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Academic Year/course: 2023/24

448 - Degree in Business Administration and Management

27339 - Operative Research


Syllabus Information

Academic year:
2023/24
Subject:
27339 - Operative Research
Faculty / School:
109 - Facultad de Economía y Empresa
Degree:
448 - Degree in Business Administration and Management
ECTS:
5.0
Year:
4
Semester:
First semester
Subject type:
Optional
Module:
---

1. General information

The main objective of this course is that the student acquires the necessary knowledge to scientifically solve complex decision problems in economic and business contexts. For this purpose, we will present the methods, models and techniques, both uni-criterion and multicriteria, most commonly used in scientific problem solving and we will introduce computer-based decision support systems. In short, it seeks to endow all stages of the decision making process with scientific rigour through the use of decisional tools (analytical and computer).
These proposals and objectives are aligned with the Sustainable Development Goals (SDGs) of the United Nations 2030 Agenda (https://www.un.org/sustainabledevelopment/), specifically, the activities planned in the course will contribute to the achievement of goals 1, 4, 8, 9, 11, 12 and 17.

2. Learning results

- Know the different scientific approaches followed throughout history to address the scientific resolution of economic and business problems.
- Know the new challenges and needs posed by scientific decision making in the so-called Knowledge Society.
- Handle common decisional tools with a cognitive orientation, in line with the holistic view of the real world.
- Keeping up to date with new scientific (multi-criteria) approaches followed in solving complex problems characterized by the existence of multiple scenarios, actors and criteria (both tangible and intangible).
- Be able to integrate into the decision-making process the objective, the rational and the tangible associated with traditional science together with the subjective, the emotional and the intangible associated with the human factor.
- In short, to be able to provide scientific rigour in resolving any decisional problem.

3. Syllabus

Unit 0: Preface
Presentation, Objectives, Approach, Syllabus, Assessment
Unit 1: Foundations of Decision Making
Decision Making Problems and Processes. Basic concepts and Techniques.
Unit 2: Linear Programming
Linear models, Simplex method, Post-optimal analysis, Software and applications
Unit 3: Transportation and Distribution
Transportation problem, Transhipment and Assignment problems, Software and applications
Unit 4: Integer Programming
Integer models. Case studies. Software and applications
Unit 5: Multicriteria Decision Making. Multiobjective Programming
Pareto optimal solutions, Compromise programming, Goal programming, Software and applications
Unit 6: Multicriteria Decision Making. Multiattribute Programming
Discrete Multicriteria Decision making, MAUT, AHP and Outranking methods, Software and applications

4. Academic activities

Theory sessions: 15 hours
Practice sessions (computer room): 35 hours
Personal study: 75 hours
Assessment tests: 2 hours
5 ECTS = 125 hours
Initially, the teaching and assessment methodology will be based on face-to-face classes. However, if necessary, for health reasons, they may be carried out online.

5. Assessment system

The course is assessed by continuous assessment in the first sitting and by global assessment in both sittings.
Continuous assessment:
Part 1 (uni-criterion): individual computer test on the use of the decisional tools seen in the classroom (50% of the final grade).
Part 2 (multicriteria): presentation and defence of a project carried out in small groups in which the decisional tools taught in the classroom will be applied to a problem as real as possible, selected by the students (50% of the final grade)
Global assessment:
A global test that will include the two parts mentioned above, taking into account that the project (part 2) will have to be carried out individually.
Assessment criteria:
In part 1 the assessment will take into account the modelling, resolution and interpretation, and use of the software. Part 2 will also evaluate the relevance of the selected problem, the exploitation and learning obtained, and the defence.
In order to pass the course, the student must obtain at least a grade of 5 out of 10, taking into account both parts.


Curso Académico: 2023/24

448 - Graduado en Administración y Dirección de Empresas

27339 - Investigación operativa


Información del Plan Docente

Año académico:
2023/24
Asignatura:
27339 - Investigación operativa
Centro académico:
109 - Facultad de Economía y Empresa
Titulación:
448 - Graduado en Administración y Dirección de Empresas
Créditos:
5.0
Curso:
4
Periodo de impartición:
Primer semestre
Clase de asignatura:
Optativa
Materia:
---

1. Información básica de la asignatura

Esta asignatura tiene como objetivo principal que el estudiante adquiera los conocimientos necesarios para la toma científica de decisiones en un contexto empresarial. Para ello, presenta los métodos, modelos y técnicas, tanto unicriterio como multicriterio, más empleados en la resolución científica de problemas e introduce los sistemas informáticos utilizados como ayuda a la decisión. En síntesis, busca dotar de rigor científico todas las etapas del proceso de toma decisiones mediante la utilización de herramientas decisionales.

Estos planteamientos y objetivos están alineados con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la Agenda 2030 de Naciones Unidas (https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/), en concreto, las actividades previstas en la asignatura contribuirán al logro de los objetivos 1, 4, 8, 9, 11, 12 y 17.

 

 

2. Resultados de aprendizaje

- Conocer las diferentes aproximaciones científicas seguidas a lo largo de la historia para abordar la resolución científica de los problemas económico-empresariales.

- Saber cuáles son los nuevos retos y necesidades que plantea la toma científica de las decisiones en la conocida como Sociedad del Conocimiento.

- Manejar herramientas decisionales tradicionales con una orientación cognitiva acorde con la visión holística de la realidad.

- Estar al corriente de las nuevas aproximaciones científicas (multicriterio) seguidas en la resolución de los problemas complejos caracterizados por la existencia de múltiples escenarios, actores y criterios (tanto tangibles como intangibles).

- Ser capaz de integrar en los procesos decisionales lo objetivo, racional y tangible asociado a la ciencia tradicional con lo subjetivo, emocional e intangible asociado al factor humano.

- En síntesis, debe estar capacitado para dotar de rigor científico la resolución de cualquier tipo de problema decisional.

 

 

3. Programa de la asignatura

Tema 0: Prólogo

Presentación, Objetivos, Aproximación, Programa, Evaluación

Tema 1: Fundamentos de la Toma de Decisiones

Problemas y procesos decisionales. Conceptos básicos y Técnicas 

Tema 2: Programación Lineal

Modelo general, Método del simplex, Análisis postoptimal, Software y aplicaciones

Tema 3: Distribución y Transporte

Problemas de Transporte, Transbordo y Asignación, Software y aplicaciones

Tema 4: Programación Entera

Casos particulares, Software y aplicaciones

Tema 5: Decisión Multicriterio. Multiobjetivo

Técnicas generadoras. Programación por compromiso, Programación por metas, Software y aplicaciones

Tema 6: Decisión Multicriterio. Multiatributo

Decisión multicriterio discreta. MAUT, AHP y Métodos de superación, Software y aplicaciones.

 

 

4. Actividades académicas

Clases magistrales: 15 horas

Clases prácticas: 35 horas

Estudio Personal: 75 horas

Pruebas Evaluación: 2h 

5 ECTS = 125 horas

En principio la metodología de impartición de la docencia y su evaluación está previsto que pivote alrededor de clases presenciales. No obstante, si las circunstancias lo requieren, podrán realizarse de forma online.

 

 

5. Sistema de evaluación

La asignatura se evaluará mediante evaluación continua, o global, en primera convocatoria; y exclusivamente por evaluación global en segunda convocatoria.

Evaluación continua:

Parte 1 (unicriterio): prueba informática individual aplicando las herramientas decisionales vistas en clase (50% de la nota).

Parte 2 (multicriterio): presentación y defensa de un trabajo en grupo en el que se apliquen las herramientas decisionales vistas en clase a un problema lo más real posible seleccionado por el alumno (50% de la nota).

Evaluación Global

Consta de una prueba que recogerá las dos partes anteriores teniendo en cuenta que el trabajo (parte 2) deberá ser individual.

Criterios de Evaluación:

En la parte 1 la valoración tendrá en cuenta la modelización, resolución e interpretación, y uso del software. En la parte 2 se valorará además la actualidad y relevancia del problema seleccionado, la explotación y aprendizaje obtenido y la defensa.

Para superar la asignatura deberá obtener al menos una calificación de 5 sobre 10, sumando las dos partes.