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:
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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.