Cr茅ditos ECTS
Cr茅ditos ECTS: 6
Horas ECTS Criterios/Memorias
Trabajo del Alumno/a ECTS: 99
Horas de Tutor铆as: 3
Clase Expositiva: 24
Clase Interactiva: 24
Total: 150
Lenguas de uso
Castellano, Gallego
Tipo:
Materia Ordinaria Grado RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos:
Estad铆stica, An谩lisis Matem谩tico y Optimizaci贸n
脕谤别补蝉:
Estad铆stica e 滨苍惫别蝉迟颈驳补肠颈贸苍 Operativa
Centro
Facultad de Matem谩ticas
Convocatoria:
Primer semestre
Docencia:
Con docencia
惭补迟谤铆肠耻濒补:
Matriculable
Introducir al alumno en la programaci贸n matem谩tica, con 茅nfasis en las t茅cnicas para la soluci贸n y an谩lisis de los modelos lineales.
Aprender los procedimientos anal铆ticos y algoritmos para resolver los problemas de programaci贸n lineal y saber analizar la estructura matem谩tica subyacente de estos problemas.
Aprender a manejar las herramientas inform谩ticas para la resoluci贸n pr谩ctica de estos problemas.
Tema 1. (12 horas expositivas)
Introducci贸n a la 滨苍惫别蝉迟颈驳补肠颈贸苍 operativa. Los problemas de programaci贸n lineal. Formulaci贸n matem谩tica de los problemas de programaci贸n lineal. Soluci贸n gr谩fica de los problemas de programaci贸n lineal. Algoritmo del s铆mplex. Dualidad y an谩lisis de la sensibilidad.
Tema 2. (2 horas expositivas)
Programaci贸n lineal entera. Algoritmo de ramificaci贸n y acotaci贸n.
Tema 3. (2 horas expositivas)
Optimizaci贸n y programaci贸n matem谩tica: Una panor谩mica. Algoritmos y complejidad computacional. Resoluci贸n de problemas de optimizaci贸n.
Tema 4. (12 horas expositivas)
Programaci贸n en redes de flujo. El problema de flujo en redes a coste m铆nimo.
El problema del transporte. M茅todo s铆mplex del transporte.
El problema de asignaci贸n. M茅todo h煤ngaro.
El problema del camino m谩s corto. Algoritmo de Dijkstra.
El problema del flujo m谩ximo. Algoritmo de trayectorias aumentadas.
El problema del 谩rbol de expansi贸n m铆nima. Algoritmo de Prim.
El problema del viajante. Algoritmo de Christofides.
BIBLIOGRAF脥A B脕SICA
Bazaraa, M.; Jarvis, J.; Sherali, H. (2010): 鈥淟inear Programming and Networks Flows鈥�. Wiley. Disponible en l铆nea a trav茅s de la 奇趣腾讯分分彩.
BIBLIOGRAF脥A COMPLEMENTARIA
Ahuja, R.K.; Magnanti, T.L.; Orlin, J.B. (1988): 鈥淣etwork Flows鈥�, MIT. Disponible en:
[Consulta: 31 de mayo de 2024]
Ahuja, R.K .; Magnanti, T.L .; Orlin, J.B. (1993): "Network Flows. Theory, Algorithms and Applications鈥�. Prentice-Hall.
Hillier, F.;Lieberman, G. (2010): 鈥淚ntroducci贸n a la investigaci贸n de operaciones鈥�. McGraw-Hill.
Salazar Gonz谩lez, J. S. (2001): 鈥淧rogramaci贸n matem谩tica鈥�. D铆az de Santos.
Sierksma, G.; Zwols, Y. (2015): "Linear and Integer Optimization. Theory and Practice", CRC Press.
Thie, P. R.; Keough, G. E. (2008): 鈥淎n Introduction to Linear Programming and Game Theory鈥�. Wiley. Disponible en l铆nea a trav茅s de la Biblioteca de la 奇趣腾讯分分彩.
Capacidad de analizar y modelizar problemas reales en el contexto de la programaci贸n lineal: reconocer los posibles problemas de programaci贸n lineal, identificar los problemas de programaci贸n lineal estudiados y formular el modelo matem谩tico de estos problemas.
Ser capaces de poner en pr谩ctica los conocimientos aprendidos: planificar y ejecutar algoritmos y m茅todos matem谩ticos para resolver problemas. Utilizar herramientas inform谩ticas de optimizaci贸n.
Los alumnos despu茅s de cursar esta materia, habr谩n profundizado en la adquisici贸n de las siguientes competencias del Grado en Matem谩ticas: CG1, CG2, CG3, CG4, CG5, CE1, CE2, CE3, CE4, CE5, CE6, CE7, CE8, CE9, CT1, CT2, CT3, CT4 y CT5.
Las clases expositivas e interactivas de seminario ser谩n presenciales, en aula con pizarra, donde se explicar谩n los contenidos te贸ricos de la materia y los procedimientos de resoluci贸n de los problemas (resolviendo ejercicios y proponiendo otros para su resoluci贸n por parte de los alumnos).
Las clases interactivas de laboratorio se podr谩n impartir en aula de inform谩tica, o en su defecto, los estudiantes podr谩n emplear sus ordenadores port谩tiles.
Se utilizar谩n las herramientas inform谩ticas en el contexto de la 滨苍惫别蝉迟颈驳补肠颈贸苍 Operativa, poniendo 茅nfasis en la aplicaci贸n pr谩ctica de los conocimientos estudiados en la materia, y con especial inter茅s en los recursos de programaci贸n.
Se resolver谩n y propondr谩n ejercicios para su realizaci贸n por parte de los alumnos. Esto nos permitir谩 no solo poner en pr谩ctica los conocimientos estudiados en la materia, sino tambi茅n adquirir los recursos necesarios para manejar las herramientas inform谩ticas.
En las clases expositivas se trabajar谩n las competencias CG1, CE1, CE2, CE3, CE4 y CT3, principalmente, mientras que en las clases interactivas de seminario y de laboratorio se har谩, respectivamente, con las competencias CG3, CE5, CE6, CE7, CE8 y CT3, y CE8 y CE9.
Evaluaci贸n continua: la evaluaci贸n continua se llevar谩 a cabo a lo largo del cuatrimestre. Consistir谩 en la entrega de tareas o ejercicios propuestos para los temas 1,2 y 4.
En la evaluaci贸n continua, los alumnos fortalecer谩n las competencias CG2, CG3, CE6, CE7, CE8, CE9, CT1, CT2, CT3, CT4 y CT5.
La calificaci贸n obtenida en la evaluaci贸n continua ser谩 conservada en las dos oportunidades del mismo curso.
Examen final: el examen final constar谩 de cuestiones te贸rico-pr谩cticas sobre los contenidos de la materia.
El examen final te贸rico-pr谩ctico permitir谩 trabajar y evaluar, especialmente, las competencias CG1, CG2, CG3, CG4, CE2, CE6, CE7 y CE8.
La evaluaci贸n continua y el examen final podr铆an no ser los mismos para los dos grupos expositivos, pero ser谩n similares, buscando garantizar una evaluaci贸n equilibrada para los dos grupos de la materia.
La nota final, tanto en la primera como en la segunda oportunidad, ser谩 el m谩ximo de la calificaci贸n del examen final te贸rico-pr谩ctico, por una parte, y de la media ponderada de la evaluaci贸n continua (30%) y la calificaci贸n del examen te贸rico-pr谩ctico (70%), por otra parte.
Los alumnos que no se presenten al examen te贸rico-pr谩ctico tendr谩n la calificaci贸n de "no presentado".
Se recomienda dedicar por lo menos una hora y media de trabajo adicional por cada hora de clase expositiva e interactiva, adem谩s de las tutor铆as.
Asistencia a todas las actividades docentes.
Consulta de la bibliograf铆a recomendada.
Cursar "Espacios Vectoriales y C谩lculo Matricial".
Los alumnos dispondr谩n de los materiales de la asignatura en el Campus Virtual (Moodle). En estos apuntes est谩n los contenidos (te贸ricos y pr谩cticos) de la materia.
Esta gu铆a y los criterios y metodolog铆as en ella descritos est谩n sujetos a las modificaciones que se deriven de la normativa y las directrices de la 奇趣腾讯分分彩.
Indicaci贸n referida al plagio y al uso indebido de las tecnolog铆as en la realizaci贸n de las tareas o pruebas: Para los casos de realizaci贸n fraudulenta de ejercicios o pruebas, ser谩 de aplicaci贸n lo recogido en la 鈥淣ormativa de evaluaci贸n del rendimiento acad茅mico de los estudiantes y de la revisi贸n de las calificaciones鈥�.
Balbina Virginia Casas Mendez
- Departamento
- Estad铆stica, An谩lisis Matem谩tico y Optimizaci贸n
- 脕谤别补
- Estad铆stica e 滨苍惫别蝉迟颈驳补肠颈贸苍 Operativa
- 罢别濒茅蹿辞苍辞
- 881813180
- Correo electr贸nico
- balbina.casas.mendez [at] usc.es
- 颁补迟别驳辞谤铆补
- Profesor/a: Titular de Universidad
Maria Angeles Casares De Cal
- Departamento
- Estad铆stica, An谩lisis Matem谩tico y Optimizaci贸n
- 脕谤别补
- Estad铆stica e 滨苍惫别蝉迟颈驳补肠颈贸苍 Operativa
- 罢别濒茅蹿辞苍辞
- 881813183
- Correo electr贸nico
- mariadelosangeles.casares.decal [at] usc.es
- 颁补迟别驳辞谤铆补
- Profesor/a: Titular de Universidad
Julio Gonzalez Diaz
Coordinador/a- Departamento
- Estad铆stica, An谩lisis Matem谩tico y Optimizaci贸n
- 脕谤别补
- Estad铆stica e 滨苍惫别蝉迟颈驳补肠颈贸苍 Operativa
- 罢别濒茅蹿辞苍辞
- 881813207
- Correo electr贸nico
- julio.gonzalez [at] usc.es
- 颁补迟别驳辞谤铆补
- Profesor/a: Titular de Universidad
Iria Rodr铆guez Acevedo
- Departamento
- Estad铆stica, An谩lisis Matem谩tico y Optimizaci贸n
- 脕谤别补
- Estad铆stica e 滨苍惫别蝉迟颈驳补肠颈贸苍 Operativa
- Correo electr贸nico
- iriarodriguez.acevedo [at] usc.es
- 颁补迟别驳辞谤铆补
- Predoutoral Xunta
| Lunes | |||
|---|---|---|---|
| 15:00-16:00 | Grupo /CLE_01 | Castellano | Aula 02 |
| 17:00-18:00 | Grupo /CLIS_03 | Castellano | Aula 08 |
| 18:00-19:00 | Grupo /CLIS_04 | Castellano | Aula 07 |
| Martes | |||
| 15:00-16:00 | Grupo /CLE_01 | Castellano | Aula 02 |
| 17:00-18:00 | Grupo /CLE_02 | Castellano | Aula 03 |
| 惭颈茅谤肠辞濒别蝉 | |||
| 15:00-16:00 | Grupo /CLIS_01 | Castellano | Aula 07 |
| 15:00-16:00 | Grupo /CLIL_04 | Castellano | Aula de inform谩tica 3 |
| 16:00-17:00 | Grupo /CLIS_02 | Castellano | Aula 08 |
| 16:00-17:00 | Grupo /CLIL_06 | Castellano | Aula de inform谩tica 3 |
| 18:00-19:00 | Grupo /CLIL_05 | Castellano | Aula de inform谩tica 3 |
| Jueves | |||
| 15:00-16:00 | Grupo /CLIL_01 | Castellano | Aula de inform谩tica 3 |
| 16:00-17:00 | Grupo /CLIL_03 | Castellano | Aula de inform谩tica 3 |
| 17:00-18:00 | Grupo /CLE_02 | Castellano | Aula 03 |
| 18:00-19:00 | Grupo /CLIL_02 | Castellano | Aula de inform谩tica 3 |
| 22.01.2025 16:00-20:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 06 |
| 25.06.2025 10:00-14:00 | Grupo /CLE_01 | Aula 06 |