Investigación operativa Código:  M0.531    Créditos:  6
Consulta de los datos generales   Descripción   La asignatura en el conjunto del plan de estudios   Campos profesionales en que se proyecta   Conocimientos previos   Información previa a la matrícula   Objetivos y competencias   Contenidos   Consulta de los recursos de aprendizaje que dispone la asignatura   Recursos de aprendizaje y herramientas de apoyo   Bibliografía y fuentes de información   Metodología   Consulta del modelo de evaluación   Evaluación Contínua   Feedback  
Este es el plan docente de la asignatura para el segundo semestre del curso 2023-2024. Podéis consultar si la asignatura se ofrece este semestre en el espacio del campus Más UOC / La universidad / Planes de estudios). Una vez empiece la docencia, tenéis que consultarlo en el aula. El plan docente puede estar sujeto a cambios.

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 de IO necesarios para modelar y resolver problemas reales mediante el uso de técnicas tales como la programación lineal, la programación entera, la programación no lineal, 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 programación (scheduling) de procesos. 

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Esta asignatura está fuertemente relacionada con las asignaturas Simulación, Optimización Metaheurística, y el TFM en Modelado y Simulación. 

Nota: El máster ha tenido una modificación del plan de estudios para mejorar y actualizar los contenidos de las asignaturas. Esto hace que haya algunos cambios de creditaje en asignaturas que comparten aula y/o cambios de nomenclatura. En los casos que esto ocurre no se producen cambios sustanciales en los contenidos, aunque puede que se pida alguna actividad adicional para las asignaturas de 6 créditos respecto a las de 5 créditos del plan anterior.

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Un excelente vídeo de introducción a la Investigación Operativa (Operations Research / Operations Management) se puede encontrar en:  https://www.youtube.com/watch?time_continue=1&v=sFWrmpXPVJw

Se recomienda también consultar las webs siguientes:

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  • Capacidad para leer textos científicos en inglés.
  • Conocimientos básicos de matemáticas (nivel grado, licenciatura, o ingeniería).
  • Capacidad analítica.
  • Interés por las aplicaciones de la optimización en diferentes áreas (transporte, logística, finanzas, redes de telecomunicaciones, etc.)

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Esta asignatura no requiere haber cursado ninguna otra del máster. 

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  • Desarrollar habilidades para el modelado de problemas de optimización.
  • Mejorar las capacidades analíticas y de resolución de problemas.
  • Adquirir un conocimiento práctico sobre las principales técnicas de optimización.
  • Conocer aplicaciones de la IO en ámbitos como la logística, el transporte, las finanzas, las redes de telecomunicaciones, etc.
  • Mejorar la capacidad para entender textos científicos en inglés.
  • Incrementar la capacidad de síntesis y de razonamiento lógico-matemático.

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  1. Introducción al modelado con hojas de cálculo (Excel Solver y Open Solver).
  2. Introducción al modelado con software de optimización (Lindo / Lingo o similar).
  3. Modelos de programación lineal.
  4. Modelos de flujo en redes.
  5. Modelos de programación lineal entera.
  6. Modelos de programación no lineal.
  7. Métodos de optimización heurísticos (Evolutionary Solver).
  8. Introducción a la optimización multi-objetivo.

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En el curso, además del libro principal, está previsto utilizar los siguientes programas:

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Se pueden encontrar en Internet excelentes recursos adicionales con los que familiarizarse rápidamente con algunos de los programas que se usan en la asignatura, por ejemplo:

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Vía el Tablón del Aula, el equipo docente irá proporcionado las guías de estudio (GES) necesarias para el correcto seguimiento del curso. En las GES se señalarán los materiales de lectura correspondientes a la unidad en curso, con indicaciones sobre qué puntos del material se corresponden con cada punto del temario y con qué detalle deben tratarse.

Los materiales de lectura suelen consistir en capítulos o apartados del material docente (libro), aunque en algún caso se puede también referenciar material complementario como artículos científicos, vídeos, tuoriales de software, etc.

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La asignatura solo puede aprobarse con el seguimiento y la superación de la evaluación continua (EC). La calificación final de la asignatura es la nota obtenida en la EC.


Ponderación de las calificaciones

Opción para superar la asignatura: EC

Nota final de asignatura: EC

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La Evaluación Continua de esta asignatura estará formada por una serie de Pruebas de Evaluación Continua (PECs) que el equipo docente de la asignatura irá proponiendo en el Aula. Salvo que se especifique lo contrario, estas PECs han de ser resueltas de forma individual. La nota asignada a cada PEC irá en función de la calidad científica de la misma así como de la calidad y claridad en la presentación del propio documento. Las PECs se han de enviar en formato PDF (cuando se pidan ficheros software se pueden incluir en un ZIP). Para su elaboración, se debe emplear MS Word, Open Office, o Latex.

Todas las PECs contabilizan por igual a la hora de calcular la nota final de EC. Además de las PECs, el equipo docente podrá establecer alguna actividad adicional de carácter evaluable.

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El feedback con el/la Profesor/a Colaboradora del Aula será a traves de mensajes en el Foro o por correo electrónico a su dirección de la UOC. 

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