| Centro |
| Facultad de Ciencias Matemáticas |
| Departamento |
| Estadística e Investigación Operativa |
| Profesor responsable |
| Sin datos cargados |
| Met. Docent |
| En las clases de teoría el profesor introducirá los conceptos y métodos de la programación lineal, acompañándolos de ejemplos y ejercicios propuestos a los estudiantes. En las clases prácticas los estudiantes modelizarán problemas, los resolverán e interpretarán los resultados. |
| Met. Avaluació |
| El método de evaluación consistirá en un examen teórico-práctico. Se valorará la asistencia a las prácticas y la entrega de los trabajos propuestos en ellas. |
| Bibliografia |
| - Bazaraa, M., Jarvis, J. y Sherali, H.: Linear Programming and Network Flows. (1990). Wiley (Segunda edición). - Vanderbei, R.J.: Linear Programming. Foundations and Extensions. Kluwer, 2001, Segunda edición. - Winston, W.L.: Introduction to Mathematical Programming: Applications and Algorithms. (1995). Duxbury Press (Segunda edición). - Schrage, L.: Optimization Modelling with LINDO (1997). Duxbury Press. (5ªedición) - Williams, H.: Model Building in Mathematical Programming. Wiley 1990. |
| Continguts |
| Teoría 1. Introducción a la Investigación Operativa. El modelo de Programación Lineal. 2. Conjuntos Convexos. 3. Poliedros. Puntos Extremos y Direcciones Extremas. 4. El Método Simplex. Algoritmo Básico del Simplex. 5. Solución Inicial y Convergencia. 6. Teoría de la Dualidad. 7. Algoritmo Dual del Simplex. 8. Análisis de Sensibilidad. Prácticas 1. Resolución gráfica de modelos en R2 2. Modelización de problemas lineales 3. Resolución de problemas utilizando códigos comerciales 4. Interpretación de resultados |
| Objetius |
| - Introducir la Investigación Operativa y en particular las diferentes ramas de la Programación Matemática. - Introducir el modelo de Programación Lineal, sus fundamentos matemáticos y las herramientas básicas de resolución de problemas y análisis de resultados: Algoritmo del Simplex, Dualidad y Análisis Post-óptimo. - El objetivo de las prácticas es familiarizar al alumno con la formulación de modelos de programación lineal y su resolución mediante códigos comerciales, así como con las técnicas básicas para realizar el análisis post-óptimo de resultados. |
| URL de Fitxa |