COMPETENCIAS



M01CM01: Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantarse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: algebra, cálculo diferencial e integral, métodos numéricos; estadística y optimización



M01CM03: Capacidad para comprender y dominar los conceptos básicos de matemática discreta, lógica, algorítmica y complejidad computacional, y su aplicación para la resolución de problemas propios de la ingeniería.



M01CM04: Conocimiento de los fundamentos del uso y programación de los computadores, los sistemas operativos, las bases de datos y, en general, los programas informáticos con aplicación en ingeniería





RESULTADOS DE APRENDIZAJE



RA1-Identificar los problemas prácticos donde aplicar la metodología de la Investigación Operativa.



RA2-Dominar la terminología propia de la Investigación Operativa.



RA3-Saber plantear un problema de IO partiendo de un enunciado en términos generales.



RA4-Conocer los métodos de resolución de los problemas de IO más usados.



RA5-Identificar el método o algoritmo más adecuado para la resolución de los problemas, sabiendo solventar las dificultades que se presenten.



RA6-Emplear coherentemente el conocimiento procedimental en la resolución de problemas.



RA7-Realizar análisis cualitativo y cuantitativo, emitir hipótesis, elaborar estrategias alternativas y analizar resultados.



RA8-Utilizar la herramienta Solver de la hoja de cálculo EXCEL para resolver problemas de IO.



RA9-Interpretar la optimalidad de la solución, frente a variaciones continuas de los datos, mediante el análisis de sensibilidad con la hoja de cálculo EXCEL.



RA10-Participar de forma constructiva y comprometida en la dinámica del equipo.



RA11- Comunicar correctamente las ideas y conocimientos de IO usando el lenguaje oral, escrito, gráfico y matemático.



RA12-Realizar una búsqueda eficiente de información con la correspondiente referencia bibliográfica.

TEMA 1: INTRODUCCIÓN A LA INVESTIGACIÓN OPERATIVA. MODELOS.

Se presenta la Investigación Operativa como un conjunto amplio de técnicas que sirven para ayudar a una organización en la toma de decisiones; para ello se introduce el concepto de modelo simbólico. Se introducen el modelo lineal y no lineal, ya que las funciones que intervienen en muchos problemas sobre toma de decisiones son no lineales.



TEMA 2: PROGRAMACIÓN LINEAL. EL MÉTODO SIMPLEX.

Se presenta la programación matemática como un procedimiento analítico para determinar la asignación óptima de recursos limitados cuando existen múltiples alternativas para utilizarlos y se da a conocer el método de resolución de problemas de PL más usado, el algoritmo del Simplex y otros derivados del mismo.



TEMA 3: DUALIDAD. ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD.

Se introduce la dualidad en la programación lineal y se establecen los problemas duales en forma canónica, estándar y mixta. En el análisis de sensibilidad se muestra la influencia de los cambios realizados en la formulación de un problema en la solución óptima del mismo.



TEMA 4:INTRODUCCIÓN A LA PROGRAMACIÓN LINEAL ENTERA.

La relajación de las condiciones de integralidad no conduce a la obtención de resultados satisfactorios, lo que remarca la trascendencia de la programación lineal entera y de los distintos métodos de resolución.



TEMA 5: PROBLEMAS ESPECIALES DE PROGRAMACIÓN LINEAL.

Se exponen algunos problemas clásicos de programación lineal que tienen un tratamiento diferenciado: modelos de transporte, asignación, distancia mínima entre dos puntos, flujo máximo, etc.



TEMA 6: PRONÓSTICOS.

Se describen modelos cuantitativos de predicción, divididos en modelos causales y modelos de series temporales, analizadas exclusivamente desde el punto de vista clásico: ajuste de la tendencia y de la estacionalidad y predicción mediante métodos de alisado.



TEMA 7: TEORÍA DE COLAS.

Después de introducir la terminología adecuada, se estudian las principales colas de Poisson, para luego ser utilizadas en el contexto de la optimización desde el punto de vista económico de los sistemas de espera.



TEMA 8: SIMULACIÓN DE MONTE CARLO.

Se trata como las simulaciones pueden modelar posibles resultados y ayudar a la toma de decisiones. Se estudia el tema de forma introductoria, empezando por el estudio de los métodos de generación de números aleatorios y finalizando con su aplicación en diversos problemas concretos.

La asignatura Investigación Operativa se corresponde con 6 créditos ECTS, de los cuales 1,5 son teóricos y se desarrollan en las clases magistrales. El resto son prácticos y se reparten equitativamente entre las clases magistrales, las prácticas de aula y las prácticas de ordenador.



En las sesiones magistrales se desarrollarán los conceptos teóricos clave a partir de sencillos ejemplos de referencia haciendo uso del aprendizaje cooperativo para implicar la participación del estudiante. La planificación y la resolución de situaciones más elaboradas se trabajarán en las Prácticas de Aula y en las Prácticas de Ordenador mediante el Aprendizaje Basado en Problemas. Además se realizarán Trabajos Cooperativos en Equipo (TCE), formándose para ello pequeños grupos de trabajo, en los que el alumnado deberá trabajar conjuntamente de forma coordinada.



En el aula de ordenadores se utilizará el programa EXCEL. El programa EXCEL nos permitirá resolver los principales problemas que se presentan en la Investigación Operativa de una forma rápida y cómoda.



Como apoyo a la docencia presencial se utiliza la plataforma eGela. En ella el alumnado dispondrá de los recursos necesarios para el correcto seguimiento de la asignatura.

1.La evaluación será, preferentemente, continua aunque el alumnado tendrá derecho a ser evaluado mediante el sistema de evaluación final tal y como determina la Normativa reguladora de la evaluación del alumnado en las titulaciones oficiales de grado.



2. El alumnado que sea evaluado mediante la evaluación continua, obtendrá la nota correspondiente a la suma ponderada de las calificaciones conseguidas en:



Actividades realizadas durante el periodo docente de la asignatura:

- Prueba de ordenador: 15%

- Realización de prácticas (Ejercicios, casos o problemas): 20%

- Portafolio (Cuaderno de prácticas de ordenador):10%.

- Trabajo en equipo: 10%

- Exposición de trabajos: 10%



Examen oficial de la Convocatoria Ordinaria:

- Prueba escrita (35%)



El alumnado debe obtener en cada una de las herramientas de calificación (prueba escrita, prueba de ordenador, portafolios, trabajos y exposiciones orales) una nota mayor o igual a 3 (sobre 10).



3. El alumnado que sea evaluado mediante la evaluación final, será calificado de acuerdo al siguiente baremo:



- Prueba escrita a desarrollar (75%)

- Prueba de ordenador (25%).



Además, para aprobar la asignatura es necesario obtener una calificación superior al 40% en cada una de ellas.



4. Con carácter general, y salvo que se indique lo contrario, durante el desarrollo de una prueba de evaluación presencial en la UPV/EHU, quedará prohibida la utilización de libros, notas o apuntes, así como de aparatos o dispositivos telefónicos, electrónicos o de otro tipo, por parte del alumnado.



5. La evaluación será de forma presencial; no obstante, en el caso de que no se pudiera realizar de esta forma, se utilizarían las oportunas herramientas online (eGela, Webex, etc.)





RENUNCIA



Se ajustará a las condiciones fijadas en la Normativa reguladora de la evaluación del alumnado en las titulaciones oficiales de grado



Cuando se trate de evaluación final, la no presentación a la prueba fijada en la fecha oficial de exámenes supondrá la renuncia automática a la convocatoria.

El profesorado del grupo suministrará los materiales y las actividades precisas para desarrollar las competencias que lleven a la consecución de los resultados de aprendizaje con las adecuadas garantías. En la bibliografía se reseñan diversas fuentes alternativas, útiles para la obtención de información adicional.

Bibliografía básica

Eguzkitza J. M. y Lecubarri I. (2006): "Investigación Operativa. Temas básicos". Bilbao: Servicio de publicaciones EUITI.

Plataforma virtual eGela de la UPV/EHU.

Eppen, G.D., Schimdt, C.P. y Gould, F.J. (2000): "Investigación de operaciones en la ciencia administrativa". México: Prentice Hall

García, J., Fernández, L. y Tejera del Pozo, P. (1990): "Técnicas de I.O.". Madrid: Paraninfo.

García, M.B, Lecubarri, I., Martín, L., Soto, J.C., Unzueta, A. (2017): “Ikerkuntza Operatiboari begirada praktikoa ematen”. Bilbo: Ed. Udako Euskal Unibertsitatea

Hillier F.S., Lieberman G.J. (2001): "Investigación de Operaciones". México: Ed. McGraw-Hill.

Infante Macias R. (1991): "Métodos de programación matemática. Vol I y II". Ed. UNED. Madrid

Mathur K. y Solow D. (1996): "Investigación de Operaciones. El arte de la Toma de Decisiones". México: Prentice-Hall Iberoamericana S.A.

Pérez Sainz de Rozas G. (2000): "Programación Matemática". Bilbao: Editorial Universidad del País Vasco.

Taha H.A. (1998): "Investigación de operaciones. Una introducción". Ed. Prentice Hall. México.

Bibliografía de profundización

Bachem S., Grötschel M., Korte B. (1982): "Mathematical programming. The state of the art". Amsterdam: Ed. Springer Verlag.
Cáceres J. J., Martín G. y Martín F. J. (2008): "Introducción al análisis multivariante de series temporales económicas". Madrid: Delta Publicaciones.
Cryer J. D. y Chan K. S. (2009): "Time Series Analysis With Applications in R". New York: Springer.
Escudero Laureano, F.( 1976): "Programación Lineal". Bilbao: Ed. Deusto.
Law A.M. y Kelton W.D. (1991): "Simulation Modeling and Analysis". New York: McGraw-Hill.
Prawda. (1980): "Métodos y modelos de investigación de operaciones". México: Ed. Limusa.
Saaty, T.L. (1983): "Elements of Queuing Theory With Applications". New York: Kluwer Academic Publishers.
Zoutendijk, G. (1976): "Mathematical programming methods". New York: Ed. North-Holland.