Guías Académicas

INVESTIGACIÓN OPERATIVA III

INVESTIGACIÓN OPERATIVA III

Grado en Estadística- Plan 2016

Curso 2024/2025

1. Datos de la asignatura

(Fecha última modificación: 09-05-24 13:17)
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

Campus Virtual de la Universidad de Salamanca

Datos del profesorado

Profesor/Profesora
Josué Moisés Polanco Martínez
Grupo/s
1
Centro
Fac. Ciencias
Departamento
Estadística
Área
Estadística e Investigación Operativa
Despacho
D1103
Horario de tutorías
L, M y J de 15:30 a 17:30 (fuera de ese horario enviarme un correo y agendamos una cita)
URL Web
https://produccioncientifica.usal.es/investigadores/193250/detalle
E-mail
josue.polanco@usal.es
Teléfono
923 294500 Ext. 6948

2. Recomendaciones previas

Todas aquellas profesiones en las que sea necesario optimizar recursos, minimizar costes, planificar transportes, gestionar un proyecto…, por ejemplo, en Ingeniería, Operaciones de Transporte, Logística, Sector de las Telecomunicaciones, Sector Energético, Planificación y Gestión de la Producción

3. Objetivos

  • Objetivos generales:
    • Identificar, modelizar, analizar y sintetizar los problemas de los distintos campos de aplicación de la Investigación Operativa.
    • Interpretar las soluciones proporcionadas por los modelos, y comunicarlas de forma inteligible para el resto de la empresa u organismo, para que sean aceptadas e implementadas por los responsables de la toma de decisiones.
    • 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 problemas reales mediante la simulación y control de inventarios.
    • Resolver los problemas de Investigación Operativa, según la técnica más adecuada en cada caso, usando cuando sea necesario el programa informático adecuado.
    • Investigar los cambios que experimenta la solución óptima cuando alguna de las componentes del problema es modificada, analizando las consecuencias derivadas de dicha variación.

4. Competencias a adquirir | Resultados de Aprendizaje

Básicas / Generales | Conocimientos.

BÁSICAS:

  • CB-1.- Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
  • CB-2.- Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.
  • CB-3.- Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.

GENERALES:

  • CG-1.- Comprender y utilizar los lenguajes estadístico y matemático. Adquirir la capacidad para analizar, sintetizar y transmitir los problemas de los distintos campos de aplicación de la Estadística, planteando hipótesis y contrastándolas.
  • CG-2.- Conocer las demostraciones matemáticas de los principales resultados estadísticos. Adquirir la capacidad de adaptación a nuevas situaciones que puedan requerir la mejora o creación de técnicas matemáticas y estadísticas en términos de otras ya conocidas, para el aprendizaje autónomo y el razonamiento crítico, abstracto y deductivo, extrayendo y comprobando las propiedades estructurales de los objetos observados.
  • CG-3.- Proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones reales utilizando las técnicas estadísticas más adecuadas a los fines que se persigan.
  • CG-4.- Resolver problemas estadísticos hallando soluciones analíticas o mediante procedimientos de cálculo numérico en función de las herramientas de que se disponga y de las restricciones de tiempo y recursos. Saber utilizar herramientas de búsqueda de recursos bibliográficos.
  • CG-5.- Adquirir los conocimientos matemáticos, estadísticos e informáticos necesarios para desarrollar adecuadamente las investigaciones estadísticas

Específicas | Habilidades.

  • CE-8.- Capacidad para realizar estudios descriptivos e inferenciales de distintos tipos de datos, utilizando las herramientas informáticas más adecuadas.

Transversales | Competencias.

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

5. Contenidos

Teoría.

  • Tema 1. Simulación. Números aleatorios y simulación de Monte Carlo. Simulación de variables aleatorias discretas y continuas. Ejemplos de simulación en distintos campos de la Investigación Operativa.
  • Tema 2. Aplicación de las redes neuronales artificiales a la Investigación Operativa. Clasificación de redes neuronales artificiales. El perceptrón multicapa. Algoritmos de aprendizaje. Entrenamiento de la red neuronal. Tasa de aprendizaje y factor momento. Función de activación de las neuronas de la capa: de entrada, oculta y de salida. Modelos de redes neuronales artificiales. Aplicaciones de las redes neuronales.
  • Tema 3. 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 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.

Distintas prácticas sobre planteamiento y resolución de problemas de los diferentes temas.

6. Metodologías Docentes

Se expondrá el contenido teórico de los temas a través de clases presenciales, siguiendo el material que se les proporcionará y los libros de texto recomendados, que servirán 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. También se utilizará la plataforma virtual Studium para apoyar los contenidos teóricos desarrollados y comprobar los conocimientos adquiridos.

A partir de las clases teóricas y prácticas se propondrá a los estudiantes la realización de trabajos personales sobre 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 se encuentren, obtener solución a las mismas y comenzar a desempeñar por sí 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 entregas propuestas, para alcanzar los objetivos previstos, así como realizando exámenes de teoría y resolución de problemas.

7. Distribución de las Metodologías Docentes

8. Recursos

Libros de consulta para el alumno.

Winston, W.L. (2004). “Investigación Operativa. Aplicaciones y Algoritmos”.

Hillier, F.S. & Lieberman, G.J. (2010). “Introducción a la Investigación de Operaciones”.

Otras referencias bibliográficas, electrónicas o cualquier otro tipo de recurso.

Martín, Q. (2003). “Investigación Operativa”.

Martín, Q., Santos, M.T. & Paz, Y.R. (2005). “Investigación Operativa. Problemas y ejercicios resueltos”.

Gibbons, R. (1992). “Game Theory for Applied Economists”.

9. Evaluación

Criterios de evaluación.

1ª Convocatoria:

  • Evaluación continua: 30% (3 puntos).
  • Examen final: 70% (7 puntos).

2ª Convocatoria:

  • Evaluación continua: misma nota acumulada que en la evaluación continua para la 1ª convocatoria.
  • Examen final: 70% (7 puntos).

En ambas convocatorias el examen final constará de una parte teórica y de una parte de problemas, siendo necesario alcanzar un mínimo de 3 puntos sobre 10 en el total del examen para que se pueda promediar con la nota de evaluación continua. En caso contrario, la calificación de la asignatura será la obtenida en el examen final.

Se considerará la calificación de No Presentado si el estudiante no se presenta al examen final.

Sistemas de evaluación.

Entrega de trabajos y prueba escrita:

  • Se propondrán problemas y prácticas para resolver que el alumno debe entregar al profesor para su evaluación continua.
  • 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 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.