COURSE DESCRIPTION 2015-2016
1. Code: 11433
Name: Operational research
--Lecture: 2,40 --Practice: 2. Credits: 4,50 Degree: 154-Bachelor's Degree in Industrial Engineering
2,10
Type of Course: Compulsory
Module: 4-EXTENSION OF BASIC TRAINING Subject: 16-MATHEMATICS EXTENSION University Center: SCHOOL OF INDUSTRIAL ENGINEERING 3. Coordinator: Giner Bosch, Vicent Departament: APPLIED STATISTICS AND OPERATIONAL RESEARCH, AND QUALITY 4. References Introducción a la investigación de operaciones Introduction to operations research Investigación de operaciones : aplicaciones y algoritmos Operations research : applications and algorithms Investigación de operaciones : una introducción Operations research : an introduction Investigación operativa : modelos y técnicas de optimización Investigació operativa : models i tècniques d'optimizació Operations research : modeling and optimization techniques Programacion lineal y flujo en redes Linear programming and network flows
Frederick S. Hillier Frederick S. Hillier Wayne L. Winston Wayne L. Winston Hamdy A. Taha Hamdy A. Taha María Concepción Maroto Álvarez María Concepción Maroto Álvarez María Concepción Maroto Álvarez Mokhtar S. Bazaraa Mokhtar S. Bazaraa
5. Course Outline En esta asignatura se estudian técnicas para la modelización y resolución de problemas de toma de decisiones y de diseño óptimo de procesos, sistemas, productos o servicios, en entornos industriales con limitación de recursos. Asimismo, se incide en el uso de software específico para la resolución de esta clase de problemas y en la interpretación de resultados. La asignatura se centra en las ramas de Optimización Lineal y Lineal Entera, además de proporcionar una introducción a la Optimización Multicriterio y a técnicas de optimización de problemas en redes. 6. Recommended Prior Knowledge Conocimientos básicos de álgebra lineal y cálculo. 7. Student Outcomes Specific Student Outcomes 24(E) An understanding and command of the mathematical methods that amplify the basic knowledge acquired and allow for the development, programming and application of analyses, and forming systems and processes in the field of industrial technology. 39(G) Learn independently with the conviction that learning is a life-long process. 33(G) Take decisions and think critically. UPV-Generic Student Outcomes
Sí
Sí Sí it's worked
Control point Sí
No Sí Control point Si
(02) Application and practical thinking Si - Activities carried out to achieve the student outcome Estudio y resolución de casos prácticos. - Detailed description of the activities Se aborda el análisis y la resolución de diversos casos prácticos en el curso de las sesiones de prácticas informáticas de la asignatura. - Assessment criteria La evaluación se realiza a través del examen práctico de la asignatura (véase el apartado de evaluación de la asignatura más adelante). (03) Analyzing and solving problems Si Si - Activities carried out to achieve the student outcome Estudio y resolución de problemas.
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7. Student Outcomes UPV-Generic Student Outcomes
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Control point
- Detailed description of the activities Se aborda el análisis y la resolución de problemas relacionados con el temario de la asignatura en el curso de las sesiones de prácticas de aula. Asimismo, se propone a los alumnos la realización problemas diseñados como herramienta para mejorar la capacidad de análisis y resolución de problemas. - Assessment criteria La evaluación se realiza a través de los ejercicios de planteamiento y/o resolución de problemas de los que se componen los exámenes parciales de la asignatura (véase el apartado de evaluación de la asignatura más adelante).
8. Syllabus 1. Introducción 1. Definición 2. Origen y evolución 3. Aplicaciones 4. Metodología 5. Beneficios 2. Programación Matemática 1. Caso general 2. Clasificación 3. Aplicaciones 3. Programación Lineal (incluye prácticas 1, 2 y 3) 1. Introducción 2. Algoritmo Simplex. Fundamentos 3. Algoritmo Simplex. Método de las tablas 4. Dualidad. Modelo dual 5. Análisis de sensibilidad 6. PRÁCTICA 1 : Excel como herramienta de ayuda a la toma de decisiones 7. PRÁCTICA 2 : Introducción a la Optimización con hojas de cálculo 8. PRÁCTICA 3: Análisis de sensibilidad 4. Problemas de transporte y asignación 1. Problema del transporte. Planteamiento y resolución 2. Problema de asignación. Planteamiento y resolución 5. PRIMER EXAMEN PARCIAL 6. Formulación de modelos de Programación Lineal y Entera (incluye práctica 4) 1. Programación de la producción 2. Mezclas y dietas óptimas 3. Programación de inversiones 4. Localización y cubrimiento 5. Planificación de turnos y horarios 6. Corte óptimo de materia prima 7. Planificación multiperiodo 8. Uso de variables binarias 9. PRÁCTICA 4 : Modelización y resolución de problemas lineales y enteros 7. Programación entera 1. Introducción 2. Algoritmo branch-and-bound 8. Optimización en redes 1. Problemas de redes. Terminología 2. Problema de extensión mínima 3. Problema de la ruta más corta 4. Problema del flujo máximo 5. Programación de proyectos
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8. Syllabus 9. Programación Multicriterio 1. Conceptos básicos 2. Principales enfoques Multicriterio 3. Introducción a Programación Multiobjetivo 4. Introducción a Programación por Metas 10. SEGUNDO EXAMEN PARCIAL 11. EXAMEN DE PRÁCTICAS 9. Teaching and Learning Methodologies UN
LE
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2
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3 4
PS
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6
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7
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3,00
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TOTAL HOURS
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67,75
119,75
UN: Unit. LE: Lecture. SE: Seminar. PS: Practical session. LS: Lab sessions. FW: Field work. CP: Computer-mediated practice. AA: Assessment activities. CH: Contact hours. NCH: Non contact hours.
10. Course Assessment Outline (02) Open-answer written test
Num. Acts Weight (%) 3
100
La evaluación ordinaria estará basada en los siguientes elementos: - Dos exámenes parciales sobre los contenidos vistos en las clases de teoría y prácticas de aula, con un peso de 40% cada uno. - Un examen sobre los contenidos vistos en las prácticas informáticas, con un peso de 20%. NO se exige realizar el examen práctico para aprobar la asignatura. Para poder presentarse al examen práctico se requerirá no haberse ausentado de manera injustificada de más del 25% de las sesiones prácticas. Asimismo, será condición necesaria para aprobar haber obtenido al menos una calificación de 4 sobre 10 en cada uno de los dos parciales. En caso de no cumplir esta última condición, la nota final en la evaluación ordinaria será igual al mínimo de las calificaciones de los dos exámenes parciales. En caso de no superar la asignatura en la evaluación ordinaria (nota final inferior a 5 o no presentado), y sólo en ese caso, el alumno podrá acudir a un examen de recuperación. La recuperación consistirá en un único examen que evaluará de TODO el temario salvo las prácticas informáticas, con un peso de 80%. La nota de prácticas se mantendrá, con un peso de 20%. La nota final obtenida de esta manera prevalecerá en cualquier caso sobre la resultante de la evaluación ordinaria. El fraude intencionado en un acto de evaluación implicará la calificación de éste con cero puntos, sin perjuicio de las medidas disciplinarias que pudieran derivarse. En virtud del artículo 4.1 de la Normativa de Honestidad Académica de la ETSII, la responsabilidad ética en el ámbito académico será objeto de evaluación en esta asignatura.
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