240IOI31 - Mètodes Quantitatius d`Organització Industrial II

Última modificació: 30-06-2016
240IOI31 - Mètodes Quantitatius d'Organització Industrial II
Unitat responsable:
240 - ETSEIB - Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Industrial de Barcelona
Unitat que imparteix:
732 - OE - Departament d'Organització d'Empreses
Curs:
2016
Titulació:
MÀSTER UNIVERSITARI EN ENGINYERIA INDUSTRIAL (Pla 2014). (Unitat docent Optativa)
Crèdits ECTS:
4,5
Idiomes docència:
Castellà
Professorat
Responsable:
Pastor Moreno, Rafael
Altres:
Pastor Moreno, Rafael
García Villoria, Alberto
Capacitats prèvies
Capacidad para modelizar problemas de diseño y gestión de sistemas productivos, logísticos y de servicios mediante la
programación matemática, utilizando técnicas avanzadas de modelización. Conocimientos de programación en algún
lenguaje informático.
Requisits
Haber cursado la asignatura "Métodos Cuantitativos de Organización Industrial I" y haber obtenido la competencia
específica CEEORG2: diseñar, desarrollar y aplicar métodos analíticos (métodos cuantitativos, estadística, modelos y
herramientas de decisión) para la toma de decisiones estratégicas, tácticas y operativas en las organizaciones.
Competències de la titulació a les quals contribueix l'assignatura
Específiques:
CEEORG2. Dissenyar, desenvolupar i aplicar mètodes analítics (mètodes quantitatius, estadística, models i eines de
decisió) per a la presa de decisions estratègiques, tàctiques i operatives en les organitzacions.
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Metodologies docents
La metodología docente será principalmente práctica. De todas maneras habrá clases teóricas, clases prácticas y un
trabajo propuesto de evaluación. Se puede considerar que la metodología docente se divide en cuatro partes:
Sesiones presenciales de clases magistrales.
Sesiones presenciales de trabajo práctico (ejercicios y problemas).
Trabajo tutorizado en grupo.
Trabajo autónomo de estudio y realización de ejercicios y actividades.
En las sesiones de exposición de los contenidos, el profesorado introducirá las bases teóricas de la materia, conceptos,
métodos y resultados ilustrándolos con ejemplos convenientes para facilitar su comprensión.
En las sesiones de trabajo práctico en el aula, el profesorado guiará al estudiantado en la aplicación de los conceptos
teóricos para la resolución de problemas, fundamentando en todo momento el razonamiento crítico. Se propondrán
ejercicios que el estudiantado deberá resolver en el aula y, si no los acaba, fuera del aula, para favorecer el uso de las
herramientas básicas necesarias para la resolución de problemas y la realización del trabajo en grupo.
Se realizará un trabajo en grupo consistente en la resolución de un problema de organización industrial, cuya calificación
será la base de la evaluación de la asignatura.
Adicionalmente, el estudiantado, de forma autónoma, ha de trabajar los contenidos de la asignatura expuestos por el
profesorado y el resultado de las sesiones de trabajo práctico para asimilar y fijar los conceptos.
Objectius d'aprenentatge de l'assignatura
Desarrollar capacidades para modelizar y resolver, con la técnica o mix de técnicas más adecuadas, problemas de
organización industrial y de gestión. Concretamente, problemas de tipo combinatorio, usando procedimientos exactos y/o
heurísticos (o metaheurísticos / matheurísticos / hiperheurísticos).
Desarrollar la capacidad de investigar y desarrollar procedimientos de resolución adhoc para problemas no estándar.
Se trata, por tanto, de seguir aprendiendo a modelizar sistemas de gestión (MQOI-I), usando modelos matemáticos
(estándar y novedosos), y a obtener resultados numéricos de dichos modelos.
Hores totals de dedicació de l'estudiantat
Dedicació total: 112h 30m
Hores grup gran:
0h
0.00%
Hores grup mitjà:
27h
24.00%
Hores grup petit:
13h 30m
12.00%
Hores activitats dirigides:
0h
0.00%
Hores aprenentatge autònom:
72h
64.00%
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Continguts
Módulo 1: Programación matemática
Dedicació: 1h 30m
Grup mitjà: 1h 30m
Descripció:
Recordatorio de modelización mediante programación lineal y entera.
Módulo 2: Problemas de optimización
combinatoria.
Dedicació: 2h
Grup gran: 2h
Descripció:
Ejemplos de problemas combinatorios. Concepto y dificultades de resolución. Otros conceptos: problema,
ejemplar, algoritmo, cota y valor de una solución factible. Tipos de algoritmos: heurísticos y exactos. Complejidad
de algoritmos y problemas. Medidas de calidad de un algoritmo. Procedimiento de resolución de un problema
combinatorio.
Módulo 3: Algoritmos heurísticos.
Dedicació: 14h 30m
Grup gran: 2h 30m
Grup mitjà: 6h
Aprenentatge autònom: 6h
Descripció:
Ejemplo introductorio: problema de la mochila. Justificación. Tipos de métodos heurísticos. Clasificación según
estructura. Principios básicos. Ejemplos. Heurísticas para la PLE/PLM.
Módulo 4: Procedimientos enumerativos de
búsqueda.
Dedicació: 10h
Grup gran: 2h 30m
Grup mitjà: 3h
Aprenentatge autònom: 4h 30m
Descripció:
Ejemplo introductorio: problema de la mochila. Procedimientos enumerativos de búsqueda: grafos asociados a
problemas combinatorios. Optimización mediante separación y acotación (branch and bound, B&B). Optimización
mediante programación dinámica (PD). Heurísticas basadas en procedimientos enumerativos de búsqueda.
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Módulo 5: Algoritmos de exploración de
vecindarios.
Dedicació: 10h 30m
Grup gran: 3h
Grup mitjà: 4h 30m
Aprenentatge autònom: 3h
Descripció:
Algoritmo greedy determinista y aleatorio. Conceptos. Algoritmos de optimización local. Metaheurísticas.
Módulo 6: Matheurísticos / Hiperheurísticos.
Dedicació: 0h 30m
Grup gran: 0h 30m
Descripció:
Procedimientos matheurísticos: definición; matheurísticos con heurísticas (heurísticas para la PLE/PLM);
matheurísticos con exploración de vecindarios (corridor method). Procedimientos hiperheurísticos.
Módulo 7: Aplicaciones.
Dedicació: 4h 30m
Grup gran: 4h 30m
Descripció:
Gestión del tiempo de trabajo. Diseño de rutas de visitas. Electrificación rural.
Módulo 8: Trabajo de evaluación.
Dedicació: 69h
Grup mitjà: 9h
Activitats dirigides: 60h
Descripció:
Trabajo de evaluación tutorizado en grupo.
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Sistema de qualificació
La calificación del estudiantado será la máxima de las siguientes dos notas finales:
Nfinal 1= 0,8 Ntr + 0,2 Nep
Nfinal 2= 0,8 Ntr + 0,2 (0,5 Nep + 0,5 Nvp)
Nfinal: Nota final
Ntr: Nota trabajo
Nep: Nota enseñanzas prácticas
Nvp: Nota valoración del profesorado
Examen de reevaluación.
Dado que la mayor parte de la evaluación de la asignatura se basa en realizar un trabajo global y extenso en grupo, lo
que le da un carácter eminentemente práctico, la asignatura no contempla la posibilidad de realizar reevalución.
Normes de realització de les activitats
Normas realización pruebas:
Para la evaluación de las enseñanzas prácticas (Nep) se realiza una prueba escrita corta en la fecha que determine la
Escuela. El alumnado puede llevar todo el material que crea oportuno, excepto ordenador y teléfono móvil.
La nota de valoración del profesorado (Nvp) se basará en el grado de conocimiento demostrado por cada alumno en las
sesiones prácticas y en la realización del trabajo en grupo.
El trabajo (Ntr) consistirá en resolver un problema de organización industrial. Se entregará un documento con la
exposición del algoritmo desarrollado, con una extensión máxima a definir, y, el día que se evalúen las enseñanzas
prácticas (Nep), y a continuación en uno de los ordenadores de las aulas informáticas de la ETSEIB, se resolverá un
número ejemplares dado en un tiempo limitado (las soluciones obtenidas deberán ser enviadas, en un formato
establecido, por correo electrónico al profesorado de la asignatura de forma inmediata).
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Bibliografia
Bàsica:
Pinedo, Michael L. Planning and scheduling in manufacturing and services [en línia]. 2nd ed. Nova York: Springer, 2009
[Consulta: 07/07/2015]. Disponible a:
<http://site.ebrary.com/lib/upcatalunya/docDetail.action?docID=10340697&showFull=false&noreader=1>. ISBN
9781441909091.
Dell'Amico, Mauro ; Maffioli, Francesco ; Martello, Silvano. Annotated bibliographies in combinatorial optimization. Chichester:
John Wiley & Sons, c1997. ISBN 047196574X.
Boussaïd, Ilhem; Lepagnot, Julien; Siarry, Patrick. "A survey on optimization metaheuristics". Information Sciences [en línia].
Vol. 237, Pp. 82-117, 2013 [Consulta: 20/09/2016]. Disponible a:
<http://www.sciencedirect.com/science/journal/00200255>.
Altres recursos:
Transparencias de la asignatura
Transparencias de la asignatura, que se colgarán en el campus ATENEA
Enunciados de las prácticas
Enunciados de las prácticas, que se colgarán en el campus ATENEA
Enunciado del trabajo del curso
Enunciado del trabajo del curso, que se colgará en el campus ATENEA
Recursos web
http://www.ioc.upc.edu/recerca/divisio/eol
http://www.ioc.upc.es/
http://bibliotecnica.upc.es/
http://portal.isiknowledge.com/
Material audiovisual
Nom recurs
Recurs
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