Métodos cuantitativos en logística - Programa de Ingeniería Industrial - 2026 - 10 NRC: 27042

Docente: Delio SALGADO.

2026-01-18

Descripción del curso

Este curso le permitirá al estudiante aplicar a nivel táctico y estratégico los métodos cuantitativos para comprender, diseñar y optimizar las operaciones logísticas en una empresa. Entendiendo por logística la administración de la cadena de suministros.

Propósito

Al finalizar el curso, el estudiante estará en capacidad de administrar, usando un enfoque cuantitativo, la cadena de suministros y lograr importantes ventajas competitivas para las empresas.

Programación específica

En la siguiente tabla se encuentra la programación esperada para el curso:

Semana Fecha Tema Evaluaciones
1 2026-01-19 Presentación del curso
1 2026-01-21 Introducción a las heurísticas, metaheurísticas y problemas combinatorios
2 2026-01-26 Heurísticas del vecino más cercano
2 2026-01-28 Heurísticas del vecino más cercano
3 2026-02-02 Heurísticas de inserción
3 2026-02-04 Heurísticas de inserción
4 2026-02-09 Heurísticas basadas en ahorro
4 2026-02-11 Heurísticas basadas en ahorro
5 2026-02-16 Heurísticas basadas en ahorro
5 2026-02-18 Examen parcial 1 (15%) Examen parcial 1 (15%) - Seguimiento 1 (10%)
6 2026-02-23 Algoritmos de búsqueda local
6 2026-02-25 Algoritmos de búsqueda local
7 2026-03-02 Algoritmos de búsqueda local
7 2026-03-04 Búsqueda adaptativa aleatorizada (GRAPS)
8 2026-03-09 Búsqueda adaptativa aleatorizada (GRAPS)
8 2026-03-11 Búsqueda adaptativa aleatorizada (GRAPS)
9 2026-03-16 Búsqueda adaptativa aleatorizada (GRAPS)
9 2026-03-18 Recocido simulado (Simulated annealing)
10 2026-03-23 Recocido simulado (Simulated annealing)
10 2026-03-25 Recocido simulado (Simulated annealing) Examen parcial 2 (15%) - Seguimiento 2 (10%)
11 2026-03-30 Recocido simulado (Simulated annealing)
11 2026-04-01 Semana Santa
12 2026-04-06 Búsqueda Tabú (Taboo Search)
12 2026-04-08 Búsqueda Tabú (Taboo Search)
13 2026-04-13 Búsqueda Tabú (Taboo Search)
13 2026-04-15 Búsqueda Tabú (Taboo Search)
14 2026-04-20 Algoritmos genéticos
14 2026-04-22 Examen Parcial 3 (15%) Examen parcial 3 (15%) - Seguimiento 3 (10%)
15 2026-04-27 Algoritmos genéticos
15 2026-04-29 Algoritmos genéticos
16 2026-05-04 Algoritmos genéticos
16 2026-05-06 Algoritmos genéticos
17 2026-05-11 Algoritmos genéticos
17 2026-05-13 Algoritmos genéticos
18 2026-05-18 Festivo
18 2026-05-20 Examen final Examen final (15%) - Seguimiento 4 (10%)
18 2026-05-25 Semana de exámenes
18 2026-05-27 Semana de exámenes

Evaluación

En la siguiente tabla se encuentra la programación de evaluaciones para el curso:

Tipo Evaluación Fecha Peso
Seguimiento Seguimiento 1 19 de enero - 18 de febrero 0.10
Examen Examen parcial 1 18 de febrero 0.15
Seguimiento Seguimiento 2 19 de febrero - 25 de marzo 0.10
Examen Examen parcial 2 25 de marzo 0.15
Seguimiento Seguimiento 3 26 de marzo - 22 de abril 0.10
Examen Examen parcial 3 22 de abril 0.15
Seguimiento Seguimiento 4 23 de abril - 20 de mayo 0.10
Examen Examen final 20 de mayo 0.15

En cualquier clase se puede realizar una actividad de seguimiento, quiz, taller, trabajo en equipo o similar. También existen actividades de seguimiento extraclase cuya entrega se realiza vía Moodle.

Las calificaciones se aproximarán a dos cifras decimales. Éstas se pueden ver en el curso virtual de apoyo a la presencialidad Moodle. Posteriormente serán subidas al SIGAA en las fechas estipuladas por el Calendario Institucional. La nota aprobatoria mínima es de \(3.00\) (\(2,9999999...\) no equivale a \(3.00\)), La calificación máxima es \(5.00\).

Los quizees, pruebas cortas y exámenes que, por fuerza mayor o caso fortuito, no se presenten deben poseer excusa autorizada por dirección de programa, para poder realizar actividad supletoria.

Dedicación requerida

El curso de Simulación posee \(3\) créditos. Un \(1\) crédito equivale a \(48\) horas de trabajo por parte del estudiante, lo que supone \(144\) horas de trabajo total. Esas \(144\) horas se dividirán de la siguiente manera:

  • Clases presenciales: \(64\) horas. Equivalente a \(4\) horas semanales durante \(16\) semanas
  • Trabajo autónomo (extraclase): \(80\) horas. Equivalente a \(5\) horas semanales durante \(16\) semanas.

Las actividades extraclase que tengan entregables, se deben hacer en el curso virtual de apoyo a la presencialidad en la plataforma Moodle.

Curso virtual de apoyo a la presencialidad

El curso virtual de apoyo a la presencialidad está disponible en el campus B-Learning Moodle.

En este espacio estará disponible todo el material del curso, conforme vaya pasando la programación. Se entregan todas las actividades extraclase.

El plazo de actividades que se presentan mediante el curso virtual no se cambia.

Correo grupal.

Para la gestión del curso se tiene un correo grupal mediante el cual se harán todas las comunicaciones. Si desea realizar una pregunta o consulta, este es el medio idóneo. La dirección electrónica a la que puede escribir es mtodoscuanti27043@upb.edu.co. Revise de manera continua las comunicaciones del curso en su correo institucional en la sección Grupos.

Correo electrónico de interés general escrito al correo del docente será redirigido al correo grupal del curso. En caso tener una consulta de interés particular, puede escribir al correo del docente delio.salgado@upb.edu.co.

Las actividades presentadas al correo grupal o al correo del docente no serán tenidas en cuenta.

En el caso de escribir al correo grupal o cualquier medio virtual, se recomienda usar la siguiente estructura:

  • Asunto
  • Saludo
  • Contenido
  • Despedida
  • Firma

Evite el uso de mayúsculas sostenida.

Cuide la ortografía, digitación y gramática.

Atención extraclase

En caso de ser necesario asesoría o atención extraclase con el docente, se cuenta inicialmente con los siguientes horarios:

  • Martes 10:00 - 12:00
  • Miércoles 14:00 - 16:00
  • Jueves 10:00 - 12:00

Lugar: Bloque 3 - Piso 5. Oficinas de atención a estudiantes o vía Microsoft Teams.

Aspectos metodológicos

El curso se desarrollará principalmente mediante conferencias temáticas por parte del docente. Lo anterior se complementará con talleres en clase, trabajo en equipo y aprendizaje colaborativo.

Se espera que en el curso se desarrollen, entre otras, las siguientes competencias y habilidades:

  • Pensamiento crítico.
  • Trabajo en equipo.
  • Comunicación interpersonal.
  • Autonomía.
  • Búsqueda de información de calidad.
  • Presentaciones orales.
  • Presentación de informes escritos.
  • Elaboración de ayudas visuales.

Notas importantes

  • Evite el plagio, en caso de presentar actividades en donde el docente detecte esta práctica, su calificación será de \(0.00\).

  • La asistencia es de carácter obligatorio. Es necesario que el estudiante participe en al menos el \(80\%\) de las actividades del curso. La inasistencia será causal de pérdida del curso con una calificación \(0.00\) (Art. 41. Reglamento Estudiantes.

  • La inasistencia por razones de enfermedad o fuerza mayor deberá justificarse al igual que las ausencias por eventos académicos, científicos, culturales y deportivos, en representación de la Universidad. La excusa no exime de la falta de asistencia.

  • Evite solicitar mejora de calificaciones al docente.

Libro guía.

Michalewicz, Zbigniew. Fogel, David. (2000). How to solve it: Modern Heuristics. Springer.