Guía docente de Investigación Operativa II (2231129)

Curso 2024/2025
Fecha de aprobación: 25/06/2024

Grado

Grado en Estadística

Rama

Ciencias

Módulo

Investigación Operativa

Materia

Investigación Operativa

Curso

2

Semestre

2

Créditos

6

Tipo

Obligatoria

Profesorado

Teórico

Francisco Javier Esquivel Sánchez. Grupo: A

Práctico

Francisco Javier Esquivel Sánchez Grupos: 1 y 2

Tutorías

Francisco Javier Esquivel Sánchez

Email
  • Lunes de 09:00 a 12:00 (Desp. 25 Dpto. Estadística Facultad de Ciencias)
  • Martes de 09:00 a 12:00 (Desp. 25 Dpto. Estadística Facultad de Ciencias)

Prerrequisitos y/o Recomendaciones

Haber superado la asignatura Investigación Operativa I

Breve descripción de contenidos (Según memoria de verificación del Grado)

  • Modelos de colas
  • Programación dinámica
  • Modelos de inventarios

Competencias

Competencias generales

  • CG01. CG01. Poseer los conocimientos básicos de los distintos módulos que, partiendo de la base de la educación secundaria general, y apoyándose en libros de texto avanzados, se desarrollan en la propuesta de título de Grado en Estadística que se presenta. 
  • CG02. CG02. Saber aplicar los conocimientos básicos de cada módulo 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 la resolución de problemas dentro de la Estadística y ámbitos en que esta se aplica directamente.  
  • CG03. CG03. Saber reunir e interpretar datos relevantes para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.  
  • CG04. CG04. Poder transmitir información, ideas, problemas y sus soluciones, de forma escrita u oral, a un público tanto especializado como no especializado.  
  • CG05. CG05. Haber desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.  
  • CG06. CG06. Saber utilizar herramientas de búsqueda de recursos bibliográficos.  
  • CG08. CG08. Poseer habilidades y aptitudes que favorezcan el espíritu emprendedor en el ámbito de aplicación y desarrollo de su formación académica. 

Competencias específicas

  • CE03. CE03. Conocer los fundamentos teóricos y saber aplicar modelos y técnicas estadísticas en estudios y problemas reales en diversos ámbitos científicos y sociales. 
  • CE04. CE04. Saber seleccionar los modelos o técnicas estadísticas para su aplicación en estudios y problemas reales en diversos ámbitos científicos y sociales, así como conocer herramientas de validación de los mismos. 
  • CE05. CE05. Comprender la importancia de la Investigación Operativa como metodología de optimización, toma de decisiones y diseño de modelos particulares para la resolución de problemas en situaciones específicas. 
  • CE07. CE07. Conocer los conceptos y herramientas matemáticas necesarias para el estudio de los aspectos teóricos y prácticos de la Probabilidad, la Estadística y la Investigación Operativa. 
  • CE08. CE08. Conocer y saber utilizar aplicaciones informáticas de análisis estadístico, cálculo numérico y simbólico, bases de datos, visualización gráfica y optimización, que sean útiles para la aplicación y desarrollo de las técnicas estadísticas. 
  • CE09. CE09. Conocer los conceptos básicos y habilidades propias de un ámbito científico o social en el que la Estadística o la Investigación operativa sean una herramienta fundamental. 
  • CE10. CE10. Tomar conciencia de la necesidad de asumir las normas de ética profesional y las relativas a la protección de datos y del secreto estadístico, como premisas que deben guiar la actividad profesional como profesionales de la Estadística. 

Resultados de aprendizaje (Objetivos)

  • Utilizar técnicas básicas de optimización y manejar diferentes algoritmos para la resolución de problemas de optimización.
  • Encontrar la solución de problemas secuenciales a través de la programación dinámica.
  • Formular y resolver problemas mediante modelos clásicos de colas e inventarios

Programa de contenidos teóricos y prácticos

Teórico

  • Tema 1. Teoría de colas. Introducción. Sistemas de colas. Medidas de efectividad. El proceso de Poisson. La distribución exponencial. Proceso de nacimiento y muerte. Modelos de colas con un servidor. Modelos con múltiples servidores. Modelos de colas con capacidad limitada. Modelos con fuentes finitas. Modelos generales.
  • Tema 2. Programación Dinámica. Introducción. Formulación y conceptos básicos. Resolución de los problemas problemas de la programación dinámica.
  • Tema 3. Modelos de Inventarios. Introducción y definiciones. Características y componentes de un modelo de inventarios. Principales modelos de inventarios

Práctico

  • Seminarios de resolución de problemas de Teoría de colas.
  • Seminarios de resolución de problemas de Programación Dinámica.
  • Seminarios de resolución de problemas de Modelos de Inventarios.

Bibliografía

Bibliografía fundamental

  • Denardo, E. V. (2003) Dynamic Programming: Models and App: Models and Applications. Dover Books on Computer Science.
  • Martín Martín, Q. (2003) Investigación Operativa. Pearson Prentice Hall.
  • Martín Martín, Q.; Santos Martín, M.T. y Paz Santana, Y.R. (2005) Investigación Operativa: problemas y ejercicios resueltos. Pearson Prentice Hall.
  • Ríos Insúa, S. (1993) Investigación Operativa: optimización. Centro de Estudios Ramón Areces.
  • Ríos Insúa, S.; Ríos Insúa, D.; Mateos Caballero, A.; Martín Jiménez, J. (2006) Problemas de Investigación Operativa. Ra-ma.

Bibliografía complementaria

  • Cao Abad, R. (2002) Introducción a la simulación y a la teoría de colas. A Coruña: Netbiblo.
  • Sniedovich, M. (2010) Dynamic Programming: Foundations and Principles, Second Edition. CRC Press
  • Tijms, H.C. (2003) A First Course in Stochastic Models. John Wiley and Sons, Chichester.

Enlaces recomendados

Metodología docente

  • MD01. MD1. Lección magistral/expositiva 
  • MD02. MD2. Sesiones de discusión y debate 
  • MD03. MD3. Resolución de problemas y estudio de casos prácticos 
  • MD04. MD4. Prácticas en sala de informática 
  • MD05. MD5. Seminarios 
  • MD06. MD6. Ejercicios de simulación 
  • MD07. MD7. Análisis de fuentes y documentos 
  • MD08. MD8. Realización de trabajos en grupo 
  • MD09. MD9. Realización de trabajos individuales 

Evaluación (instrumentos de evaluación, criterios de evaluación y porcentaje sobre la calificación final)

Evaluación ordinaria

  • Pruebas específicas de conocimientos y resolución de ejercicios (60%)
  • Trabajo de clase:
    • Trabajos y seminarios. Producciones de los alumnos, individuales o de grupo (30%)
    • Participación, actitud y esfuerzo personal de los alumnos en las actividades formativas (10%)

Evaluación extraordinaria

Examen teórico-práctico de los contenidos del programa de la asignatura.

Evaluación única final

A la evaluación única final podrán acogerse aquellos estudiantes que no puedan cumplir con el método de evaluación continua por motivos laborales, estado de salud, discapacidad o cualquier otra causa debidamente justificada. Dicha evaluación deberá ser solicitada por el alumno al Director del Departamento en las 2 semanas posteriores a su fecha de matriculación. En ningún caso acogerse a dicha evaluación única final, supondrá examinarse de menos temario que el descrito en esta Guía Docente.

Consistirá en un examen teórico-práctico de los contenidos del programa de la asignatura.

Información adicional

Información de interés para estudiantado con discapacidad y/o Necesidades Específicas de Apoyo Educativo (NEAE): Gestión de servicios y apoyos (https://ve.ugr.es/servicios/atencion-social/estudiantes-con-discapacidad).

Software Libre

No