Guías Académicas

MATEMÁTICAS APLICADAS A LA GESTIÓN

MATEMÁTICAS APLICADAS A LA GESTIÓN

GRADO EN INGENIERÍA QUÍMICA

Curso 2024/2025

1. Datos de la asignatura

(Fecha última modificación: 11-06-24 14:08)
Código
104140
Plan
UXXI
ECTS
4.50
Carácter
OPTATIVA
Curso
3
Periodicidad
Segundo Semestre
Idioma
ESPAÑOL
Área
MATEMÁTICA APLICADA
Departamento
Matemática Aplicada
Plataforma Virtual

Campus Virtual de la Universidad de Salamanca

Datos del profesorado

Coordinador/Coordinadora
María Isabel Asensio Sevilla
Grupo/s
1
Centro
Fac. Ciencias Químicas
Departamento
Matemática Aplicada
Área
Matemática Aplicada
Despacho
Casas del Parque 2, Despacho 5
Horario de tutorías
Previa petición por mail
URL Web
https://produccioncientifica.usal.es/investigadores/56727/detalle
E-mail
mas@usal.es
Teléfono
923294500 ext. 1578

2. Recomendaciones previas

Haber cursado previamente las asignaturas Matemáticas I, II y III y Estadística e Informática.

 

3. Objetivos

OBJETIVOS GENERALES

•Seleccionar procedimientos y herramientas adecuados de optimización clásica con y sin restricciones y manejarlos con soltura.

•Seleccionar procedimientos y herramientas adecuados de programación lineal y manejarlos con soltura.

•Traducir un problema real de gestión en Ingeniería Química a otro de enunciado matemático.

•Discriminar datos relevantes para la solución de un problema de gestión.

•Aplicar adecuadamente un resultado matemático de optimización clásica y programación lineal.

•Comprobar que la solución es correcta y que tiene sentido.

•Interpretar correctamente la solución de un problema matemático de optimización.

 

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

•Conocer, manejar y aplicar los diferentes métodos de resolución de optimización matemática clásica con y sin restricciones.

•Conocer, manejar y aplicar los diferentes métodos de programación lineal.

•Conocer, manejar y aplicar diferentes paquetes de cálculo simbólico y numérico.

4. Competencias a adquirir | Resultados de Aprendizaje

Específicas | Habilidades.

DB1: Capacidad para la resolución de problemas matemáticos que puedan plantearse en Ingeniería Química aplicando los conocimientos de álgebra, geometría, cálculo, métodos numéricos estadística y

optimización.

DB3: Conocimientos básicos sobre el uso de ordenadores, programación, sistemas operativos, bases de datos y programas con aplicación en ingeniería.

 

Transversales | Competencias.

Instrumentales:

TI1: Capacidad de análisis y síntesis.

TI5: Conocimiento de la informática en el ámbito de estudio.

TI8: Resolución de problemas.

TI9: Toma de decisiones.

Interpersonales:

TP1: Trabajo en equipo.

Sistémicas:

TS1: Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica.

TS2: Aprendizaje autónomo

TS4: Habilidad para trabajar de forma autónoma.

5. Contenidos

Teoría.

Tema 1: Introducción a la Optimización.

1.1 Fundamentos y breve historia de la Teoría de la Optimización.

1.2 Aplicaciones de la Optimización en la Ingeniería Química

Tema 2: Métodos clásicos de Optimización.

2.1 Optimización sin restricciones.

2.2 Optimización con restricciones de igualdad. Multiplicadores de Lagrange.

2.3 Optimización con restricciones de desigualdad. Método de Kuhn-Tucker.

2.4 Problemas aplicados a la Ingeniería Química

Tema 3: Programación lineal.

3.1 Nociones básicas y planteamiento de diversos problemas.

3.2 El método del simplex.

3.3 Problemas de transporte y modelos de redes.

3.4 Problemas aplicados a la Ingeniería Química

Tema 4: Introducción al Software básico para Optimización

4.1 Manejo básico de Matlab

4.2 Instrucciones específicas de Matlab sobre Optimización

4.3 Instrucciones específicas de Matlab sobre Programación Lineal

4.4 Herramientas básicas de Programación Lineal en Excel

6. Metodologías Docentes

Cada uno de los 4.5 créditos ECTS de esta asignatura deben entenderse como 25 horas de trabajo de las que 10 son de actividades presenciales y 15 de trabajo personal del alumno. El total de 112.5 horas de trabajo se articulará entorno a las siguientes actividades:

Sesión magistral: explicación rigurosa y detallada de los aspectos teóricos de los diversos temas de que consta la asignatura, con apoyo de transparencias y notas del profesor que están a disposición del alumno a través de la plataforma Studium.

Prácticas en aula: Planteamiento y resolución por parte del profesor de problemas y ejercicios tipo que ayuden a la comprensión de la teoría. La importancia de la resolución de problemas por parte del profesor en una asignatura de gran contenido práctico es básica. Los alumnos dispondrán de una amplia lista de problemas a través de la plataforma Studium desde el inicio del curso. Los problemas planteados se adecuarán a las aplicaciones de mayor interés para el futuro Ingeniero Químico.

Resolución de problemas: Los alumnos deben realizar los problemas propuestos por el profesor para así asimilar y afianzar progresivamente los conceptos teórico prácticos explicados en las clases magistrales de teoría y problemas. Algunos de estos problemas serán expuestos ante el resto de los compañeros, esto tiene el doble objetivo de evaluar al alumnado en la evaluación continua y detectar las dificultades de estos en la comprensión de los contenidos para incidir sobre los aspectos que sean necesarios.

Prácticas en aula de informática: Se introducirá a los alumnos distintos tipos de software con especial interés en la optimización. En algunas prácticas los alumnos deberán entregar un trabajo propuesto por el profesor, similar a los ejercicios resueltos como ejemplo. La calificación de estos problemas formará parte de la evaluación continua en la proporción correspondiente al número de créditos. Estas prácticas son de carácter obligatorio y no recuperables.

Pruebas objetivas de preguntas cortas y pruebas prácticas: eventualmente se realizarán test cortos en las horas de clase. La calificación de estos test formará parte de la evaluación continua.

Pruebas escritas: En la fecha designada en la programación docente los alumnos deberán realizar una prueba escrita teórico-práctica de toda la asignatura. Para superar la asignatura se deberá superar la prueba escrita con una nota mínima de 5/10.

Tutorías: se programarán 2 horas de tutoría semanales para que el alumno pueda resolver las dificultades que le surjan a lo largo del proceso de aprendizaje

7. Distribución de las Metodologías Docentes

8. Recursos

Libros de consulta para el alumno.

• Rao S.S. – “Engineering Optimization. Theory and Practice”. John Wiley & Sons, Inc. 1996

• Wiston W.L. – “Investigación de operaciones. Aplicaciones y algoritmos”. Ed. Grupo Editorial Iberoamérica, 1994.

• Ríos Insua S. et al. – “Programación lineal y aplicaciones. Ejercicios resueltos”. Ed. Ra-Ma, 1997.

•Apuntes y transparencias del profesor a disposición de los alumnos a través de la plataforma Studium

9. Evaluación

Criterios de evaluación.

Se evaluará el nivel adquirido en las competencias y destrezas establecidas, así como el logro de los objetivos propuestos, siguiendo los siguientes criterios y haciendo uso de los instrumentos de evaluación que se describen.

Evaluación continua: se calificarán las tareas que el alumno presente periódicamente (resolución de problemas propuestos, presentación de problemas, prácticas de ordenador). La evaluación continua supondrá entre un 50% del total de la nota final.

Examen final: Se evaluará tanto la teoría (conocimiento y asimilación de los conceptos, resultados y razonamientos expuestos en las clases teóricas) así como los problemas (resolución de problemas similares a los expuestos en las clases presenciales y prácticas de problemas). El examen final supondrá un 50% del total de la nota final y deberá superarse con una nota mínima de 4/10 para poder hacer media con la nota de la evaluación continua.

Verificación oral: eventualmente y si el profesor lo considera oportuno, se requerirá una verificación oral de los conocimientos demostrados por el alumno en sus pruebas escritas.

 

Sistemas de evaluación.

Las actividades evaluables serán:

•Participación activa en las clases de problemas.

•Entrega de los trabajos de las clases prácticas de ordenador.

•Entrega de los problemas propuestos.

•Defensa oral de los problemas propuestos.

•Examen final.

Recomendaciones para la evaluación.

•La asistencia a todas las actividades presenciales.

•El trabajo diario: el estudio y preparación diario es imprescindible para poder obtener el máximo rendimiento de las actividades programadas.

•El estudio basado en el razonamiento lógico y la comprensión en lugar de en la memorización.

•El uso de la bibliografía recomendada: la consulta de la bibliografía recomendada es la mejor herramienta para afianzar los conceptos explicados en las clases presenciales.

•La realización de todos los ejercicios propuestos, así como los que puedan aparecer en la bibliografía recomendada ejercitará al alumno en la práctica necesaria para resolver los problemas propuestos en los test de evaluación y el examen final.

•El uso de las tutorías de forma continuada.

•Analizar los errores cometidos en los trabajos, test y exámenes acudiendo a la revisión y tutorías