1 Introducción

1.1 Sylabus

ESTO ES UN CAMBIO REALIZADO POR VICMAN

1. Identificación del curso.

  • Programa academico: Ingenieria industrial.
  • Ciclo: Profesional.
  • Nombre del curso: Programación matemática aplicada a la ingenieria industrial.
  • Tipo de curso: Teórico-Práctico.
  • N° de creditos: 3

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2. Concepción del curso.

En el curso se aplicará la programación matemática en la modelación solución de algunos problemas de Ingeniería Industrial. Esta materia pretende dotar al estudiante, los fundamentos en programación matemática para modelar y solucionar problemas del contexto en los que las soluciones heurísticas tradicionales ofrecen soluciones con márgenes de mejora.

Recomendaciones(saberes previos): Lógica de programación, Planeación y Control de la Producción, Logística, Distribución de Planta, Investigación de Operaciones, Programación Lineal.

  • Metas de aprendizaje.

    • Identificación de situaciones reales problemáticas que podrían ser modeladas matemáticamente para su optimización y asociándolas los problemas clásicos de la Ingeniería Industrial.

    • Delimitación de problemas reales en recortes modelables considerando las variables más críticas en el comportamiento del sistema modelado.

    • Comprender los diferentes componentes de un modelo de programación matemática y su representación.

    • Modelar mediante programación matemática diversas situaciones reales.

    • Adaptar modelos matemáticos para inclusión de característica adicionales.

    • Implementar y solucionar dichas modelaciones haciendo uso de las herramientas informáticas destinadas para tal fin (programas de programación algebraica utilizando solvers).

  • Determinación de competencias

    • Identifica situaciones y problemas del contexto en donde la modelación matemática puede ser aplicada mediante el análisis crítico de los factores y variables envueltos en la solución.

    • Extiende las formulaciones matemáticas de problemas clásicos a formulaciones matemáticas más complejas con el fin de integrar características adicionales relevantes y que podrían afectar la solución final de situaciones reales.

    • Formula y soluciona modelos matemáticos de optimización para abordar problemas clásicos de ingeniería mediante la programación matemática y las herramientas informáticas propias para tales fines.

3. Tópicos del curso.

  1. Repaso de formulación de modelos de PL y PL entera mixta.
  2. Lenguajes algebraicos y optimizadores
  3. NEOS-SERVER para optimización
  4. Uso de variables binarias y modelado de condiciones lógicas
  5. Modelos de flujo en redes y aplicaciones
  6. Problema de cubrimiento de conjuntos y aplicaciones
  7. Problema de empaquetamiento de conjuntos y aplicaciones
  8. Problema de la mochila y aplicaciones
  9. Problema del agente viajero y aplicaciones
  10. Problema de ruteo de vehículos y aplicaciones
  11. Problema de asignación cuadrática y aplicaciones
  12. Modelos de planeación de la producción y aplicaciones
  13. Problema de patrones de corte y generación de columnas.
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4. Recursos

Descripcion Tipo Cantidad
Docente Humano 1
Secretaria acadèmica Humano 1
Laboratorio de informatica Infraestructura 1
Conexiòn a internet Infraestructura 1
Espacio en servidor universidad Pagina web 1
MS Office Software 1
AMPL Software 1
GAMS Software 1
GLPK Software 1
CPLEX Software 1
Computador Tecnologico 1
Video Bean Tecnologico 1

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4. Lecturas recomendadas.

  1. H P Williams (2013). Model Building in Mathematical Programming. Wiley
  2. Josef Kallrath. Algebraic Modeling Systems, Modeling and Solving Real World Optimization Problems. Springer
  3. H P Williams (2009). Logic and Integer Programming. Springer
  4. P Toth, D Vigo. The Vehicle Routing Problem. SIAM
  5. Y Pochet, L A Wolsey. Production Planning by Mixed Integer Programming. Springer
  6. R K Ahuja, T L Magnanti, J B Orlin. Network Flows, Theory, algorithms and Applications. Prentice Hall
  7. Arenales, M., Morabito, R., Armentano, V., & Yanasse, H. (2017). Pesquisa operacional: para cursos de engenharia. Elsevier Brasil.