PROGRAMA DE ASIGNATURA 11...00 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5
1.6 1.7
1.8 1.9 1.10 1.11 1.12
1.13 1.14
ANTECEDENTES GENERALES Nombre de la INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES I Asignatura Unidad Académica DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Responsable Horario y Sala de Teoría Nº 1: Martes y Miércoles de 9:45 a 11:15; Sala Nº 3 DII Clases Teoría Nº 2: Miércoles y Viernes de 8:00 a 9:30; Sala Nº 3 DII Código - 05073; - 05055; - 05054; - 05054; - 05054; - 05075; 050504 Carrera Carrera - INGENIER INGENIER A CIVIL INDUSTRIAL - INGENIER INGENIER A CIVIL AMBIENTAL AMBIENTAL - INGENIERÍA CIVIL MECÁNICA - INGENIERÍA EN ALIMENTOS - INGENIERÍA CIVIL DE MINAS - INGENIERÍA EN COMPUTACIÓN - INGENIERÍA CIVIL Profesor Profesor que la dicta Dr(c). FELICINDO FELICINDO CORT S Ubicación - Séptimo Semestre - Quinto Semestre - Quinto Semestre - Séptimo Semestre - Quinto Semestre - Quinto Semestre - Quinto Semestre Requisito de - Según Art. Nº 43 del Reglamento de Régimen de Estudios. Asistencia 50%. Asistencia - El no cumplimiento, les obliga a rendir examen final. Restricciones para 4,0 Nota Mínima de Aprobación aprobación Básica General Ciencias Ingeniería Especialidad Área de formación X Régimen de estudio y periodicidad Semestral – Semestral (semestral o anual ) Teóricas Ejercicios Laboratorio Características de las horas ( números) 4 0 0 - Carguio y Transporte; Investigación de Operaciones II - Investigación de Operaciones II Asignaturas a las - Investigación de Operaciones II - Ninguna que sirve como - Carguio y Transporte; Investigación de Operaciones II - Investigación de Operaciones II prerrequisito - Ninguna Asignaturas de - Cálculo II prerrequisito
1.15
N° de Créditos
4
1.16
N° Horas Dedicación del Alumno/Semana
8
22...00 22...11
O DEE A APPR OB BJJEETTIIVVO OSS D REEN ND DIIZZA AJJEE e v o s a s o c a o s a e r ccooonnn u uunnnaaa X eell n nniivvveeell e eelleeegggiiddooo)) O assoocciiaaddooss a all P Peer r f f iill d deee E Egggr r r eeesssooo ((m m X e Obb j jeettiivvooss a maaar r r cccaaar r r c aasssigiggnnnaaattuuur r r aaa a aall d ccaaapppaaaccciiddaaaddeeesss g ggeeennnéér r r iciccaaasss p ppaaar r r aaa::: C deee llaaa a deeesssaaar r r r r r ooolllo deee llaaasss c Cooonnnttr r r iibbuuuccciióónnn d loo d Capacidad de aprendizaje autónomo Capacidad de comunicarse adecuadamente en forma oral y escrita en idioma Español Capacidad de comunicación instrumental en el idioma Inglés Capacidad para tomar decisiones Capacidad de trabajar en equipos. Habilidades de búsqueda y gestión de la información nn d aasssigiggnnnaaattuuur r r aaa a aa llaaasss c ccaaapppaaaccciiddaaaddeeesss e eessspppeeecccíf eessspppeeecccia ppaaar r r aaa::: C deee llaaa a f iciccaaasss d deee llaaa e Cooonnnttr r r iibbuuuccciión iaalliiddaaadd p Capacidad para comprender y/o resolver problemas en el ámbito de la especialidad. Capacidad de diseño y establecimiento de estrategias y políticas empresariales. Capacidad para utilizar la tecnología de la información y para diseñar software como herramientas de apoyo a la gestión. Capacidad de formulación, evaluación y administración de proyectos Capacidad para identificar el impacto de los elementos macro y micro económicos en las organizaciones productivas C ddeee lllaaa a aasssiigiggnnnaaatttuuur r r aaa a aalll d ddeeesssaaar r r r r r ooolllllo ddeee a aaccctttiitittuuudddeeesss y yy v vvaaallo ppaaar r r aaa lllooogggr r r aaar r r ::: C Cooonnntttr r r iibibbuuuccciiióónnn d loo d loor r r eeesss p Honestidad Responsabilidad
Avanzado Avanz ado
Intermedio Inte rmedio X
Básico Bási co
X
Avanzado
Intermedio X
X Básico
X
X Avanzado Avanz ado
Intermedio Inte rmedio
Básico Básico X
X Página Nº 1
2.2
3.0 3.1
Respeto por la diversidad X Sensibilidad con el medio ambiente X Proactividad X Innovación X Pensamiento crítico y reflexivo X Objetivos de la asignatura Proporcionar al alumno el conocimiento sobre técnicas que utiliza la Investigación de Operaciones (ciencia de la administración) como herramientas para la generación y solución de modelos de optimización, que permitan asignar en forma eficiente los recursos de una organización. El tipo de problemas enfrentados en este curso es principalmente del tipo determinístico. El alumno será capaz de representar y solucionar problemas de optimización simple, presentes en la toma de decisiones de la Empresa, a través de modelos de programación matemática. El alumno será capaz de explicar los principales métodos de programación matemática y s us aplicaciones más usuales. El alumno será capaz de evaluar las ventajas y desventajas de los modelos analizados como técnicas de optimización. Analizar e Interpretar resultados y usarlos como base científica para la toma de decisiones. PROGRAMA DE ACTIVIDADES DE ENSE ANZA – APRENDIZAJE Unidades 01. Introducción 02. Programación Lineal 03. Teoría de la Dualidad 04. Análisis de Sensibilidad 05. Programación Lineal Multiobjetivos 06. Programación Lineal Entera 07. Problemas Lineales Enteros Especiales 08. Redes de Proyecto 09. Programación No Lineal
Unidad 1: Introducción Objetivos de la Unidad Al término de la unidad, el alumno será capaz de: Contextualizar el programa del curso. Reconocer el origen y la aplicación de la investigación de operaciones (IO). Explicar los modelos más importantes de la IO. Identificar situaciones reales donde es posible aplicar modelos de IO. Contenidos 1. Presentación del Programa del curso 2. Introducción a la Optimización 3. Etapas de la Investigación de Operaciones 4. Enfoque sistémico para formular problemas y sus limitaciones Actividades 1. Clases Teóricas Total de Horas Docencia Directas (HDD) : Total de Horas Dedicación del Alumno (incluye las HDD) :
Horas Profesor
Horas Alumno
4
8 4 8
Unidad 2: Programación Lineal Objetivos de la Unidad Al término de la unidad, el alumno será capaz de: Modelar (formular) matemáticamente diferentes tipos de problemas lineales. Resolver problemas de programación lineal mediante Método Gráfico. Describir y aplicar el principio de solución del Método Simplex. Identificar el uso de variables artificiales dentro del Método Simplex. Interpretar las diversas soluciones obtenidas con el Método Simplex. Describir y aplicar el Método Simplex Revisado (formato matricial). Contenidos 1. Programación Lineal 2. Tipos de Modelos de Programación Lineal 3. Solución Gráfica (dos dimensiones) 4. Método Simplex, sus definiciones y notación 5. Formato Estándar del Método Simplex 6. Método Simplex tabla extendida y condensada 7. Impases lógicos del Simplex: Solución No acotada, degenerada, múltiple, etc. 8. Desviaciones del formato estándar
Horas Profesor
Horas Alumno
Página Nº 2
9. Soluciones con variables artificiales: Método Simplex Penalizado (método M) y Dos Fases 10. Simplex Revisado Actividades 1. Clases Teóricas apoyadas con casos de aplicación Total de Horas Docencia Directas (HDD) : Total de Horas Dedicación del Alumno (incluye las HDD) :
12
24 12 24
Unidad 3: Teoría de la Dualidad Objetivos de la Unidad Al término de la unidad, el alumno será capaz de: Analizar el concepto del Problema Dual y su relación con el Problema Primal. Describir y aplicar el principio de solución del Método Simplex Dual. Resolver problemas de Programación Lineal mediante Simplex Dual. Interpretar las diversas soluciones obtenidas con el Método Simplex Dual. Describir y aplicar el principio de solución del Método Simplex Primal –Dual. Contenidos 1. El Problema Dual 2. Relaciones entre el Problema Dual (PD) y Problema Primal (PP) 3. Interpretación de las variables duales 4. Método Símplex Dual y Solución del problema alternativo 5. Método Símplex Primal –Dual Actividades 1. Clases Teóricas apoyadas con casos de aplicación Total de Horas Docencia Directas (HDD) : Total de Horas Dedicación del Alumno (incluye las HDD) :
Horas Profesor
Horas Alumno
6
12 6 12
Unidad 4: Análisis de Sensibilidad Objetivos de la Unidad Al término de la unidad, el alumno será capaz de: Identificar e interpretar los componentes de la solución mediante el Método Simplex. Efectuar y evaluar un análisis de sensibilidad a una solución dada por el Método Simplex. Interpretar la importancia económica de los cambios aplicados en el análisis de sensibilidad Contenidos 1. Variación de la disponibilidad de recursos (bi) 2. Variación de coeficientes en la función objetivo (Cj) 3. Variación de coeficientes técnicos (aij) 4. Adición de nuevas restricciones 5. Adición de nuevas variables de decisión (Xj) 6. Uso y aplicación del Software LINDO 7. Programación Lineal Paramétrica: Variando de forma continua los bi y Cj Actividades 1. Clases Teóricas apoyadas con casos de aplicación Total de Horas Docencia Directas (HDD) : Total de Horas Dedicación del Alumno (incluye las HDD) :
Horas Profesor
Horas Alumno
8
16 8 16
Unidad 5: Programación Lineal Multiobjetivos Objetivos de la Unidad Al término de la unidad, el alumno será capaz de: Analizar el concepto de programación lineal con objetivos múltiples Formular modelos matemáticos con objetivos múltiples Describir y aplicar el principio de solución Lexicográfica de objetivos múltiples Resolver problemas de múltiples objetivos lexicográfica Describir y aplicar el principio de solución Difusa (FUZZY) de objetivos múltiples Resolver problemas de múltiples objetivos Difusa Contenidos 1. Programación Lineal de objetivos múltiples 2. Programación Lexicográfica de objetivos múltiples 3. Programación Difusa de objetivos múltiples Actividades 1. Clases Teóricas apoyadas con casos de aplicación Total de Horas Docencia Directas (HDD) : Total de Horas Dedicación del Alumno (incluye las HDD) :
Horas Profesor
Horas Alumno
8
16 8 16 Página Nº 3
Unidad 6: Programación Lineal Entera (PLE) Objetivos de la Unidad Al término de la unidad, el alumno será capaz de: Resolver problemas de PLE mediante método gráfico Resolver problemas de PLE mediante Algoritmo de Gomory Resolver problemas de PLE mediante Algoritmo de Branch & Bound Interpretar las soluciones de PLE obtenidas Contenidos 1. Método Gráfico de PLE 2. Algoritmo de Gomory 3. Algoritmo Branch & Bound 4. Problemas de Variables Binarias (0-1) Actividades 1. Clases Teóricas apoyadas con casos de aplicación
Horas Profesor
Horas Alumno
6
Total de Horas Docencia Directas (HDD) : Total de Horas Dedicación del Alumno (incluye las HDD) :
12 6 12
Unidad 7: Problemas Lineales Enteros Especiales Objetivos de la Unidad Al término de la unidad, el alumno será capaz de: Formular y resolver problemas de transporte Aplicar el modelo de transporte Formular y resolver problemas de Asignación 1-1 Aplicar el Método Hungaro Contenidos 1. Problema de Transporte 2. Solución inicial método Esquina NorOeste 3. Solución inicial método Celda de Mínimo Costo 4. Solución inicial Heurística de Vogel 5. Procedimiento de optimización MODI 6. Problema de Asignación 1-1 7. Método Hungaro Actividades 1. Clases Teóricas apoyadas con casos de aplicación
Horas Profesor
Horas Alumno
6
Total de Horas Docencia Directas (HDD) : Total de Horas Dedicación del Alumno (incluye las HDD) :
12 6 12
Unidad 8: Redes de Proyecto Objetivos de la Unidad Al término de la unidad, el alumno será capaz de: Describir y Elaborar Carta Gantt Describir y Elaborar Diagramas de redes CPM – PERT Resolver problemas de programación de proyectos Interpretar las diversas soluciones obtenidas: Ruta Crítica, Duración, Holguras, Costos, etc. Contenidos 1. Carta Gantt 2. Diagramas de precedencia: A ó A y A ó N 3. Redes CPM 4. Compresión de Redes: reducción de los tiempo de actividad 5. Redes PERT Actividades 1. Clases Teóricas apoyadas con casos de aplicación Total de Horas Docencia Directas (HDD) : Total de Horas Dedicación del Alumno (incluye las HDD) :
Horas Profesor
Horas Alumno
6
12 6 12
Unidad 9: Programación No Lineal (PNL) Objetivos de la Unidad Al término de la unidad, el alumno será capaz de: Identificar situaciones reales donde es posible aplicar modelos de PNL Resolver Problemas No Lineales Interpretar las diversas soluciones obtenidas Página Nº 4
Contenidos 1. Teoría de optimización (Programación No Lineal) 2. Optimización No Condicionada: Univariable y Multivariables 3. Algoritmos de optimización No Condicionada 4. Optimización Condicionada: Teorema Multiplicadores de Lagrange y de Karush Kuhn - Tucker 5. Algoritmos de optimización Condicionada: Programación Separable, Convexa, Cuadrática, etc. Actividades 1. Clases Teóricas apoyadas con casos de aplicación Total de Horas Docencia Directas (HDD) : Total de Horas Dedicación del Alumno (incluye las HDD) :
Horas Profesor
Horas Alumno
8
16 8 16
44...00 44...11
M DIID DEE L LA ASSIIG MEETTO OD DO OLLO OG GA A D D C CTTIIC CA A D A A GN NA ATTU UR RA A... e o o o g a s m a r c a r c o n u n a a m e o o o g a e e M c oonn u unnaa X X llaa m meettooddoollooggííaa e elleegggiiddaaa)) Meettooddoollooggííaass ((m maar r ccaar r c Descripción: Transmitir conocimientos y activar procesos cognitivos en el Método Expositivo/Lección Magistral estudiante. Descripción: Adquisición de aprendizajes mediante el análisis de casos reales o Estudio de Casos simulados. Resolución de Ejercicios y Problemas Descripción: Ejercitar, ensayar y poner en práctica los conocimientos previos. Descripción: Desarrollar aprendizajes activos a través de la resolución de Aprendizaje Basado en Problemas (ABP) problemas. Descripción: Realización de un proyecto para la resolución de un problema, Aprendizaje orientado a Proyectos aplicando habilidades y conocimientos adquiridos. Descripción: Desarrollar aprendizajes activos y significativos de forma Aprendizaje Cooperativo cooperativa. yy C 55...00 EEvvvaaalluuuaaaccciióónnn y Cr r r iitteeer r r iiooosss d deee A Apppr r r ooobbaaaccciióónnn nn y yy C nn ((in ppooor r r ccceeennnttaaa j jeee a aasssigiggnnnaaaddooo a aa c ccaaaddaaa e eevvvaaalu nn)) 55...11 C deee E Evvvaaalu Caaalliif f iciccaaaccciión Cr r r iitteeer r r io ioosss d luuaaacccii ón innddiciccaaar r r p luuaaaccciión 5.1.1 Evaluación de trabajo teórico (Pruebas Parciales, trabajos, etc.) Prueba Parcial Nº 1: 29.11.2011 a las 18:00 horas, pondera un 30% Prueba Parcial Nº 2: 22.12.2011 a las 18:00 horas, pondera un 35% Prueba Parcial Nº 3: 16.01.2012 a las 18:00 horas, pondera un 35% 5.1.2
Evaluación de trabajo experimental de Laboratorios
5.1.3
Examen Final
X
X X
Todo alumno tendrá derecho a rendir Examen Final de carácter global e integrador, el 05.03.2012 a las 10:30 horas. 5.1.4
5.1.5
66...00
77...00 77...11
Otros Los alumnos que falten a una prueba parcial debidamente justificada ante la escuela respectiva, deben rendir el examen final, la nota obtenida reemplazará la evaluación parcial pendiente. De ser necesario, el(los) alumno(s) tendrá(n) una oportunidad de examen final adicional. Nota Final La nota final para quienes no rinden examen es el promedio de las pruebas parciales. Para quienes rinden examen, según Art. Nº 50, del Reglamento de Régimen de Estudios, la nota final se obtiene ponderando en un 60% el promedio de las pruebas parciales y en un 40% la nota del examen. ccooonnn u uunnnaaa X r r eeecccuuur r r sssooosss s sseeelleeecccccciiooonnnaaaddooosss)) R Asssoooccciiaaaddooosss ((m m X llooosss r Reeecccuuur r r sssooosss A maaar r r cccaaar r r c Sala de clases (indicar si d icha sala requiere de alguna característica determinada) X Sala de Laboratorio (indicar si dicha s ala requiere de alguna característica determin ada) Ejemplares de cada texto de bibliografía guía por curso X Disponibilidad de equipos, materiales y personal de apoyo para cada una de las experiencias de laboratorio Programas Computacionales por sitio o en red o equipos computacionales (ejemplo: Pocket PC) Acceso a la biblioteca Central de la Universidad X Programa detallado de la asignatura por alumno X Material de apoyo (Guías, presentaciones y otros materiales preparados por el profesor) disponible en plataforma X e-learning o Intranet Notebook y proyector de sala X Conexión para computadores personales en la sala (Red cableada o WiFi) FFuuueeennntteeesss d deee IInnnf f ooor r r m m maaaccciióónnn BBiibbllio Pr r r ininncccip ioogggr r r aaaf f ííaaa P ippaaall 1. Frederick S. Hillier : Introducción a la Investigación de Operaciones 2. Hamdy A. Taha : Investigación de Operaciones Página Nº 5
77...22
77...33
BBiibbllio Cooom m m ioogggr r r aaaf f ííaaasss C mppple leem meeennnttaaar r r ia iaasss 1. Quintín Martín Martín : Investigación Operativa. Problemas y ejercicios resueltos 2. Frederick S. Hillier : Investigación de Operaciones 3. Kamlesh Mathur : Investigación de Operaciones 4. Gary D. Eppen : Investigación de operaciones en la ciencia administrativa 5. Richard Bronson : Schaum: Investigación de Operaciones 6. Bruno Philippi : Introducción a la Optimización de Sistemas 7. Juan Prawda : Métodos y Modelos de Investigación Operaciones (V1) 8. Robert Thierauf : Introducción a la Investigación de Operaciones O f uuueeennntteeesss Ottr r r aaasss f
Página Nº 6