INVESTIGACIÓN OPERATIVA III
Grado en Estadística- Plan 2016
Curso 2022/2023
1. Datos de la asignatura
(Fecha última modificación: 02-06-22 10:33)- Código
- 108427
- Plan
- 2016
- ECTS
- 6.00
- Carácter
- OPTATIVA
- Curso
- 3
- Periodicidad
- Segundo Semestre
- Idioma
- ESPAÑOL
- Área
- ESTADÍSTICA E INVESTIGACIÓN OPERATIVA
- Departamento
- Estadística
- Plataforma Virtual
Datos del profesorado
- Profesor/Profesora
- Quintín Martín Martín
- Grupo/s
- 1
- Centro
- Fac. Ciencias
- Departamento
- Estadística
- Área
- Estadística e Investigación Operativa
- Despacho
- D1512
- Horario de tutorías
- LUNES Y MIÉRCOLES DE 9:00 A 12:00
- URL Web
- http://campus.usal.es/~eioq/io/
- qmm@usal.es
- Teléfono
- 923 294500, Ext. 6997 / 670621216
2. Sentido de la materia en el plan de estudios
Bloque formativo al que pertenece la materia.
Esta asignatura pertenece al módulo: “Investigación Operativa” formado por las siguientes asignaturas: Investigación Operativa I (Segundo, C1), Investigación Operativa II (Segundo, C2) e Investigación Operativa III (Tercero, C2).
Papel de la asignatura.
Su carácter es obligatorio y su docencia está programada en el segundo semestre del 2er curso. El bloque formativo se complementa con una asignatura de 1º (Investigación Operativa I) y otra en el 2º curso (Investigación Operativa II). Sus contenidos son necesarios para continuar con la formación en las técnicas de optimización, centrándose en esta asignatura fundamentalmente en los problemas que se pueden plantear mediante simulación de modelos, redes neuronales artificiales, modelo de redes y control de inventarios.
Perfil profesional.
En todas aquellas profesiones en las que sea necesario optimizar recursos, minimizar costes, planificación y gestión de la producción e inventarios, como por ejemplo en Ingeniería, Operaciones de transporte, logística, sector de las telecomunicaciones, sector de la energía, planificación y gestión de la producción.
3. Recomendaciones previas
Las generales para acceder al Grado de Estadística.
4. Objetivo de la asignatura
Objetivos Generales:
Conseguir que los estudiantes puedan identificar, modelizar, analizar y sintetizar los problemas de los distintos campos de aplicación de la Investigación Operativa. Que sepan interpretar las soluciones proporcionadas por los modelos y que puedan comunicarlos de forma inteligible para el resto de la empresa u organismo, para conseguir que sean aceptadas e implantadas por los responsables de la toma de decisiones. Así como conocer y utilizar diferentes herramientas informáticas de uso común en el ámbito de la Investigación Operativa.
Objetivos Específicos:
- Proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones reales utilizando las técnicas de Investigación Operativa más adecuadas a los fines que se persigan.
- Identificar, diferenciar y modelizar los problemas reales mediante: Toma de decisión bajo incertidumbre, teoría de juegos, simulación, aplicación de las redes neuronales artificiales y algoritmos genéticos a la Investigación Operativa.
- Resolver los problemas de Investigación Operativa, según la técnica más adecuada en cada caso, usando cuando sea necesario el programa informático adecuado.
- Conocer la relación entre las redes neuronales artificiales y algoritmos genéticos dentro de la Investigación Operativa.
- Investigar los cambios que experimenta la solución óptima cuando alguna de las componentes del problema es modificada, analizando las consecuencias derivadas de dicha variación. Cambio de las funciones de activación en las neuronas de la capa oculta de una red neuronal artificial.
5. Contenidos
Teoría.
Contenidos Teóricos
TEMA 1. Simulación. Números aleatorios y simulación Monte Carlo. Simulación de variables aleatorias discretas y continuas. Ejemplos de simulación en distintos campos de la Investigación Operativa.
TEMA 2. APLICACIÓN DE LOS ALGORITMOS GENÉTICOS A LA INVESTIGACIÓN OPERATIVA. Codificación de las variables para trabajar con algoritmos genéticos. Evaluación y selección de los cromosomas (soluciones). Operadores genéticos. Teorema de los esquemas. Aplicación de los algoritmos genéticos a problemas de Investigación Operativa.
TEMA 3. MODELO DE REDES. Problema de transporte. Formulación y métodos de resolución. Problema de trasbordo. Problema de asignación. Problemas de Flujo máximo. Problemas de Flujo compatible a coste mínimo. Secuenciación y control de proyectos. Análisis CPM. Análisis PERT. Modelización mediante programación lineal.
TEMA 4. CONTROL DE INVENTARIO. Características de los modelos de inventario. Modelos EOQ. Modelos de producción. Modelos de almacenamiento probabilísticos. Análisis ABC de un inventario.
Práctica.
Contenidos Prácticos
PRÁCTICA 1: Simulación de modelos.
PRÁCTICA 2: Aplicación de los algoritmos genéticos a problemas de Investigación Operativa.
PRÁCTICA 3: Planteamiento y resolución de proyectos.
PRÁCTICA 4: Planteamiento y resolución de problemas de inventarios.
6. Competencias a adquirir
Específicas.
- Adquirir la capacidad de comunicación con equipos multidisciplinares en lo que el uso de la Investigación Operativa juega un papel relevante a la hora de tomar decisiones.
- Capacitar para la utilización de los conocimientos teóricos y prácticos adquiridos en la definición y planteamiento de problemas y en la búsqueda de sus soluciones tanto en contextos académicos como profesionales.
- Adquirir la capacidad de adaptación a nuevas situaciones que puedan requerir la mejora o modificación de las técnicas usadas.
- Capacidad de abstracción.
- Conocimiento, identificación y selección de fuentes relacionadas con la Investigación Operativa.
- Extracción de conclusiones y redacción de informes.
Transversales.
INSTRUMENTALES:
Capacidad de análisis y síntesis.
Capacidad de organización y planificación
Capacidad de gestión de la información.
Resolución de problemas.
Interpretación de resultados a partir de modelos de Investigación Operativa.
Elaboración de previsiones y escenarios.
Toma de decisiones.
INTERPERSONALES:
Trabajo en equipo.
Razonamiento crítico.
Compromiso ético
Habilidades en las relaciones interpersonales.
Tratamiento de conflictos.
SISTÉMICAS:
Aprendizaje autónomo
Motivación por la calidad
Creatividad
Espíritu emprendedor
Capacidad innovadora
Gestión de proyectos
7. Metodologías
Se expondrá el contenido teórico de los temas a través de clases presenciales, siguiendo el texto recomendado, que servirá para fijar los contenidos y dar paso a clases prácticas de resolución de problemas y clases prácticas de ordenador usando los programas informáticos adecuados en cada caso. Utilizando la plataforma virtual para apoyar los contenidos teóricos desarrollados, evaluar y comprobar los conocimientos adquiridos.
A partir de las clases teóricas y prácticas se propondrá a los alumnos la realización de trabajos personales sobre teoría, problemas y prácticas de ordenador, para cuya realización tendrán el apoyo del profesor en seminarios tutelados. En esos seminarios los estudiantes podrán compartir con sus compañeros y con el profesor las dudas que encuentren, obtener solución a las mismas y comenzar a desempeñar por si mismos las competencias de la materia.
Además, los estudiantes tendrán que desarrollar por su parte un trabajo personal de estudio y asimilación de la teoría, resolución de problemas, prácticas y preparación de los trabajos propuestos, para alcanzar los objetivos previstos. De ello tendrán que responder, exponiendo sus trabajos ante el profesor y el resto de compañeros y comentándolos luego en una tutoría personal entre estudiante y profesor, así como realizando exámenes de teoría y resolución de problemas y prácticas.
8. Previsión de Técnicas (Estrategias) Docentes
9. Recursos
Libros de consulta para el alumno.
Investigación Operativa”. Martín Q. (2003): Pearson Educación. Madrid. ISBN: 84-205-4105-2
“Investigación Operativa. Problemas y ejercicios resueltos”. Martín Q., Santos M. T., Paz, Y.R. (2005) Pearson Educación. ISBN: 84-205-4466-3.
Otras referencias bibliográficas, electrónicas o cualquier otro tipo de recurso.
“Investigación de Operaciones. Aplicaciones y Algoritmos”. Winston W.L. (2004): Thomson.
10. Evaluación
Consideraciones generales.
Será el resultado de una ponderación basada en el desarrollo de cuestiones y ejercicios planteados a los alumnos durante el curso, las exposiciones en clase, las prácticas, de trabajos y de la nota obtenida en un examen escrito de teoría, problemas y prácticas.
Criterios de evaluación.
1ª Convocatoria
Evaluación de la asignatura:
- Evaluación continua:
1. Examen: temas 1 y 2 ≤ 1’5 puntos.
2. Examen: temas 3 y 4 ≤ 1’5 puntos.
3. Examen: aula de informática ≤ 2 puntos.
Test ≤ 1 punto.
- Nota acumulada en la evaluación continua (≤ 6 puntos)
Examen 1ª CONVOCATORIA ≤ 4 puntos.
2ª Convocatoria
Nota acumulada en la evaluación continua (≤ 6 puntos)
Examen 2ª CONVOCATORIA ≤ 4 puntos.
Quien no haya podido seguir la evaluación continua, por diversos motivos, el examen se puntuará sobre 10 puntos.
Instrumentos de evaluación.
Pruebas escritas y exposiciones orales en clase:
- Se propondrán cuestiones, ejercicios y prácticas para resolver que el alumno debe exponer en clase y otras entregar al profesor (ver STUDIUM) para su evaluación continua, realizando exposiciones orales de los trabajos presentados.
- Realización de pruebas prácticas en el aula de informática.
- La prueba escrita final (Examen) se realizará en la fecha prevista en la planificación docente.
Recomendaciones para la evaluación.
Se recomienda la asistencia y participación activa en todas las actividades programadas y el uso de las tutorías, así como estudiar la asignatura de forma regular desde el principio de curso y consultar al profesor las dudas que se planteen en cada momento.
Las pruebas prácticas realizadas en el aula de informática se contarán como parte del examen (£20%).
Recomendaciones para la recuperación.
2ª Convocatoria
Nota acumulada en la evaluación continua (≤ 6 puntos)
Examen 2ª CONVOCATORIA ≤ 4 puntos.
Quien no haya podido seguir la evaluación continua, por diversos motivos, el examen se puntuará sobre 10 puntos.