Ingeniería Matemática

Máster. Curso 2019/2020.

OPTIMIZACIÓN - 604318

Curso Académico 2019-20

Datos Generales

SINOPSIS

COMPETENCIAS

Generales
CG5 - Comprender y utilizar el lenguaje y las herramientas matemáticas para modelizar y resolver problemas complejos, reconociendo y valorando las situaciones y problemas susceptibles de ser tratados matemáticamente.
CG7 - Saber abstraer en un modelo matemático las propiedades y características esenciales de un problema real reconociendo su rango de aplicabilidad y limitaciones.
Específicas
CE2 - Capacidad para planificar la resolución de un problema en función de las herramientas de que se disponga y, en su caso, de las restricciones de tiempo y recursos.
CE3 - Ser capaz de utilizar aplicaciones informáticas de cálculo numérico, optimización u otras para experimentar en aspectos avanzados de Matemáticas y resolver problemas con un elevado grado de complejidad.
CE5 - Resolver problemas planteados en el ámbito de la ciencia, la tecnología y la sociedad mediante habilidades de modelización y optimización
CE6 - Desarrollar programas que resuelvan problemas matemáticos utilizando para cada caso el entorno computacional adecuado.

ACTIVIDADES DOCENTES

Clases teóricas
Clases teóricas: 2/3 del tiempo total disponible. Explicación de conceptos, algoritmos y técnicas en optimización.
Clases prácticas
Clases prácticas: 1/3 del tiempo total disponible. Resolución de problemas.
Laboratorios
Uso libre por parte de los alumnos.

Presenciales

1,2

No presenciales

1,8

Semestre

1

Breve descriptor:

Programación lineal. Programación entera. Condiciones de optimalidad en programación no lineal. Algoritmos en programación no lineal.

Requisitos

No hay. Se recomiendan conocimientos de Álgebra Lineal y Análisis Matemático.

Objetivos

El alumno debe llegar a conocer los tópicos básicos en programación lineal, entera y no lineal y adquirir los conocimientos principales de optimización para un estudio posterior avanzado de esta disciplina.

Contenido

1. Introducción a la Programación Matemática
2. Programación lineal:geometría de la PL, álgebra de la PL, método símplex, dualidad.
3. Programación entera: modelización, algoritmo branch and bound, métodos de planos de corte, métodos heurísticos
4. Programación no lineal: algoritmos para optimización sin restricciones (funciones de 1 variable, funciones de n variables), condiciones de optimalidad en programación no lineal, algoritmos para optimización con restricciones.

Evaluación

(1) Entrega de ejercicios teórico-práctico-algorítmicos (70%). Si la asistencia es inferior al 80% esta parte tendrá un valor máximo del 50%.
(2) Examen escrito de carácter práctico (30%)

Bibliografía

Básica:
Apuntes de la asignatura

De consulta:
BAZARAA, M.S., JARVIS, J.J. and SHERALI, H.D. (2010) "Linear Programming and Network Flows" Cuarta edición, Wiley
BAZARAA, M.S., SHERALI, H.D. and SHETTY, C.M. (1993) "Nonlinear Programming. Theory and Algorithms" Wiley (Tercera edición, 2006)
HILLIER, LIEBERMAN (2010) "Introducción a la Investigación de Operaciones". McGraw-Hill
LUENBERGER, D.G. and YE, Y. (2008) "Linear and Nonlinear Programming" Third Edition, Springer
WOLSEY, L.A. (1998) "Integer Programming" Wiley

Otra información relevante

Numerosos documentos sobre teoría, ejemplos y algoritmos puestos en el campus virtual.

Estructura

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

Grupos

Clases teóricas y/o prácticas
GrupoPeriodosHorariosAulaProfesor
Grupo Único16/09/2019 - 27/09/2019LUNES 16:00 - 18:30INF2MARIA TERESA ORTUÑO SANCHEZ
MARTES 16:00 - 18:30INF2MARIA TERESA ORTUÑO SANCHEZ
MIÉRCOLES 16:00 - 18:30INF2MARIA TERESA ORTUÑO SANCHEZ
JUEVES 16:00 - 18:30INF2MARIA TERESA ORTUÑO SANCHEZ
VIERNES 16:00 - 18:30INF2MARIA TERESA ORTUÑO SANCHEZ