CG1- Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: algebra lineal; cálculo diferencial; métodos numéricos, algorítmica numérica; estadística y optimización

CT1 – Capacidad de comunicación oral y escrita, en inglés y español utilizando los medios audiovisuales habituales, y para trabajar en equipos multidisciplinares y en contextos internacionales.
CT2- Capacidad de análisis y síntesis en la resolución de problemas.
CT3 – Capacidad para gestionar adecuadamente la información disponible integrando creativamente conocimientos y aplicándolos a la resolución de problemas informáticos utilizando el método científico.

Presenciales

Presenciales

Realización individual de problemas y ejercicios no tutorizados. Realización de un trabajo práctico en grupo.

4

2

5

Se estudian modelos de Investigación Operativa que permiten analizar problemas complejos de decisión en el ámbito de la gestión. Consta de tres partes. En la primera se estudian modelos de optimización lineal, continua y discreta. Se introducen sus principales características, se presentan algunos de los modelos básicos empleados en gestión y se aborda su resolución, haciendo hincapié en las estrategias empleadas por los diferentes algoritmos. En el estudio se incide en la modelización del problema, su resolución empleando software específico y en el desarrollo de modelos de planificación y logística. En la segunda parte se tratan problemas de optimización en redes. Se introducen los problemas básicos de optimización en este contexto y se analizan las diferentes estrategias para su resolución. Se estudian algunas aplicaciones a problemas de rutas y de planificación de proyectos. En la última parte se estudian los fenómenos de espera y se hace una introducción a los modelos de colas. Se describen sus principales características, medidas de eficiencia y sistemas con prioridades.

Conocimientos básicos del Calculo integral, Álgebra y Análisis. Capacidad de resolución cuantitativa y cualitativa de problemas.

 1. Saber modelar y aplicar métodos de optimización en la toma de decisiones relativas a problemas de gestión en el ámbito de la Informática 2. Conocer las características y propiedades de los modelos y algoritmos. 3. Emplear herramientas y técnicas de optimización modernas para la resolución eficaz de los problemas planteados.

Realización de una prueba presencial en convocatoria ordinaria y extraordinaria: 70% de la calificación final. Para poder aprobar la asignatura es necesario obtener al menos un 4 sobre 10 en la prueba final.

Entrega de ejercicios y problemas: 15% de la calificación final. No presencial. Consiste en la resolución individual de 3 bloques de problemas. Este 15% de la asignatura se evalúa durante el curso y no se puede recuperar en convocatoria extraordinaria.

Realización de prácticas de laboratorio: 15% de la calificación final. No presencial. Caso práctico que se resuelve con software específico. Se realiza en grupos de 2-3 alumnos. En la convocatoria extraordinaria los alumnos pueden volver a entregar una versión mejorada del trabajo, con un valor del 15%

1.- Díaz, A., Mar, J. y Calzada, A. (2021). Formulación de modelos de programación matemática. Ed. Paraninfo.
2.- Hillier, F. y Lieberman, G. (2010, 9ª edición). Investigación de Operaciones. McGraw-Hill
3.- Ríos, S., Ríos, D., Mateos, A., Martín, J. y Jiménez, A. (2006). Problemas de Investigación Operativa. Ed. Rama
4.- Romero López, C. (2002, 6ª edición). Técnicas de Programación y Control de Proyectos. Ed. Pirámide.
5.- Williams, H.P. (2013, 5ª edición). Model building in mathematical programming. Ed. Wiley.

La ficha detallada se puede consultar en la sección de información docente de la Web de Facultad de Informática.

https://informatica.ucm.es/informacion-docente