Ingeniería Matemática
Máster. Curso 2023/2024.
OPTIMIZACIÓN - 608068
Curso Académico 2023-24
Datos Generales
- Plan de estudios: 0648 - MÁSTER UNIVERSITARIO EN INGENIERÍA MATEMÁTICA (2010-11)
- Carácter: COMPLEMENTO DE FORMACION
- ECTS: 3.0
SINOPSIS
COMPETENCIAS
Generales
CG1 - Aprender a aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) en el ámbito de la Ingeniería Matemática avanzada.
CG2 - Elaborar adecuadamente y con cierta originalidad argumentos motivados, proyectos de trabajo, redactar planes, así como formular hipótesis y conjeturas razonables en el ámbito de la Ingeniería Matemática avanzada.
CG5 - Comprender y utilizar de manera avanzada el lenguaje y las herramientas matemáticas para modelizar, simular y resolver problemas complejos, reconociendo y valorando las situaciones y problemas susceptibles de ser tratados matemáticamente.
CG6 - Conocer los modelos, métodos y técnicas relevantes en distintas áreas de aplicación de la Ingeniería Matemática avanzada participando en la creación de nuevas tecnologías que contribuyan al desarrollo de la sociedad.
CG7 - Saber abstraer en un modelo matemático complejo las propiedades y características esenciales de un problema real reconociendo su rango de aplicabilidad y limitaciones.
CG2 - Elaborar adecuadamente y con cierta originalidad argumentos motivados, proyectos de trabajo, redactar planes, así como formular hipótesis y conjeturas razonables en el ámbito de la Ingeniería Matemática avanzada.
CG5 - Comprender y utilizar de manera avanzada el lenguaje y las herramientas matemáticas para modelizar, simular y resolver problemas complejos, reconociendo y valorando las situaciones y problemas susceptibles de ser tratados matemáticamente.
CG6 - Conocer los modelos, métodos y técnicas relevantes en distintas áreas de aplicación de la Ingeniería Matemática avanzada participando en la creación de nuevas tecnologías que contribuyan al desarrollo de la sociedad.
CG7 - Saber abstraer en un modelo matemático complejo las propiedades y características esenciales de un problema real reconociendo su rango de aplicabilidad y limitaciones.
Transversales
CT1 - Saber aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y poseer las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y en la resolución de problemas y estudio de casos. Esto implica, más concretamente: Integrar creativamente conocimientos y aplicarlos a la resolución de problemas complejos, perseguir objetivos de calidad en el desarrollo de su actividad profesional, adquirir capacidad para la toma de decisiones y de dirección de recursos humanos, ser capaz de mostrar creatividad, iniciativa y espíritu emprendedor para afrontar los retos de su actividad, valorar la importancia de la Ingeniería Matemática en el contexto industrial, económico, administrativo, medio ambiental y social.
CT2 - Tener la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole científica, tecnológica y empresarial. Demostrar razonamiento crítico y gestionar información científica y técnica de calidad, bibliografía, bases de datos especializadas y recursos accesibles a través de Internet.
CT2 - Tener la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole científica, tecnológica y empresarial. Demostrar razonamiento crítico y gestionar información científica y técnica de calidad, bibliografía, bases de datos especializadas y recursos accesibles a través de Internet.
Específicas
CE4 - Desarrollar habilidades de aprendizaje en Matemáticas avanzadas y sus aplicaciones que permitan al alumno continuar estudiando y profundizando en la materia de modo autónomo.
CE5 - Resolver problemas y casos reales planteados en el ámbito de la ciencia, la tecnología y la sociedad mediante habilidades de modelización, cálculo numérico, simulación y optimización.
CE5 - Resolver problemas y casos reales planteados en el ámbito de la ciencia, la tecnología y la sociedad mediante habilidades de modelización, cálculo numérico, simulación y optimización.
ACTIVIDADES DOCENTES
Clases teóricas
SI
Clases prácticas
SI
Presenciales
1,2
No presenciales
1,8
Semestre
1
Breve descriptor:
Curso propedeutico en Optimización.
Requisitos
Formación matemática suficiente.
Objetivos
Se trata de que el estudiante adquiera o revise sus:
- Conocimientos básicos de optimización matemática.
- Capacidades de modelización de problemas de optimización.
- Capacidades de resolución de problemas de programación lineal, entera y no lineal
que serán necesarios para el posterior estudio de materias de optimización y logística.
- Conocimientos básicos de optimización matemática.
- Capacidades de modelización de problemas de optimización.
- Capacidades de resolución de problemas de programación lineal, entera y no lineal
que serán necesarios para el posterior estudio de materias de optimización y logística.
Contenido
Conocimientos básicos de Optimización Matemática:
1- Introducción a la modelización en Optimización Matemática
2. Introducción a la Programación Lineal
3.- Introducción a la Programación Entera
4.- Introudcción a la Programación no Lineal.
1- Introducción a la modelización en Optimización Matemática
2. Introducción a la Programación Lineal
3.- Introducción a la Programación Entera
4.- Introudcción a la Programación no Lineal.
Evaluación
La calificación se establecerá en función de los siguientes criterios:
- 10% Asistencia y participación en clase.
- 60% Examen escrito.
- 30% Entrega de ejercicios.
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- 10% Asistencia y participación en clase.
- 60% Examen escrito.
- 30% Entrega de ejercicios.
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Bibliografía
BAZARAA, M. S. y JARVIS, J. J. (2010) LINEAR PROGRAMMING AND NETWORK FLOWS 4th edition. WILEY.
GRIVA, I., NASH, S.G. y SOFER, A. (2009) Linear and Nonlinear Optimization SIAM
WILLIAMS, H.P. (2013) Model Building in Mathematical Programming, 5th Edition. WILEY
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GRIVA, I., NASH, S.G. y SOFER, A. (2009) Linear and Nonlinear Optimization SIAM
WILLIAMS, H.P. (2013) Model Building in Mathematical Programming, 5th Edition. WILEY
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Estructura
Módulos | Materias |
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No existen datos de módulos o materias para esta asignatura. |
Grupos
Clases teóricas | ||||
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Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
Grupo único | 18/09/2023 - 29/09/2023 | LUNES 16:30 - 18:30 | - | ELISENDA MOLINA FERRAGUT |
MARTES 16:30 - 18:30 | - | ELISENDA MOLINA FERRAGUT | ||
MIÉRCOLES 16:30 - 18:30 | - | ELISENDA MOLINA FERRAGUT | ||
JUEVES 16:30 - 18:30 | - | ELISENDA MOLINA FERRAGUT | ||
VIERNES 16:30 - 18:30 | - | ELISENDA MOLINA FERRAGUT |