoya la generación artificial de aleatoriedad.
R2. Comprender los fundamentos de la simulación de eventos discretos mediante el ordenador.
R3. Tener capacidad para la representación de un proceso industrial mediante un modelo de simulación adecuado con los objetivos del estudio.
R4. Tener capacidad de implementar un modelo de simulación utilizando un programa específico de simulación, de diseñar los experimentos de simulación, de recoger los resultados y de analizarlos e interpretarlos.
R5. Conocimiento de los fundamentos en los que se basa la optimización con simulación.
Actividad formativa | Horas | % Presencialidad del alumno |
AF1.- Clases expositivas/participativas | 20 | 100 |
AF2.- Prácticas | 21 | 100 |
AF3.- Actividades de aprendizaje cooperativo | 4 | 100 |
AF4.- Realización de proyectos en grupo | 30 | 0 |
AF5.- Estudio y trabajo autónomo del estudiante | 30 | 0 |
AF6.-Tutorías y pruebas de evaluación | 7.5 | 100 |
Resultado de aprendizaje | Sistema de evaluación | Peso (%) | Carácter recuperable |
R1, R2, R3, R4, R5 | Pruebas de respuesta larga | 50 | SÍ |
R2, R3, R4, R5 | Trabajos e informes | 45 | NO |
R3, R4, R5 | Presentaciones orales | 5 | NO |
Tema 1: Modelos de colas.
Tema 2: Simulación. Generación artificial de aleatoriedad.
Tema 3: Simulación de sistemas.
Tema 4: Optimización con simulación.
Tema 5: Aplicaciones. Discusión de casos reales.
Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.
KELTON, W.D.; SADOWSKY, R.P.; ZUPICK, N.B. (2015): Simulation with Arena. 6th Ed. McGraw-Hill.
LAW, A.M. (2015): Simulation modeling and analysis. 5ª Ed. McGraw-Hill.
ROSSETTI, M.D. (2010): Simulation modeling and Arena. John Wiley & Sons.
RUSSELL, R.S.; TAYLOR, B.W. (2006): Operations Management. Wiley. 5ª Ed.
Revistas científicas: Journal of Simulation, Proceedings of the Winter simulation conference, Optimization and Engineering, Interfaces, Engineering Optimization, European Journal of Industrial Engineering, European Journal of Operational Research, Computers and Industrial Engineering, etc.