U niversidad nacional de piura facultad de ingenieria industrial dpto. Acad. Ingenieria industrial silabo




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títuloU niversidad nacional de piura facultad de ingenieria industrial dpto. Acad. Ingenieria industrial silabo
fecha de publicación10.03.2016
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UNIVERSIDAD NACIONAL DE PIURA

FACULTAD DE INGENIERIA INDUSTRIAL


DPTO. ACAD. INGENIERIA INDUSTRIAL


SILABO




  1. INFORMACION GENERAL

Nombre de la Asignatura : Investigación de Operaciones II

Código : IO3413

Facultad : Ingeniería Industrial


Escuela Profesional : Ingeniería Industrial e Ingeniería Informática

Nivel de Estudio : Cuarto

Condición : Obligatorio

Requisito : IO3412 (Investigación de Operaciones I)

Número de créditos : 04 (cuatro)

Horas de clase semanales : Total (5) Teoría (3) Práctica (2)

Semestre Académico : I-2010

Profesor Responsable : Ing. Miguel Jiménez Carrión M.Sc.

Grupo 10 y Grupo 11


I.SUMILLA
Asignatura teórico-práctica que contribuye a capacitar al estudiante para identificar problemas y plantear mejores en cualquier actividad económica de bienes y/o servicios. Construye modelos matemáticos lineales y no lineales aplicando las técnicas de solución apropiados; y diseña algoritmos evolutivos en modelos cuya complejidad requieren mucho tiempo de procesamiento de cómputo para encontrar una respuesta. Incluye: Problemas de Redes, Programación Dinámica y el Problema de Dimensionalidad, Procesos estocásticos y Cadenas de Markov, Teoría de Decisión y Modelos de Líneas de Espera; Software basados en los diferentes algoritmos estudiados.



  1. OBJETIVOS GENERALES



Al finalizar la asignatura de INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES II, el alumno deberá ser capaz de:


  • Describir e identificar plenamente los diferentes casos de problemas estudiados, contrastando los modelos matemáticos teóricos que lo representa con la práctica.

  • Aplicar los algoritmos de solución especializados en cada caso para dar respuesta al problema particular mostrando la eficiencia de solución de estas técnicas frente a los métodos de solución del modelo matemático.

  • Utilizar el software disponible basados en los algoritmos especializados que le permite obtener respuestas analizando y discutiendo los resultados frente a diferentes escenarios en que puede encontrarse los casos de estudio.

  • Determinar la necesidad de la utilización de organismos satisfactorios y construir Algoritmos Genéticos Simples.


  1. CONTENIDO Y CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES





Nº Semana

Fecha

Actividades


UNIDAD DE APRENDIZAJE I: Teoría de Redes

Duración: 13 horas

Objetivos específicos:

  1. El alumno conocerá los conceptos básicos de redes, e identificará tres tipos de problemas, sus modelos matemáticos y algoritmos de solución.

01

5h

    1. Introducción. Definiciones básicas.

    2. El problema de la ruta más corta.

02

5h

    1. El Problema del árbol de extensión mínimo

    2. El problema de flujo máximo

03

1h

    1. Aplicaciones y utilización del software Invop.


UNIDAD DE APRENDIZAJE II: Programación Dinámica

Duración: 17 horas

Objetivos específicos:

  1. El alumno identificará algunos modelos de programación matemática que son susceptibles de resolver utilizando la técnica enumerativa de la programación dinámica.

  2. Conocerá el problema de dimensionalidad de la programación dinámica, los problemas combinatorios y la metaheurística de los algoritmos genéticos.

03

2h

    1. Introducción. Principio de Optimidad. Características de un problema de Programación Dinámica.

    2. Ejemplo prototipo. Procedimiento de Solución Vía Programación Dinámica.

03

2h

Práctica Calificada Nº 1

04

5h

    1. Diferentes estructuras de Programación Dinámica

05

5h

    1. Diferentes estructuras de programación Dinámica

06

3h

    1. El problema de Dimensionalidad en Programación Dinámica.

2.4.1 Algoritmos genéticos

2.5 Aplicaciones.


UNIDAD DE APRENDIZAJE III: Procesos Estocásticos y Cadenas de Markov

Duración: 14 horas

Objetivos específicos:

  1. El alumno conocerá las características que definen los procesos estocásticos y las propiedades de los procesos de Markov.

  2. Aprenderá a modelar situaciones reales para predecir el comportamiento a corto y largo plazo sobre el comportamiento del mercado de ciertos productos usando el enfoque de cadenas de Markov.

06

2h

3.1 Procesos estocásticos, Definición y aplicaciones Ilustrativas.

07

2h

Práctica calificada Nº 2

07

3h

3.2 Cadenas de Markov. Definiciones, propiedades

3.3 Distribución estacionaria de las cadenas de Markov regulares.

08

2h

Examen Parcial

08

3h

3.4 Cadenas de Markov Absorbentes

09

2h

3.4 Cadenas de Markov Absorbentes

3.5 Aplicaciones y utilización del Software WinQSB.


UNIDAD DE APRENDIZAJE IV: Análisis de Decisiones

Duración: 13 horas

Objetivos específicos:

  1. El alumno conocerá cuales son las características de los modelos de decisión y los criterios de decisión.

  2. Identificará plenamente un modelo de decisión, y utilizará el mejor criterio de decisión que resuelve mejor el modelo. Así mismo identificará los modelos de P.L. dentro del contexto de los modelos de decisión

09

3h

4.1 El Problema de decisión, características y tipos de modelos de decisión.

10

2h

Práctica calificada Nº 3

10

3h

4.2 Criterios de decisión Bajo Incertidumbre.

11

5h

4.3 Criterio de decisión Bajo riesgo.

4.4 Árboles de decisión.

4.5 Aplicaciones


UNIDAD DE APRENDIZAJE V: Modelos de Líneas de Espera

Duración: 13 horas

Objetivos específicos:

  1. Hacer conocer al alumno, los conceptos, características y las medidas de efectividad en los modelos de líneas de espera.

  2. Formular modelos que representan a sistemas reales, resolverlos y tomar decisiones eficaces.

12

2h

Práctica calificada Nº 4

12

3h

5.1 Introducción y definiciones. Características de los modelos de líneas de espera.

13

5h

5.2 Notación de Kendall-Lee. Definición de estados Transientes y estables.

5.3 Derivaciones axiomáticas de las distribuciones de arribos y distribución de salidas para líneas de espera poisssonanas.

5.4 Modelos de Líneas de espera poissonianas

14

5h

5.4 Modelos de líneas de espera poissonianas

5.5 Modelos de líneas de espera no poissonianas

5.6 Aplicaciones


  1. ESTRATEGIAS METODOLOGICAS


  • Para el desarrollo de la asignatura se utilizará el método exposiciones propiciando el diálogo y la participación activa de los alumnos.

  • Se formará grupos de cuatro alumnos como máximo para formular un trabajo de investigación de aplicación real y en beneficio a la comunidad.

  • Se desarrollarán prácticas de laboratorio de para los cuales se usará el software de Investigación de Operaciones WinQSB., la hoja de cálculo Excel, Invop y otros.


La asignación de horas por cada tipo de sesión de clases (incluidas las prácticas calificadas y el examen parcial será el siguiente:


Unidad de Aprendizaje (UA)

Tipo de sesión de clase

Total de Unidad

Teoría en aula

Práctica en aula

Práctica laboratorio Cómputo

Seminario taller en aula




I

8.0

02

02

1.0

13.0

II

9.0

02

04

2.0

17.0

III

7.0

04(*)

02

1.0

14.0

IV

8.0

02

02

1.0

13.0

V

9.0



02

2.0

13.0

Total horas en la asignatura

70.0

(*) Horas de la Tercera Práctica calificada y Examen Parcial


  1. EVALUACIÓN DE APRENDIZAJE



Las modalidades de evaluación del aprendizaje, el número de evaluaciones y su peso ponderado asignado son los siguientes:

Cuatro prácticas calificadas (PC), 40 %; dos exámenes parciales (EP), 20 % cada uno; y un trabajo encargado (TE), 20 %.

Nota promocional de la asignatura:


Además se considerará que la asistencia a clases, y demás aspectos evaluativos se sujetarán a lo estipulado en el Reglamento Académico de la UNP (Art. 39) y normas adicionales al respecto.


Unidades de

aprendizaje

Modalidades de evaluación

Práctica

de aula

Examen parcial

Trabajo

encargado

UA N° 1

PC1: de 1.1 á 1.5

EP

(UA Nº 1 y 2)




UA N° 2

PC2: de 2.1 á 2.5




UA N° 3

PC3: de 3.1 á 3.5

EF

(UA Nº 3,4 y 5)

TE

UA N° 4

PC4: de 4.1 á 4.5

UA N° 5






  1. BIBLIOGRAFÍA



1. DAELLENBACH Y OTROS: “Introducción A las Técnicas de Investigación de Operaciones”. Cía Edit. Continental S. A. México, 1990.
2. DINKEL, JOHN Y OTROS: “Administración Científica”. Representaciones y servicios de Ingeniería. S.A. México, 1980.
3. EPPEN GOULD: “Investigación de Operaciones en la Ciencia Administrativa. 5ta Edición. Prentice Hall. 2000.

4. JIMENEZ CARRION M: “Apuntes personales de REDES y PROGRAMACION DINAMICA”. 2004
5. HILLIER –LIEBERMAN: "Introducción a la Investigación de Operaciones". Libros Mc-Graw Hill, México, 1992.
6. MATHUR SOLOW: “Investigación de Operaciones, el Arte de la Toma de Decisiones”. Prentice–Hall. Hispanoamericana. México.1992.
7. MOSKOWITZ HERBERT Y OTROS : “Investigación de operaciones”. Editorial Prince Hall Internacional. Colombia. 1982.
8. PRAWDA WITENBERG, J.: "Métodos y Modelos de Investigación de Operaciones. Vol. I y II”. Edit. Limusa. S.A. México, 1980.
9. TAHA, HAMDY A.: "Investigación de Operaciones, una introducción". Edit. Prentice-Hall, México, 1998.
10. WISTON WAYNE L: “Investigación de Operaciones Aplicaciones y Algoritmos” .Grupo Editorial Iberoamérica, México 1994.
DIRECCIONES ELECTRÓNICAS
http://members.tripod.com/~operativa: Es un sitio en español sobre Investigación Operativa.
http://investigacion-operaciones.com: Página mantenida por el Dr. Franco Bellini M. de la Universidad Santa María, Caracas Venezuela.
http://club.telepolis.com/jim_car_miguel: Página personal del Ing. Miguel Jiménez C. M.Sc. Profesor Principal del DAIO – FII – UNP.


VIII. ASESORIA ACADEMICA
INGº. MIGUEL JIMENEZ CARRION

Lugar : Área de Investigación de Operaciones.

Horario :


Lunes

Martes

Miércoles

Jueves

Viernes

12:30 hrs.

A

14:30 hrs.

12:30 hrs.

A

14:30 hrs.

12:30 hrs.

A

14:30 hrs.

12:30 hrs.

A

14:30 hrs.

12:30 hrs.

A

14:30 hrs.

Piura, Junio del 2010

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