Inf 706 modelos de investigacion de operaciones ver2

UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR SYLLABUS

1.

DATOS INFORMATIVOS

1.1.

FACULTAD:

Ingenieria, Ciencias Físicas y Matemática

1.2.

CARRERA:

Ingeniería Informática

1.3.

ASIGNATURA:

Modelos de Investigación de Operaciones

1.4.

CÓDIGO DE ASIGNATURA:

706

1.5.

CRÉDITOS:

4

1.6.

SEMESTRE:

7

1.7.

UNIDAD DE CURRICULAR:

1.8.

TIPO DE ASIGNATURA:

1.9.

PROFESOR COORDINADOR DE ASIGNATURA:

ORGANIZACIÓN

Profesional Obligatoria Jorge Arroba

1.10. PROFESORES DE LA ASIGNATURA:

Enrique Balseca

1.11. PERÍODO ACADÉMICO:

SEPTIEMBRE 2018 - FEBRERO 2019

1.12. N°. HORAS DE CLASE:

Presencial es: Presencial es:

1.13. N°. HORAS DE TUTORIAS:

1.14. PRERREQUISITOS

Asignatura s:

1.15. CORREQUISITOS

Asignatura s:

64 32 Investigación Operativa

Práctica s: Virtuale s: 602 Códigos:

Códigos :

2. DESCRIPCIÓN DE LA ASIGNATURA La materia Modelos de Investigación de Operaciones es continuación de la la asignatura Investigación Operativa y constituye con ésta la base para modelar fenómenos sociales, económicos, técnicos de la informática y de la ingeniería.

Los principales modelos son expresados y resueltos por Programación Lineal, Programación no lineal, Programación Dinámica, Teoría de Juegos, Teoría de colas, Procesos Estocásticos, Series de Tiempo.

En la actualidad, la Matemática Aplicada, ofrece toda una gama de modelos de optimización, para maximizar el aprovechamiento de recursos y minimizar gastos, lo que permite la toma de decisiones con conocimiento científico..

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3. OBJETIVO GENERAL DE LA ASIGNATURA (Con fundamento en los objetivos generales de la carrera) Al aprobar el curso el estudiante estará en capacidad de analizar, resolver y aplicar las técnicas del modelamiento matemático para presentar soluciones óptimas para la toma de decisiones y a partir de situaciones presentes, predecir situaciones futuras.

4. OBJETIVOS ESPECÍFICOS DE LA ASIGNATURA (Con fundamento en los objetivos generales de la carrera) Al finalizar el curso, el estudiante será capaz de:

       

Formular matemáticamente un problema.

Identificar el modelo de investigación de operaciones que mejor se ajuste a un problema.

Resolver el problema mediante el modelo seleccionado.

Analizar la sensibilidad de la solución a la variación de las variables de decisión.

Identificar situaciones de decisión, que puedan ser resueltas por teoría de juegos Identificar situaciones recursivas, que puedan ser analizadas mediante procesos de Markov Identificar series de tiempo Analizar series de tiempo, mediante modelos ARIMA

5. CONTRIBUCIÓN DE LA ASIGNATURA EN LA FORMACIÓN DEL PROFESIONAL (Perfil de Egreso) El curso de Modelos de Investigación de Operaciones es teórico-práctico y tiene como propósito el logro de la competencia de resolución de problemas, potenciando capacidades como el modelamiento matemático, la comunicación integral, haciendo uso eficiente de las TIC, con una actitud ética frente a una sociedad globalizada..

6. RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA ASIGNATURA: (Para alcanzar los resultados de aprendizaje del perfil de egreso de la carrera) Aplicar los conceptos y modelos de Programación Lineal, Programación No Lineal, Programación Dinámica, Procesos Estocásticos, Series de Tiempo para resolver problemas de optimizacón y predicción, relacionados con su carrera y ramas afines.

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7. PROGRAMACIÓN DE UNIDADES CURRICULARES DATOS INFORMATIVOS DE LA UNIDAD CURRICULAR No. 1 NOMBRE DE LA UNIDAD: Modelos de Programación Lineal OBJETIVO DE LA UNIDAD: RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA UNIDAD:

Aplicar la Programación Lineal

 Identificar problemas de optimización con función objetivo lineal y restricciones lineales.  Formular el proble mediante el modelo matemático de PL .  Resolver y analizar la sensibilidad de la solución.  Interpretar el Problema Primal y el Problema Dual de la PL.  Conocer la aplicación a problemas tipo.

ESCENARIOS DE APRENDIZAJE

CÁLCULO DE HORAS DE LA UNIDAD

16

N°. Horas aprendizaje Teóricas N°. Horas Prácticas- laboratorio

8

N°. Horas Presenciales TUTORÍAS TRABAJO AUTÓNOMO

N°. Horas Aprendizaje Aula Virtual 8

Horas de Trabajo Autónomo

PROGRAMACIÓN CURRICULAR

CONTENIDOS

1. Modelos de Programación Lineal 1.1. El problema de Transporte 1.2. El problema de la Planificación de la Producción 1.3. El problema de la Dieta 1.4. El problema de la cartera de valores 1.5. El problema del Despacho Económico 1.6. El problema de la mochila 1.7. El problema del horario 1.8. Programación de centrales térmicas de producción de electricidad 1.9. Optimización de Redes METODOLOGÍAS DE APRENDIZAJE:

ACTIVIDADES DE TRABAJO AUTÓNOMO, ACTIVIDADES DE INVESTIGACIÓN Y DE VINCULACIÓN CON LA SOCIEDAD Problemas de transporte y asignación [2] Cap. 8 Modelos de optimización de redes [2] Cap. 9 Programación Entera [2] Cap. 11 Teoría de la dualidad y análisis de sensibilidad [2] Cap. 6 Programación Lineal [3] Cap. 1 Programación Lineal Enteramixta [3] Cap. 2

MECANISMOS DE EVALUACIÓN

-

Trabajo Prueba

Las clases se fundamentan en exposiciones magistrales de cada tema, con énfasis en la parte conceptual y aplicaciones prácticas. Se hace referencia constantemente al conocimiento adquirido en materias anteriores, como son Estadistica y Probabilidades

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UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR SYLLABUS RECURSOS DIDÁCTICOS:

Pizarra y documentos digitales.

BIBLIOGRAFÍA: BASICA [1] Taha, Handy .A (1997) “Investigación de Operaciones” [2] Hillier, Lieberman (2001) “Investigación de Operaciones” (Sexta Edición) [3] Castillo, Enrique (2002) “Formulación y Resolución de Modelos de Programación Matemática en

Ingeniería y Ciencia” COMPLEMENTARIAS [4] Eppen. (2001) ““Investigación de Operaciones en la Ciencia Administrativa”

OBRAS FÍSICAS

BÁSICA

VIRTUAL

NOMBRE BIBLIOTECA VIRTUAL

[1], [2] y [3]

COMPLEMENTARIA [4]

DATOS INFORMATIVOS DE LA UNIDAD CURRICULAR No. 2 NOMBRE DE LA UNIDAD: Modelos de Programación No Lineal y Programación Dinámica OBJETIVO DE LA UNIDAD: RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA UNIDAD:

Aplicar la Programación No Lineal y Programación Dinámica

   

Identificar problemas con función objetivo no lineal.

Identificar problemas de optimización no restringida de una variable Identificar problemas de optimización no restringida de varias variables Identificar problemas de optimización restringida. Condiciones de KuhnTucker.  Programación convexa ESCENARIOS DE APRENDIZAJE

CÁLCULO DE HORAS DE LA UNIDAD

N°. Horas aprendizaje Teóricas N°. Horas Prácticas- laboratorio N°. Horas Presenciales

TUTORÍAS TRABAJO AUTÓNOMO

16

8

N°. Horas Aprendizaje Aula Virtual Horas de Trabajo Autónomo

8

PROGRAMACIÓN CURRICULAR

CONTENIDOS

2. Modelos de Programación No Lineal y de Programación Dinámica

ACTIVIDADES DE TRABAJO AUTÓNOMO, ACTIVIDADES DE INVESTIGACIÓN Y DE VINCULACIÓN CON LA SOCIEDAD Programación No Lineal [2] Cap. 12

MECANISMOS DE EVALUACIÓN

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UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR SYLLABUS 2.1. Tipos de problemas de programación no lineal 2.2. Optimización no restringida de una variable 2.3. Optimización restringida.

Condiciones de Kuhn-Tucker.

2.4. Programación cuadrática 2.5. Programación convexa 2.6. El paquete postal y La superficie 2.7. Características de los problemas de Programación Dinámica 2.8. Programación Dinámica Determinística

Programación Dinámica [2] Cap. 10 Programación No Lineal [3] Cap. 3

-

Trabajo Prueba

METODOLOGÍAS DE APRENDIZAJE:

Las clases se fundamentan en exposiciones magistrales de cada tema, con énfasis en la parte conceptual y aplicaciones prácticas. Se hace referencia constantemente al conocimiento adquirido en materias anteriores, como son Estadistica y Probabilidades

RECURSOS DIDÁCTICOS:

Pizarra y documentos digitales.

BIBLIOGRAFÍA: BASICA [1] Taha, Handy .A (1997) “Investigación de Operaciones” [2] Hillier, Lieberman (2001) “Investigación de Operaciones” (Sexta Edición) [3] Castillo, Enrique (2002) “Formulación y Resolución de Modelos de Programación Matemática en

Ingeniería y Ciencia” COMPLEMENTARIAS [4] Eppen. (2001) ““Investigación de Operaciones en la Ciencia Administrativa”

OBRAS FÍSICAS

BÁSICA

VIRTUAL

NOMBRE BIBLIOTECA VIRTUAL

[1], [2] y [3]

COMPLEMENTARIA [4]

DATOS INFORMATIVOS DE LA UNIDAD CURRICULAR No. 3 NOMBRE DE LA UNIDAD: Modelos de Decisión OBJETIVO DE LA UNIDAD:

Aplicar Teoría de Juegos, Teoría de Colas Cadenas de Markov

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UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR SYLLABUS RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA UNIDAD:

   

Identificar problemas de decisión.

Identificar problemas de situación óptima Identificar problemas de espera Identificar problemas de estado sin memoria

ESCENARIOS DE APRENDIZAJE CÁLCULO DE HORAS DE LA UNIDAD

16

N°. Horas aprendizaje Teóricas N°. Horas Prácticas- laboratorio

8

N°. Horas Presenciales TUTORÍAS TRABAJO AUTÓNOMO

N°. Horas Aprendizaje Aula Virtual 8

Horas de Trabajo Autónomo

PROGRAMACIÓN CURRICULAR

CONTENIDOS

3. Modelos de Decisión 3.1. Juegos de dos personas y suma cero 3.2. Juegos con estrategias mixtas 3.3. Arboles de decisión 3.4. Procesos estocásticos 3.5. Cadenas de Markov 3.6. Modelos de colas 3.7. Distribución exponencial 3.8. Proceso de nacimiento y muerte

ACTIVIDADES DE TRABAJO AUTÓNOMO, ACTIVIDADES DE INVESTIGACIÓN Y DE VINCULACIÓN CON LA SOCIEDAD Teoría de Juegos [2] Cap. 14 Análisis de Decisiones [2] Cap. 15 Cadenas de Markov [2] Cap. 16 Teoría de Colas [2] Cap. 17

MECANISMOS DE EVALUACIÓN

-

Trabajo Prueba

METODOLOGÍAS DE APRENDIZAJE:

Las clases se fundamentan en exposiciones magistrales de cada tema, con énfasis en la parte conceptual y aplicaciones prácticas. Se hace referencia constantemente al conocimiento adquirido en materias anteriores, como son Estadistica y Probabilidades

RECURSOS DIDÁCTICOS:

Pizarra y documentos digitales.

BIBLIOGRAFÍA: BASICA [1] Taha, Handy .A (1997) “Investigación de Operaciones” [2] Hillier, Lieberman (2001) “Investigación de Operaciones” (Sexta Edición) [3] Castillo, Enrique (2002) “Formulación y Resolución de Modelos de Programación Matemática en

Ingeniería y Ciencia” COMPLEMENTARIAS [4] Eppen. (2001) ““Investigación de Operaciones en la Ciencia Administrativa” VICERRECTORADO ACADÉMICO DE INVESTIGACIÓN Y POSGRADO DIRECCIÓN GENERAL ACADÉMICA Período 2018 - 2019

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OBRAS FÍSICAS

BÁSICA

VIRTUAL

NOMBRE BIBLIOTECA VIRTUAL

[1], [2] y [3]

COMPLEMENTARIA [4]

DATOS INFORMATIVOS DE LA UNIDAD CURRICULAR No. 4 NOMBRE DE LA UNIDAD: Series de Tiempo OBJETIVO DE LA UNIDAD: RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA UNIDAD:

Identificar una serie de tiempo mediante un modelo ARIMA|

 Identificar Series de Tiempo. 

ESCENARIOS DE APRENDIZAJE CÁLCULO DE HORAS DE LA UNIDAD

16

N°. Horas aprendizaje Teóricas N°. Horas Prácticas- laboratorio

8

N°. Horas Presenciales TUTORÍAS TRABAJO AUTÓNOMO

N°. Horas Aprendizaje Aula Virtual 8

Horas de Trabajo Autónomo

PROGRAMACIÓN CURRICULAR

CONTENIDOS

4. Series de Tiempo 4.1. Modelos AR 4.2. Modelos MA 4.3. Modelos ARMA 4.4. Modelos ARIMA

ACTIVIDADES DE TRABAJO AUTÓNOMO, ACTIVIDADES DE INVESTIGACIÓN Y DE VINCULACIÓN CON LA SOCIEDAD

MECANISMOS DE EVALUACIÓN

Pronósticos [1] Cap. 13

-

Trabajo Prueba

METODOLOGÍAS DE APRENDIZAJE:

Las clases se fundamentan en exposiciones magistrales de cada tema, con énfasis en la parte conceptual y aplicaciones prácticas. Se hace referencia constantemente al conocimiento adquirido en materias anteriores, como son Estadistica y Probabilidades

RECURSOS DIDÁCTICOS:

Pizarra y documentos digitales.

BIBLIOGRAFÍA:

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UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR SYLLABUS BASICA [1] Taha, Handy .A (1997) “Investigación de Operaciones” [2] Hillier, Lieberman (2001) “Investigación de Operaciones” (Sexta Edición) [3] Castillo, Enrique (2002) “Formulación y Resolución de Modelos de Programación Matemática en

Ingeniería y Ciencia” COMPLEMENTARIAS [4] Eppen. (2001) ““Investigación de Operaciones en la Ciencia Administrativa”

OBRAS FÍSICAS

BÁSICA

VIRTUAL

NOMBRE BIBLIOTECA VIRTUAL

[1], [2] y [3]

COMPLEMENTARIA [4]

8. RELACIÓN DE LA ASIGNATURA CON LOS RESULTADOS DEL PERFIL DE EGRESO DE LA CARRERA RESULTADOS O LOGROS DE APRENDIZAJE DEL PERFIL DE EGRESO DE LA CARRERA ( Copiar los elaborados por cada unidad)

a) Elegir el mejor modelo matemático de

Investigación de Operaciones, que se ajuste a un problema de optimización que se presente..

9. EVALUACIÓN DEL APRENDIZAJE

EL ESTUDIANTE DEBE (Evidencias de aprendizaje: Conocimientos, habilidades y valores)

 Formular matemáticamente un problema.  Ajustar el problema a un modelo de Investigación de Operaciones  Resolver y presentar su solución matemática analíticamente o mediante un software pertinente.  Interpreyar la solución en términos reales, acorde al problema inicial  Recomendar alternativas

ESTUDIANTE

TÉCNICAS Evaluación hemisemestral Prueba y/o lecciones Trabajos de investigación Trabajo autónomo y/o virtual

POR

PRIMER HEMISEMESTRE (PUNTOS)

RESULTADOS

(8 Puntos) ( 12 Puntos)

SEGUNDO HEMISEMESTRE (PUNTOS) (8 Puntos) ( 12 Puntos)

El máximo valor que se

El máximo valor que se

DE

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UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR SYLLABUS Trabajos grupales Trabajos de laboratorio

asigna a estas evaluaciones es de 6 puntos TOTAL

(20 Puntos)

asigna a estas evaluaciones es de 6 puntos (20 Puntos)

10. PERFIL DEL DOCENTE QUE IMPARTE LA ASIGNATURA Profesional con título de tercer nivel en Matemática, Ingeniería Matemática y ramas afines a la ingeniería.

Profesional con título de cuarto nivel en la especialidad de Matemática, Docencia Universitaria y ramas afines a la ingeniería informática y docencia universitaria.

11. REVISIÓN Y APROBACIÓN ELABORADO POR:

REVISADO

APROBADO

FIRMA DE LOS DOCENTES QUE DICTAN LA ASIGNATURA

Coordinador del Área: Matemáticas

Director de Carrera Ingeniería Informática

NOMBRE: Mat. Jorge Arroba Ing. Boris Herrera

FECHA: 2018-09 FECHA: 2018-09

FECHA: 2018-09 Docente: Mat. Enrique Balseca FIRMA: ______________________ FIRMA: ______________________

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