Pla docent de l'assignatura

 

 

Català English Tanca imatge de maquetació

 

Imprimeix

 

Dades generals

 

Nom de l'assignatura: Introducció a la Investigació Operativa

Codi de l'assignatura: 361225

Curs acadèmic: 2021-2022

Coordinació: Luis Ortiz Gracia

Departament: Departament d'Econometria, Estadística i Economia Aplicada

crèdits: 6

Programa únic: S

 

 

Hores estimades de dedicació

Hores totals 150

 

Activitats presencials i/o no presencials

60

 

-  Teoricopràctica

Presencial i no presencial

 

52

 

-  Pràctiques d'ordinadors

Presencial i no presencial

 

8

Treball tutelat/dirigit

40

Aprenentatge autònom

50

 

 

Competències que es desenvolupen

 

   -

Capacitat per detectar, formular i donar solució mitjançant models d'investigació operativa a problemes de presa de decisió de les diferents organitzacions, integrant, si és necessari, els resultats de les anàlisis estadístiques.

   -

Capacitat per aplicar les tècniques estadístiques i la investigació operativa en la millora de la qualitat i la productivitat en diferents entorns (tecnològics, industrials, etc.).

   -

Capacitat per identificar els principals models de la investigació operativa i conèixer-ne les propietats i l'àmbit d'aplicació.

   -

Capacitat per utilitzar el mètode d'optimització apropiat per als diferents models d'investigació operativa.

   -

Capacitat per seleccionar el mètode més adequat en la realització d'un estudi estadístic, d'avaluar les possibles alternatives i, si és procedent, incloure-hi l'anàlisi de costos i de recursos disponibles.

Objectius d'aprenentatge

 

Referits a coneixements

Afavorir la capacitació per detectar, formular i resoldre mitjançant models d’investigació operativa problemes de presa de decisions.

 

Introduir l’ús de determinades estructures bàsiques de modelització i, específicament, aquelles que són objecte de desenvolupament en altres assignatures de la matèria impartides en el grau.

 

Referits a habilitats, destreses

Mostrar els elements genèrics en el necessari procés d’abstracció.

 

Interpretar de forma àmplia i rigorosa els resultats d’aplicar les eines i tècniques incloses en els continguts de l’assignatura.

 

Referits a actituds, valors i normes

Comprendre els avantatges i els inconvenients de la modelització, com a pas previ en el procés de resolució de problemes reals.

 

Evidenciar la utilitat potencial i les limitacions de l’instrumental matemàtic en la resolució de problemes sistematitzats.

 

 

Blocs temàtics

 

1. El procés de modelització

*  Introducció a la identificació dels elements que componen el sistema d’estudi i la seva representació formal en termes matemàtics. 

1.1. Definició d’investigació operativa i primers exemples

1.2. Formalització matemàtica del model de programació lineal

1.3. Solució gràfica del model de programació lineal

1.4. Fonaments geomètrics de la programació lineal

2. Resolució dels models lineals d’optimització

*  S’introdueix la capacitat de la resolució de models d’optimització per donar resposta als problemes plantejats sobre el sistema d’estudi. A fi de concentrar l’atenció en els aspectes més conceptuals, la discussió es limita al cas lineal.

2.1. Mètode del símplex

2.2. Anàlisi de sensibilitat

2.3. Solució del model amb Excel

3. Formulació i resolució dels models no lineals d’optimització

*  S’introdueix la capacitat de la resolució de models d’optimització en el cas dels models no lineals.

3.1. Introducció a la programació no lineal

3.2. Algoritmes d’optimització no lineal en una variable

3.3. Exemples d’aplicació en finances

3.4. Solució del model amb Excel

 

 

Metodologia i activitats formatives

 

Després de definir el contingut de la matèria i presentar-ne els orígens mitjançant diferents exemples, es discuteixen els passos en el procés de modelització, i es posen de manifest els avantatges de la formalització matemàtica en l’estudi de problemes reals. Els principis genèrics s’ubiquen en el marc de la programació lineal i no lineal i la presa de decisions en situacions deterministes. Atès que les explicacions intenten evidenciar la lògica que hi ha darrere dels diferents plantejaments, la metodologia aplicada a les classes intenta propiciar la participació de l’alumnat a l’hora de jutjar la validesa dels models proposats en cada cas.

S’imparteixen sessions a l’aula d’informàtica, en què l’estudiant ha de posar en pràctica la resolució de problemes d’optimització amb el programari recomanat.

La metodologia docent estarà condicionada a les condicions sanitàries del moment.

 

 

Avaluació acreditativa dels aprenentatges

 

Avaluació continuada
Es fa una prova de seguiment (PS) al finalitzar el bloc 1, una pràctica (PR1) al finalitzar el bloc 2, una pràctica (PR2) al finalitzar el bloc 3 i un examen (EX) de tota l’assignatura que tindrà lloc el mateix dia de l’examen d’avaluació única.

La PS té un pes del 25%, la PR1 del 12%, la PR2 del 8% i l’examen té un pes del 55%. Es demana una nota mínima de 4 a l’examen per fer la mitjana (M) de l’avaluació continuada.

La nota d’avaluació continuada (N) es calcula com la nota màxima entre la nota de l’examen i la mitjana de l’avaluació continuada: N=max(EX,M).

 

Avaluació única

L’alumnat que ho prefereixi (especialment si no pot assistir regularment a classe) pot optar per avaluar-se amb una prova final i única, que suposa el 100 % de la nota. L’estudiant que vulgui renunciar a l’avaluació continuada i acollir-se a l’avaluació única ha de fer-ho abans de la data que s’estableix i que es fa pública amb l’antelació suficient. 

Un cop posades les notes finals, l’alumnat que no hagi superat l’assignatura té dret a una prova de reavaluació durant el mes de juliol, que té les mateixes característiques que la prova d’avaluació única. S’hi poden presentar tots els estudiants independentment que hagin optat per l’avaluació única o continuada.

 

 

Fonts d'informació bàsica

Consulteu la disponibilitat a CERCABIB

Llibre

RAGSDALE, Cliff T. Spreadsheet Modeling & Decision Analysis. 6th ed. Mason, Ohio : South-Western Cengage Learning, 2012

Catàleg UB  Enllaç

HILLIER, Frederick S. et al. Investigación de operaciones. México, D.F.: McGraw-Hill, 2015

Catàleg UB  Enllaç
Catàleg UB. Versió en anglès (2015)  Enllaç

TAHA, Hamdy A. Investigación de operaciones. México: Pearson Educación, 2012

Versió en línia (10a ed., 2017)  Enllaç

BARTHOLOMEW-BIGGS, M. Nonlinear optimization with financial applications. Kluwer academic publishers, 2005.

Catàleg UB  Enllaç