Estadística Aplicada
Grado y Doble Grado. Curso 2023/2024.
TÉCNICAS DE OPTIMIZACIÓN - 801607
Curso Académico 2023-24
Datos Generales
- Plan de estudios: 0825 - GRADO EN ESTADÍSTICA APLICADA (2009-10)
- Carácter: Obligatoria
- ECTS: 6.0
SINOPSIS
COMPETENCIAS
Específicas
CE 4. TG 1. Distinguir aquellos elementos que son determinantes a la hora de abordar el problema de gestionar un proyecto, desde la perspectiva de un estadístico aplicado.
CE 6. TG 1. Construir el modelo de optimización preciso más adecuado al problema planteado.
CE 9. TG 1. Valorar la calidad del modelo propuesto y de los resultados obtenidos y proponer modificaciones si fuese preciso.
CE 6. TG 1. Construir el modelo de optimización preciso más adecuado al problema planteado.
CE 9. TG 1. Valorar la calidad del modelo propuesto y de los resultados obtenidos y proponer modificaciones si fuese preciso.
ACTIVIDADES DOCENTES
Clases teóricas
50%
Clases prácticas
50%
TOTAL
100%
Presenciales
2,4
No presenciales
3,6
Semestre
4
Breve descriptor:
Los alumnos aprenderán a plantear problemas de programación lineal y a reolverlos mediante técnicas específicas: método del simplex, método dual, y otros métodos específicos.
No se verán alterados independientemente de que se desarrolle docencia presencial, semipresencial o solo online.
Requisitos
Haber cursado: Azar y probabilidad, Probabilidad y procesos dinámicos, Estimación I y II, Software estadístico II.
Contenido
TÉCNICAS DE OPTIMIZACIÓN
TEMA 1: INTRODUCCIÓN A LOS PROBLEMAS DE ÓPTIMIZACIÓN
1.1. Introducción.
1.2. Los Problemas de programación Lineal.
1.2.1. Hipótesis de un Problema de Programación Lineal.
1.2.2. Formulaciones de un Problema de Programación Lineal.
1.2.3. Escribir un Problema de Programación Lineal en forma estándar.
1.2.4. Método geométrico de resolución.
1.3. Conjuntos Convexos.
1.3.1. Introducción
1.3.2. Conjuntos Poliédricos. Punto Extremo. Teorema de Separación.
1.4. Soluciones Factibles y Soluciones Básicas.
1.5. Relación entre Punto Extremo y Solución Básica Factible.
TEMA 2: PROGRAMACIÓN LINEAL CONTINUA. EL MÉTODO DEL SIMPLEX
2.1. Mejora de una Solución Básica Factible.
2.2. Algoritmo del Simplex.
2.2.1. El algoritmo del Simplex en forma algebraica.
2.2.2. El algoritmo del Simplex en forma de tabla.
2.3. Inicialización. Búsqueda de una solución básica factible inicial.
2.3.1. El método de las penalizaciones.
2.3.2. El método de las variables artificiales o método de las dos fases.
2.4. Degeneración y Ciclado.
2.5. Otros Simplex. El método revisado del Simplex, el método de descomposición.
TEMA 3: EL MÉTODO DUAL DEL SIMPLEX EN LOS P.P.L.C.
3.1.- Construcción del Problema Dual.
3.2.- Relación Primal-Dual.
3.3.- El algoritmo Dual del Simplex.
3.4.- Inicialización en el Problema Dual.
3.5.- Análisis de Sensibilidad y Programación Paramétrica.
TEMA 4: LOS PROBLEMAS DE PROGRAMACIÓN LINEAL ENTERA
4.1.- Introducción. Ejemplos.
4.2.- El Método de Enumeración Implícita de Gloves para Problemas 0-1.
4.3.- Método de Ramificación y Acotación.
4.4.- Método de los Planos de Corte.
4.5.- El Problema del Transporte. Algoritmo del Transporte.
4.6.- El Problema de la Asignación. Algoritmo Húngaro.
TEMA 1: INTRODUCCIÓN A LOS PROBLEMAS DE ÓPTIMIZACIÓN
1.1. Introducción.
1.2. Los Problemas de programación Lineal.
1.2.1. Hipótesis de un Problema de Programación Lineal.
1.2.2. Formulaciones de un Problema de Programación Lineal.
1.2.3. Escribir un Problema de Programación Lineal en forma estándar.
1.2.4. Método geométrico de resolución.
1.3. Conjuntos Convexos.
1.3.1. Introducción
1.3.2. Conjuntos Poliédricos. Punto Extremo. Teorema de Separación.
1.4. Soluciones Factibles y Soluciones Básicas.
1.5. Relación entre Punto Extremo y Solución Básica Factible.
TEMA 2: PROGRAMACIÓN LINEAL CONTINUA. EL MÉTODO DEL SIMPLEX
2.1. Mejora de una Solución Básica Factible.
2.2. Algoritmo del Simplex.
2.2.1. El algoritmo del Simplex en forma algebraica.
2.2.2. El algoritmo del Simplex en forma de tabla.
2.3. Inicialización. Búsqueda de una solución básica factible inicial.
2.3.1. El método de las penalizaciones.
2.3.2. El método de las variables artificiales o método de las dos fases.
2.4. Degeneración y Ciclado.
2.5. Otros Simplex. El método revisado del Simplex, el método de descomposición.
TEMA 3: EL MÉTODO DUAL DEL SIMPLEX EN LOS P.P.L.C.
3.1.- Construcción del Problema Dual.
3.2.- Relación Primal-Dual.
3.3.- El algoritmo Dual del Simplex.
3.4.- Inicialización en el Problema Dual.
3.5.- Análisis de Sensibilidad y Programación Paramétrica.
TEMA 4: LOS PROBLEMAS DE PROGRAMACIÓN LINEAL ENTERA
4.1.- Introducción. Ejemplos.
4.2.- El Método de Enumeración Implícita de Gloves para Problemas 0-1.
4.3.- Método de Ramificación y Acotación.
4.4.- Método de los Planos de Corte.
4.5.- El Problema del Transporte. Algoritmo del Transporte.
4.6.- El Problema de la Asignación. Algoritmo Húngaro.
Evaluación
Evaluación continua del trabajo realizado en clase mediante la resolución de las hojas de problemas y realización de alguna
prueba de conocimientos.
La nota final tendrá en cuenta tanto la evaluación continua como la prueba final y se calculará como el máximo entre:
a) Calificación de la prueba final.
b) La media ponderada de la evaluación continua y la prueba final, siendo el peso de la evaluación continua de al menos el 35%.
En todo caso, el alumno no tiene la opción de superar la asignatura únicamente con evaluación continua.
Cualquier alumno podrá presentarse al examen final, siendo la valoración del mismo el 100% de su nota final.
prueba de conocimientos.
La nota final tendrá en cuenta tanto la evaluación continua como la prueba final y se calculará como el máximo entre:
a) Calificación de la prueba final.
b) La media ponderada de la evaluación continua y la prueba final, siendo el peso de la evaluación continua de al menos el 35%.
En todo caso, el alumno no tiene la opción de superar la asignatura únicamente con evaluación continua.
Cualquier alumno podrá presentarse al examen final, siendo la valoración del mismo el 100% de su nota final.
Bibliografía
EPPEN, G. D., (et al.), Investigación de operaciones en la ciencia administrativa. Prentice Hall (2003)
MATHUR, K. SOLOW, D., Investigación de operaciones: el arte de la toma de decisiiones. McGraw Hill (1996)
WINSTON W.L., Investigación de operaciones: aplicaciones y algoritmos. Grupo Editorial Iberoamericana (1994)
MATHUR, K. SOLOW, D., Investigación de operaciones: el arte de la toma de decisiiones. McGraw Hill (1996)
WINSTON W.L., Investigación de operaciones: aplicaciones y algoritmos. Grupo Editorial Iberoamericana (1994)
Otra información relevante
Se puede poner la web donde está el temario y el resto de información de la asignatura.
Estructura
Módulos | Materias |
---|---|
TÉCNICAS DE GESTIÓN EN PROCESOS INDUSTRIALES | MÉTODOS ESTADÍSTICOS DE OPTIMIZACIÓN DEL PROCESO Y MEJORA DE LA CALIDAD |
Grupos
Actividades prácticas | ||||
---|---|---|---|---|
Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
Grupo mañana A | 22/01/2024 - 10/05/2024 | MARTES 09:00 - 11:00 | - | EDUARDO ORTEGA CASTELLO ELENA DEL CARMEN GAVILAN GARCIA |
Grupo tarde B | 22/01/2024 - 10/05/2024 | LUNES 16:00 - 18:00 | - | EDUARDO ORTEGA CASTELLO ELENA DEL CARMEN GAVILAN GARCIA |
Clases teóricas y/o prácticas | ||||
---|---|---|---|---|
Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
Grupo mañana A | 22/01/2024 - 10/05/2024 | VIERNES 11:00 - 13:00 | - | EDUARDO ORTEGA CASTELLO |
Grupo tarde B | 22/01/2024 - 10/05/2024 | MIÉRCOLES 16:00 - 18:00 | - | EDUARDO ORTEGA CASTELLO |