Universidad Pública de Navarra



Año Académico: 2017/2018 | Otros años:  2016/2017  |  2015/2016  |  2014/2015 
Máster Universitario en Ingeniería Industrial por la Universidad Pública de Navarra
Código: 73006 Asignatura: Optimización industrial
Créditos: 3 Tipo: Obligatoria Curso: 1 Periodo: 1º S
Departamento: Estadística e Investigación Operativa
Profesores
AZCARATE CAMIO, CRISTINA (Resp) FAULIN FAJARDO, FCO. JAVIER

Partes de este texto:

 

Módulo/Materia

 Módulo de Gestión / Gestión y administración de empresas

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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. 

CG1: Tener conocimientos adecuados de los aspectos científicos y tecnológicos de: métodos matemáticos, analíticos y numéricos en la ingeniería, ingeniería eléctrica, ingeniería energética, ingeniería química, ingeniería mecánica, mecánica de medios continuos, electrónica industrial, automática, fabricación, materiales, métodos cuantitativos de gestión, informática industrial, urbanismo, infraestructuras, etc. 

CG8: Aplicar los conocimientos adquiridos y resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y multidisciplinares.

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Competencias específicas

CMG2: Conocimientos y capacidades de estrategia y planificación aplicadas a distintas estructuras organizativas.

CMG5: Conocimientos de sistemas de información a la dirección, organización industrial, sistemas productivos y logística y sistemas de gestión de calidad.

CMG6: Capacidades para organización del trabajo y gestión de recursos humanos.

CMG9: Capacidad para la gestión de la Investigación, Desarrollo e Innovación tecnológica.

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Resultados aprendizaje

R1. Conocimiento de los fundamentos de la optimización lineal, optimización entera y optimización multiobjetivo.

R2. Capacidad para identificar problemas de optimización en el contexto de la ingeniería industrial.

R3. Capacidad para la representación problemas reales mediante un modelo de optimización lineal, entero o multiobjetivo, para resolverlo utilizando el software adecuado, y para recoger, analizar e interpretar sus resultados.

 

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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
CG1 AF1-AF2-AF3-AF4-AF5-AF6
CG8 AF2-AF3-AF4-AF6
CMG2 AF1-AF2-AF3-AF4-AF5-AF6
CMG5 AF1-AF2-AF3-AF4-AF5-AF6
CMG6 AF1-AF2-AF3-AF4-AF5-AF6
CMG9 AF1-AF2-AF3-AF4-AF5-AF6

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Idiomas

Español

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Evaluación

Resultado de aprendizaje Sistema de evaluación Peso (%)
   R1  Prueba de duración corta para la evaluación continua  10
   R1, R2, R3  Pruebas de respuesta larga  70
   R1, R2, R3  Trabajos e informes  20

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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 opti.mización 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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