Investigación operativa Código:  M0.509    :  5
Consulta de los datos generales   Descripción   Información previa a la matrícula   Contenidos   Consulta de los materiales de los que dispone la asignatura  
ATENCIÓN: Esta información recoge los apartados del plan docente de la asignatura durante el último semestre con docencia. Al iniciar el periodo de matrícula, podrás consultar el calendario y modelo de evaluación para el siguiente semestre en Trámites / Matrícula / Horarios de las pruebas de evaluación final.

La Investigación Operativa (IO) es una disciplina basada en la formulación de modelos matemático-computacionales y en el desarrollo de algoritmos para la resolución de problemas vinculados a la toma eficiente de decisiones en cualquier ámbito y sector (empresarial, industrial, social, sanitario, servicios, etc.). Este curso proporciona los conceptos IO necesarios para modelar y resolver problemas reales mediante el uso de técnicas tales como la programación lineal, la programación entera, el desarrollo de heurísticas, etc. En particular, el curso trabajará aplicaciones prácticas de los conceptos y técnicas IO a la resolución de problemas relacionados con los ámbitos de logística y transporte, optimización de sistemas y redes, y scheduling de procesos. 

Amunt

  • Profesor Coordinador: Dr. Angel A. Juan (http://ajuanp.wordpress.com)
  • Créditos: 5
  • Descripción: La Investigación Operativa (IO) es una disciplina basada en la formulación de modelos matemático-computacionales y en el desarrollo de algoritmos para la resolución de problemas vinculados a la toma eficiente de decisiones en cualquier ámbito y sector (empresarial, industrial, social, sanitario, servicios, etc.). Este curso proporciona los conceptos IO necesarios para modelar y resolver problemas reales mediante el uso de técnicas tales como la programación lineal, la programación entera, el desarrollo de heurísticas, etc. En particular, el curso trabajará aplicaciones prácticas de los conceptos y técnicas IO a la resolución de problemas relacionados con los ámbitos de logística y transporte, optimización de sistemas y redes, y scheduling de procesos. 
  • Requisitos: Capacidad para leer textos científicos en inglés. Conocimientos básicos de matemáticas (nivel licenciatura o ingeniería).
  • Bibliografía prevista: Render, B.; Stair, R.; Hanna, M. (2008). Quantitative Analysis for Management. Prentice Hall.
  • Software previsto: LINDO/LINGO Software (http://www.lindo.com)
  • Enlaces: INFORMS (https://www.informs.org/)

Amunt

1. Programación Lineal (capítulo 4 del libro)

2. Redes de Flujos (capítulo 5 del libro)

3. Programación entera (capítulo 6 del libro)

4. Modelos no-lineales (capítulo 7 del libro)

5. Solver Evolutivo (capítulo 8 del libro)

6. Teoría de la decisión con incertidumbre (capítulo 9 del libro)

7. Simulación (capítulo 10 del libro)

Amunt

MATLAB PDF
MATLAB_ENG PDF
Practical Management Science Libro-manual

Amunt