Ingeniería Informática (ofrece un grupo en inglés) Plan 2019
Grado y Doble Grado. Curso 2024/2025.
INVESTIGACIÓN OPERATIVA - 803307
Curso Académico 2024-25
Datos Generales
- Plan de estudios: 080E - GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA (2019) (2019-20)
- Carácter: Optativa
- ECTS: 6.0
SINOPSIS
COMPETENCIAS
Generales
CG_ID5-Poseer conocimientos racionales y críticos en el estudio de la ingeniería de datos y la inteligencia artificial.
CG_ID6-Conocer los métodos, técnicas e instrumentos de análisis para el estudio de la ingeniería de datos y la inteligencia artificial.
CG_ID7-Capacidad para encontrar soluciones alternativas en el planteamiento de un problema o en la utilización de la ingeniería de datos y la inteligencia artificial.
Transversales
CT_ID5-Utilizar un lenguaje inclusivo que respete las diversidades propias y características de las personas, y adquirir estrategias comunicativas orales y/o escritas eficaces para favorecer la transmisión del conocimiento.
CT_ID6-Analizar, razonar críticamente, pensar con creatividad y evaluar el propio proceso de aprendizaje discutiendo asertiva y estructuradamente las ideas propias y ajenas, ejerciendo auténtico espíritu de liderazgo.
Específicas
CE_ID4-Capacidad para comprender y aplicar de forma metodológica las técnicas y paradigmas de programación y algoritmia apropiadas para diseñar soluciones a problemas en el ámbito de la ingeniería de datos y la inteligencia artificial, determinando la idoneidad y complejidad de los algoritmos propuestos.
CE_ID23-Capacidad para emitir recomendaciones para la toma de decisiones a partir de los resultados obtenidos en los estudios basados en datos.
ACTIVIDADES DOCENTES
Clases teóricas
Seminarios
Clases prácticas
Trabajos de campo
Prácticas clínicas
Laboratorios
Exposiciones
Presentaciones
Otras actividades
TOTAL
Presenciales
No presenciales
Semestre
Breve descriptor:
Se introducirán al alumnado conocimientos y herramientas que podrán aplicar en el ámbito informático, destacando metodologías de programación lineal, no líneal, optimización en redes e introducción a la heurística matemática. Contenidos mínimos:
1.- Modelización matemática de problemas de optimización. Software de optimización.
2.- Programación lineal.
3.- Programación lineal entera.
4.- Programación no lineal.
5.- Optimización en redes.
6.- Heurísticas para resolver problemas de optimización.
Requisitos
Objetivos
2.- Conocer los ámbitos de aplicación donde aparecen problemas de optimización para la toma de decisiones.
3.- Modelizar un problema teniendo en cuenta el método más apropiado para resolverlo analizando su idoneidad y su complejidad.
4.- Realizar en equipo prácticas o problemas prácticos propuestos.
5.- Reconocer un problema de optimización, modelizarlo y saber resolverlo.
6.- Resolver problemas con el software adecuado analizando el problema y aplicando la solución.
Contenido
1.- Modelización matemática de problemas de optimización. Software de optimización.
2.- Programación lineal:
2.1.- Método Simplex.
2.2.- Método Simplex Dual.
3.- Programación lineal entera:
3.1.- Método de planos de corte.
3.2.- Método de ramificación y acotación.
3.3.- Método de ramificación y corte.
4.- Programación no lineal:
4.1.- Optimalidad de Karush-Kuhn-Tucker.
4.2.- Algoritmos de optimización sin restricciones sin diferenciación (algoritmos de comparación, coordenadas cíclicas, Neldermead, entre
otros).
4.3.- Algoritmos de optimización sin restricciones con diferenciación: Newton y cuasi-Newton, descenso de gradiente, gradiente conjugado,
descenso de gradiente estocástico, Adam.
4.4.- Optimización con restricciones: minimización secuencial no restringida.
5.- Optimización en redes:
5.1.- Problema del árbol soporte de peso mínimo.
5.2.- Problemas de camino mínimo.
5.3.- Problemas de flujo óptimo.
5.4.- Problemas de optimización de recorridos en redes.
6.- Heurísticas para resolver problemas de optimización.
Evaluación
Entrega de ejercicios o problemas propuestos por el profesor: Ponderación 40%.
Se requerirá la nota media final de un 5.00 sobre 10.00 para poder superar la asignatura.
Bibliografía
2.- Cormen, T.H., Leiserson, C.E., Rivest, R.L. (2009) Introduction to Algorithms. MIT Press, Cambridge Massachusetts.
3.- Hillier, F.S. & Lieberman, G.J. (2015). Introduction to Operations research. McGraw-Hill
4.- Kochendefer, A.J., & Wheeler, T.A. (2019). Algorithms for optimization. MIT Press
5.- Nocedal, J., & Wright, SJ. (2006). Numerical optimization. Springer
6.- Taha, H.A. (2012). Investigación en operaciones. Pearson
Otra información relevante
https://informatica.ucm.es/informacion-docente
Estructura
Módulos | Materias |
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No existen datos de módulos o materias para esta asignatura. |
Grupos
Clases teóricas y/o prácticas | ||||
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Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
Grupo D | 20/01/2025 - 09/05/2025 | JUEVES 15:00 - 17:00 | Aula 7 | ANTONIO ALBERTO RODRIGUEZ SOUSA |
VIERNES 15:00 - 17:00 | Aula 7 | ANTONIO ALBERTO RODRIGUEZ SOUSA |