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Academic Year/course: 2023/24

425 - Bachelor's Degree in Industrial Organisational Engineering

30125 - Extension of Operational Research


Syllabus Information

Academic year:
2023/24
Subject:
30125 - Extension of Operational Research
Faculty / School:
175 - Escuela Universitaria Politécnica de La Almunia
Degree:
425 - Bachelor's Degree in Industrial Organisational Engineering
ECTS:
6.0
Year:
3
Semester:
First semester
Subject type:
Compulsory
Module:
---

1. General information

The decisions made by an Industrial Organization Engineer concern a wide range of areas within a production process . The concept of optimization is basic to these types of decisions. In this context, operations research is an essential tool because it provides quantitative methods that support any type of technical decision within that production process. The subject has a strong applied character, where the resolution of practical cases and the use of basic computer tools are more important than the exhaustive development of mathematical contents related to theproposed topics.

These approaches and objectives are aligned with the following Sustainable Development Goals (SDGs) of the United Nations Agenda 2030 (https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/), in such a way that the acquisition of the learning results of the subject provides training and competence to contribute to some extent to their achievement:

  • GOAL 8. Decent Work and Economic Growth
  • GOAL 12. Responsible Production and Consumption

2. Learning results

1. Differentiate between stochastic and deterministic models.

2. Identify and formulate more complex models involving nonlinear functions and/or integer variables.

3. Identify and formulate operational research models in real systems whose behavior depends on chance, to predict their performance and assist in decision making, either at the design stage or in the comparison of alternative policies.

4. Manage the mathematical foundations necessary for the resolution of these models.

5. Use computer programs to solve the proposed models.

6. Apply simulation models in the analysis of complex system.

3. Syllabus

1. Entire Programming: Binary, integer and mixed integer programming.

2. Non-linear programming: Karush-Kuhn-Tucker (CKKT) conditions. Numerical methods: SQP algorithm.

3. Dynamic programming: Discrete and continuous models.

4. Inventory theory: Fixed and stochastic demand.

5. Queuing theory: M/M/1 and M/M/C systems. Generalization to other systems.

6. Simulation with sand: Entities, resources, queues, basic and advanced processes

4. Academic activities

1. The subject is articulated with 4 hours of face-to-face class per week during the 15 weeks of the four-month period. All hours are taught in the computer classroom, where theoretical concepts are taught and reinforced with practical work through the use of mathematical software.

2. Personal work: 60 hours

5. Assessment system

Continuous assessment system

Written tests: There will be two written tests along the term. They will deal with theoretical and/or practical aspects of the subject . Its weight in the qualification is 60%. The learning outcomes to which they are related are 1, 2, 3, 4 and 6.

Participatory controls: Throughout the subject there will be 2 participatory type controls. Its weight in the rating is of 10 %. The learning results to which they are related are 1, 2, 3, 4 and 6.

In the written tests and participatory type controls will be evaluated:

  • understanding of the mathematical concepts used to solve problems
  • the use of efficient strategies and procedures in their resolution
  • clear and detailed explanations
  • the absence of mathematical errors in development and solutions
  • correct use of terminology and notation
  • clear, orderly and organized exposition
  • mastery and correct use of the mathematical software commands needed to solve problems the detail of the code used in the resolution of the problems

Work of an applied nature: An individual work on simulation and analysis of queueing theory will be carried out. Its weight in the qualification is 30%. The learning results to which they are related are 1, 2, 3, 4, 5 and 6.

In the works will be valued:

  • mastery and correct use of the mathematical software commands needed to solve problems the correct resolution of the problems and the mathematical methods and strategies used
  • the detail of the code used in the resolution of the problems
  • the correct interpretation of the results obtained
  • the ability to select the most appropriate method
  • clear and detailed explanations and/or reasoning to the questions asked
  • the final result and quality of the work
  • the quality and coordination of the exposition
  • the mathematical language used
  • the quality of bibliographic sources
  • teamwork
  • the attitude shown during the development of the work, as well as the greater or lesser participation in it

Global assessment

Students who have not passed the subject with the continuous assesment system must take a compulsory written test equivalent to the written tests described in point 1, whose weight in the final grade will be 70%, and must also submit the individual work that has been assigned to them throughout the subject, its weight being 30% of the final grade. The assessment criteria will be those set forth in the previous sections.


Curso Académico: 2023/24

425 - Graduado en Ingeniería de Organización Industrial

30125 - Ampliación de investigación operativa


Información del Plan Docente

Año académico:
2023/24
Asignatura:
30125 - Ampliación de investigación operativa
Centro académico:
175 - Escuela Universitaria Politécnica de La Almunia
Titulación:
425 - Graduado en Ingeniería de Organización Industrial
Créditos:
6.0
Curso:
3
Periodo de impartición:
Primer semestre
Clase de asignatura:
Obligatoria
Materia:
---

1. Información básica de la asignatura

Las decisiones propias de un Ingeniero en Organización Industrial incumben a muy diversos ámbitos dentro de un proceso de producción. El concepto de optimización es básico para ese tipo de decisiones. En este contexto,  la investigación operativa es una herramienta imprescindible porque aporta métodos cuantitativos que apoyan cualquier tipo de decisión técnica dentro de ese proceso productivo. El curso tiene un marcado carácter aplicado, donde prima la resolución de casos prácticos y el manejo de herramientas informáticas básicas sobre el desarrollo exhaustivo de contenidos matemáticos relacionados con los temas propuestos.

Estos planteamientos y objetivos están alineados con los siguientes Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la Agenda 2030 de Naciones Unidas (https://www.un.org/sustainabledevelopment/es/), de tal manera que la adquisición de los resultados de aprendizaje de la asignatura proporciona capacitación y competencia para contribuir en cierta medida a su logro:

  • ODS 8. Trabajo decente y crecimiento económico.
  • ODS 12. Producción y consumo responsables.

2. Resultados de aprendizaje

  1. Diferenciar entre modelos estocásticos y deterministas.
  2. Identificar y formular modelos más complejos en los que intervienen funciones no lineales y/o variables enteras.
  3. Identificar y formular modelos de investigación operativa en sistemas reales cuyo comportamiento depende del azar, para predecir el rendimiento de los mismos y ayudar a la toma de decisiones, bien en la etapa de diseño o bien en la comparación de políticas alternativas.
  4. Manejar los fundamentos matemáticos necesarios para la resolución de estos modelos.
  5. Utilizar programas informáticos para la resolución de los modelos propuestos.
  6. Aplicar los modelos de simulación en el análisis de sistemas complejos.

3. Programa de la asignatura

  1. Programación Entera: Programación binaria, entera y entera mixta. 
  2. Programación no lineal: Condiciones de Karush-Kuhn-Tucker (CKKT). Métodos numéricos: algortimo SQP.
  3. Programación dinámica: Modelos discretos y continuos.
  4. Teoría de inventarios: Demanda fija y estocástica.
  5. Teoría de colas: Sistemas M/M/1 y M/M/C. Generalización a otros sistemas.
  6. Simulación con Arena: Entidades, recursos, colas, procesos básicos y avanzados.

4. Actividades académicas

  1. La asignatura se articula con 4 horas de clase presencial a la semana durante las 15 semanas que dura el cuatrimestre. Todas las horas se imparten en el aula de informática, donde se imparten conceptos teóricos que son reforzados con el trabajo práctico mediante el uso de software matemático.
  2. Trabajo personal: 60 horas

5. Sistema de evaluación

Sistema de evaluación continua

Pruebas escritas: A lo largo del curso se realizarán dos pruebas escritas. Versaran sobre aspectos teóricos y/o prácticos de la asignatura. Su peso en la calificación es del 60%. Los resultados de aprendizaje con los que están relacionados son el 1, 2, 3, 4 y 6.

Controles de tipo participativo: A lo largo del curso se realizarán 2 controles de tipo participativo. Su peso en la calificación es del 10 %. Los resultados de aprendizaje con los que están relacionados son el 1, 2, 3, 4, y 6.

En las pruebas escritas y los controles de tipo participativo se evaluará:

  • el entendimiento de los conceptos matemáticos usados para resolver los problemas
  • el uso de estrategias y procedimientos eficientes en su resolución
  • explicaciones claras y detalladas
  •  la ausencia de errores matemáticos en el desarrollo y las soluciones
  • uso correcto de la terminología y notación
  • exposición ordenada, clara y organizada
  • el dominio y uso correcto de los comandos del software matemático necesarios para resolver los problemas
  • el detalle del código utilizado en la resolución de los problemas

Trabajos de carácter aplicado: Se realizará un trabajo de tipo individual sobre simulación y análisis de teoría de colas. Su peso en la calificación es del 30%. Los resultados de aprendizaje con los que están relacionados son el 1, 2, 3, 4, 5 y 6.

En los trabajos se valorará:

  • el dominio y uso correcto de los comandos del software matemático necesarios para resolver los problemas
  • la correcta resolución de los problema y los métodos y estrategias matemáticas empleadas
  • el detalle del código utilizado en la resolución de los problemas
  • la correcta interpretación de los resultados obtenidos
  • la capacidad para seleccionar el método más apropiado
  • explicaciones y/o razonamientos claros y detallados a las preguntas realizadas
  • el resultado y calidad final del trabajo
  • la calidad y coordinación en la exposición del mismo
  • el lenguaje matemático utilizado
  • la calidad de las fuentes bibliográficas
  • el trabajo en equipo
  • la actitud mostrada durante el desarrollo del trabajo, así como la mayor o menor participación en el mismo

Evaluación global 

Los alumnos que no hayan superado la asignatura con el sistema de calificación continuada, deberán realizar en las convocatorias oficiales una prueba escrita de carácter obligatorio equivalente a las pruebas escritas descritas en el punto 1, cuyo peso en la nota final será del 70%, además deberá presentar los trabajos de forma individual que se le hayan adjudicado a lo largo del curso siendo su peso un 30% de la nota final. Los criterios de evaluación serán los expuestos en los apartados anteriores.