Ingeniería Informática - Matemáticas

Grado y Doble Grado. Curso 2019/2020.

OPTIMIZACIÓN - 900231

Curso Académico 2019-20

Datos Generales

SINOPSIS

COMPETENCIAS

Generales
- Ampliar los conocimientos sobre el algoritmo del símplex y la dualidad en programación lineal.
- Aprender nuevas técnicas de modelización y algoritmos de resolución para problemas de programación entera.
- Plantear y resolver problemas básicos de optimización en grafos y redes.
- Resolver problemas no lineales a partir de las condiciones de optimalidad.
Específicas
- Resolver con software problemas de optimización.

ACTIVIDADES DOCENTES

Clases teóricas
Sesiones académicas de teoría.
Clases prácticas
Sesiones académicas de problemas.

Presenciales

2,4

No presenciales

3,6

Semestre

6

Breve descriptor:

En esta asignatura se amplían los conocimientos adquiridos en la asignatura de Investigación Operativa relativos a Programación Matemática (lineal, entera y no lineal), y se introducen los problemas de optimización en grafos y redes.

Requisitos

No hay, aunque se recomiendan conocimientos previos de Investigación Operativa.

Objetivos

 El alumno debe ser capaz de:     
-Identificar problemas de optimización que pueden modelizarse mediante Programación Matemática, desarrollar buenos modelos y resolverlos mediante un software específico.
-Identificar problemas de optimización que pueden modelizarse mediante grafos y redes y resolverlos con algoritmos adecuados.
-Comprender los métodos matemáticos utilizados y las condiciones de aplicabilidad de los algoritmos desarrollados.

Contenido

Parte I: Ampliaciones de programación lineal (análisis teórico del problema de programación lineal, implementaciones especiales del algoritmo del símplex, algoritmo primal-dual,...).
Parte II: Ampliaciones de programación entera (matrices totalmente unimodulares, problema de asignación, complementos sobre algoritmos exactos, algoritmos heurísticos).
Parte III: Introducción a la teoría de grafos y optimización en redes (conceptos básicos, problema del árbol soporte, problemas de camino mínimo, problemas de flujo,...).
Parte IV: Programación no lineal (funciones convexas, condiciones de optimalidad, algoritmos).

Evaluación

-Examen teórico-práctico: 80%
-Entrega de problemas y/o trabajos, participación activa en clase: 20%

Observación: Para que la calificación del segundo apartado se tenga en cuenta en la calificación total de la asignatura, hay que obtener al menos 3.5 puntos en el examen (sobre 8) y, además, se podrá exigir una asistencia a un 80% de las clases como mínimo.

Bibliografía

- BAZARAA, M.S., JARVIS, J.J., SHERALI, H.D. (1990) "Linear Programming and Network Flows". Ed. Wiley.
- BAZARAA, M.S., SHERALI, H.D., SHETTY, C.M. (1993) "Nonlinear Programming. Theory and Algorithms". Ed. Wiley.
- SALAZAR, J.J. (2001) "Programación matemática". Ed. Díaz de Santos.
- WOLSEY, L.A. (1998) "Integer Programming". Ed. Wiley.

Otra información relevante

Bibliografía complementaria:

- WILLIAMS, H.P. (1999) "Model Building in Mathematical Programming". Ed. Wiley.
- WINSTON, W.L., VENKATARAMANAN, M. (2003) "Introduction to Mathematical Programming". Ed. Brooks/Cole.

Estructura

MódulosMaterias
No existen datos de módulos o materias para esta asignatura.

Grupos

Clases teóricas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo único27/01/2020 - 14/05/2020LUNES 09:00 - 10:00B12PEDRO MIRANDA MENENDEZ
MIÉRCOLES 09:00 - 10:00B12PEDRO MIRANDA MENENDEZ


Clases prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo único27/01/2020 - 14/05/2020LUNES 10:00 - 11:00B12
MIÉRCOLES 10:00 - 11:00B12