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.

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.

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.

SI

SI

1,2

1,8

1

 Curso propedeutico en Optimización.

Formación matemática suficiente.

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:
1- Introducción a la modelización en Optimización Matemática
2. Introducción a la Programación Lineal
3.- Introducción a la Programación Entera
4.- Introducción a la Programación no Lineal.

La calificación se establecerá en función de los siguientes criterios:
- 10% Asistencia y participación en clase.
- 60% Examen escrito.
- 30% Entrega de ejercicios.
.

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
LUENBERGER, D.G. and YE, Y. (2008) "Linear and Nonlinear Programming". Ed. Springer.
SALAZAR, J.J. (2001) "Programación matemática". Ed. Díaz de Santos.
WILLIAMS, H.P. (2013) Model Building in Mathematical Programming, 5th Edition. WILEY