Versión imprimible Curso Académico
Programación combinatoria
Curso 2017/18
1. Datos Descriptivos de la Asignatura
ASIGNATURA: Programación combinatoria CÓDIGO: 299341904
- Centro: Facultad de Ciencias
- Titulación: Graduado en Matemáticas
- Plan de Estudios: G034 (publicado en 05-01-2012)
- Rama de conocimiento: Ciencias
- Itinerario/Intensificación: Estadística e Investigación Operativa
- Departamento/s: - Área/s de conocimiento:
  • Estadística e Investigación Operativa
- Curso: 4
- Carácter: Optativa
- Duración: Cuatrimestral
- Créditos ECTS: 6.0
- Horario: http://www.ull.es/view/centros/matematicas/Horarios_5/es
- Dirección web de la asignatura: http://www.campusvirtual.ull.es
- Idioma: Español/Inglés (75%/25%)


2. Requisitos para cursar la asignatura
No existen requisitos para cursar esta asignatura.


3. Profesorado que imparte la asignatura
Profesor/a Coordinador/a: HIPOLITO HERNANDEZ PEREZ
- Grupo: Teoría, PA y PE
- Departamento: Matemáticas, Estadística e Investigación Operativa
- Área de conocimiento: Estadística e Investigación Operativa
- Lugar Tutoría: Despacho del profesor en la segunda planta del edifico de la Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología
- Horario Tutoría: Lunes de 14:00 a 16:00 y viernes de 9:00 a 13:00. El horario y lugar de tutorías pueden sufrir modificaciones puntuales que serán debidamente comunicadas en tiempo y forma.
- Teléfono (despacho/tutoría): 922845245
- Correo electrónico: hhperez@ull.es
- Dirección web docente: http://www.campusvirtual.ull.es


4. Contextualización de la asignatura en el plan de estudio
- Bloque formativo al que pertenece la asignatura: Optativas
- Perfil profesional: Graduado/a en Matemáticas


5. Competencias
Básicas
[CB2] Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.
[CB3] Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
[CB5] Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.
Específicas
[CE5] Aprender de manera autónoma nuevos conocimientos y técnicas de las Matemáticas.
[CE6] Proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones reales sencillas, utilizando las herramientas matemáticas más adecuadas a los fines que se persigan.
[CE7] Resolver problemas de Matemáticas, mediante habilidades de cálculo básico y otros, planificando su resolución en función de las herramientas de que se disponga y de las restricciones de tiempo y recursos.
[CE8] Utilizar aplicaciones informáticas de análisis estadístico, cálculo numérico y simbólico, visualización gráfica, optimización u otras para experimentar en Matemáticas y resolver problemas.


6. Contenidos de la asignatura
Contenidos teóricos y prácticos de la asignatura
- Profesor: Hipólito Hernández Pérez
Tema 1: Introducción a la Optimización Combinatoria.
1.1 Camino a Costo Mínimo
1.2 Flujo a Costo Mínimo
1.3 Flujo Máximo

- Profesor: Hipólito Hernández Pérez
Tema 2: Problemas de rutas.
2.1 Viajante de Comercio
2.2 Viajante de Comercio con Recogidas y Entregas
2.3 Varios vehículos

- Profesor: Hipólito Hernández Pérez
Tema 3: Problemas de logística: localización, planificación, telecomunicaciones y cadena de suministros.
Actividades a desarrollar en otro idioma
Uso de vocabulario de inglés en la presentación de los contenidos de la asignatura. Enunciado en inglés de algunos ejercicios propuestos.

Consulta de bibliografía y otros contenidos (páginas webs, manuales, vídeos, etc.) en inglés.

Presentación (total o parcialmente) de informes de prácticas de laboratorio en inglés.


7. Metodología y volumen de trabajo del estudiante
Descripción
Cada alumno recibirá 30 horas de clases magistrales donde se introducirán los conceptos básicos, se describirán problemas y se explicaran métodos de resolución de los problemas de Programación Combinatoria.
Durante las 15 horas de clases de prácticas específicas se propondrán problemas para que el alumno adquiera destreza en el planteamiento y técnicas de resolución de problemas de Programación Combinatoria.
Durante las clases de Prácticas Informáticas se utilizaran algún programa que permiten resolver problemas de rutas, flujos, localización y logísticos, como pueden ser GUSEK, Excel, XPRESS, CPLEX o algún lenguaje de programación.
Finalmente, cada alumno será supervisado mediante 6 horas de seminarios-tutorías que velaran por la consecución de los objetivos y competencias enumerados para esta asignatura.


Actividades formativas en créditos ECTS, su metodología de enseñanza-aprendizaje y su relación con las competencias que debe adquirir el estudiante
Actividades formativas Horas presenciales Horas de trabajo autónomo Total Horas Relación con competencias
Clases teóricas  30.00   45.00   75  [CB2], [CB3], [CB5], [CE5], [CE6], [CE7], [CE8]
Clases prácticas (aula / sala de demostraciones / prácticas laboratorio)  15.00      15  [CB2], [CB3], [CE5], [CE6]
Preparación de exámenes     22.50   22.5  [CB5], [CE5]
Realización de exámenes  3.00      3  [CB5], [CE5]
Prácticas de informática / Laboratorios  6.00      6  [CB3], [CB5], [CE8]
Otros (seguimientos, seminarios y tutorías)  6.00   22.50   28.5  [CB2], [CB3], [CB5], [CE5], [CE6], [CE7], [CE8]
Total horas  60   90   150 
Total ECTS  6 


8. Bibliografía / Recursos
Bibliografía básica
“Programación Matemática”, Ed. Diaz de Santos, J.J. Salazar González (2001). (ISBN: 84-7978-504-7). [BULL]

Bibliografía complementaria
“Business Logistics, Supply Chain Managment - With CD”, Ronald Ballou (2004). (ISBN 978-0131076594 ). [BULL]

“Logistics”, David Bloomberg, Stephen LeMay y Joe B. Hanna (2002). (ISBN 978-0130101945)

"The Traveling Salesman Problem and its variations", Gregory Gutin, Abraham P. Punnen (2002). [BULL]

"Vehicle routing: Problems, Methods, and Applications". Second Edition. Paolo Toth, Daniele Vigo. MOS-SIAM Series on Optimization. 2014.


9. Sistema de evaluación y calificación
Descripción
El alumno será evaluado por la vía de las dos siguientes que más le beneficie.

* Vía 1. Se ponderará la nota de evaluación continua y el examen de convocatoria. La nota de evaluación continua tendrá un peso en la evaluación final de un 40%, mientras que el examen de convocatoria tendrá un 60%. El alumno que realice al menos una de las actividades de evaluación continua tendrá derecho a ser evaluado mediante esta vía. El examen final tendrá un carácter predominantemente práctico (problemas). La evaluación continua está constituida por las siguientes pruebas:
- Prácticas de laboratorio: Constituyen un 20% de la nota final de la asignatura. Se evaluarán los informes de prácticas entregados por el alumno.
- Realización de trabajos y su exposición: A cada alumno se le propondrá un trabajo (individual o en grupo) para el cuál el alumno tendrá que consultar bibliografía y otros contenidos (principalmente en inglés). El trabajo será expuesto en clase al resto de los compañeros. Esto supondrá un 10% de la nota final.
- Asistencia y participación. Supone un 10% de la nota final. Se evaluará la participación del alumno en clases (ejercicios realizados, contestación de preguntas, participación en las clases de laboratorio, etc.) y la asistencia a las clases (sobre todo charlas que se organicen explicando algún problema de Optimización Combinatoria y asistencia a clases de laboratorio).

* Vía 2. Realización del examen de convocatoria. En este examen, además de las pruebas de desarrollo incluirá una parte que permitirá evaluar las competencias que no se pueden evaluar por medio de las pruebas de desarrollo.

Nota: Con este sistema de dos vías se cumple el criterio de evaluación general del Grado de Matemáticas. La calificación final será la
máxima de las dos siguientes:
1) el resultado de ponderar la calificación del examen final con lo obtenido en la
evaluación continua; dándole a esta última un peso no inferior al 20%;
2) la calificación del examen final.



Estrategia Evaluativa
TIPO DE PRUEBA COMPETENCIAS CRITERIOS PONDERACIÓN
Pruebas de desarrollo  [CB2], [CB3], [CB5], [CE6], [CE7]   Demostrar la capacidad de plantear, resolver y extraer conclusiones de los problemas planteados.   60% 
Trabajos y proyectos  [CB2], [CB3], [CB5], [CE5], [CE6], [CE7], [CE8]   Demostrar capacidad para recopilar información de un tema planteado.
Demostrar capacidad para comunicar el tema planteado.
Demostrar la iniciativa,
creatividad y destreza en el planteamiento y
resolución de problemas
prácticos de optimización co 
 10% 
Informes memorias de prácticas  [CB2], [CB3], [CB5], [CE6], [CE7], [CE8]   Demostrar la habilidad en el
uso de herramientas computacionales en la
resolución de problemas de optimización combinatoria. 
 20% 
Escalas de actitudes  [CB2], [CB3], [CE6], [CE7]   Asistencia y participación en las clases.   10% 


10. Resultados de Aprendizaje
 Del alumno que supera esta asignatura se espera que:

1. Sepa formalizar problemas de Programación Combinatoria.

2. Conozca distintas metodologías para resolver problemas de Programación Combinatoria.

3. Sea capaz de profundizar en los aspectos computacionales de los distintos métodos utilizados y aplicar los algoritmos estudiados a la resolución de distintos problemas relevantes de la Optimización Combinatoria.
 


11. Cronograma / calendario de la asignatura
Descripción
 Como carácter general el alumno recibe cada semana dos horas de teoría, una hora de problemas en el aula y otra hora que puede ser de prácticas de laboratorio o de tutoría-seminario. Aún así el planteamiento de la asignatura es eminentemente práctico por lo que las horas de teoría serán ilustradas con ejemplos prácticos.

A continuación se muestra el Cronograma de la asignatura.

La distribución de los temas por semana es orientativo, puede sufrir cambios según las necesidades de organización docente.  


Segundo Cuatrimestre
SEMANA Temas Actividades de
enseñanza aprendizaje
Horas
de trabajo
presencial
Horas
de trabajo
autónomo
Total
Semana 1:  Tema 1.   4 clases teóricas    4.00   4.00   8 
Semana 2:  Tema 1.   2 clases teóricas + 2 clases de problemas    4.00   4.00   8 
Semana 3:  Tema 1.   2 clases de problemas (13 de febrero festivo)   2.00   2.00   4 
Semana 4:  Tema 2.   2 clases teóricas + 1 clase de problema + 2 clases de laboratorio   5.00   5.00   10 
Semana 5:  Tema 2.   2 clases teóricas + 2 clases seguimiento-seminario-tutoría   4.00   7.00   11 
Semana 6:  Tema 2.   3 clases teóricas + 1 clase de problemas   4.00   4.00   8 
Semana 7:  Tema 2.   2 clase teóricas + 2 clases de problemas   4.00   4.00   8 
Semana 8:  Tema 2.   2 clases teóricas + 2 clases de laboratorio   4.00   4.00   8 
Semana 9:  Tema 2.   3 clases teóricas + 1 clase de problemas   4.00   4.00   8 
Semana 10:  Tema 2.   2 clases teóricas + 2 clases seguimiento-seminario-tutoría   4.00   7.00   11 
Semana 11:  Tema 3.   2 clases teóricas + 2 clases de problemas   4.00   4.00   8 
Semana 12:  Tema 3.   2 clases teóricas + 2 clases de problemas   4.00   4.00   8 
Semana 13:  Tema 3.   2 clases de laboratorio (1 de mayo festivo)   2.00   2.00   4 
Semana 14:  Tema 3.   2 clases teóricas + 2 clases de problemas   4.00   5.50   9.5 
Semana 15:  Tema 3.
 
 2 clases teóricas + 2 clases seguimiento-seminario-tutoría

 
 4.00   7.00   11 
Semanas 16 a 18:     Examen de Convocatoria   3.00   22.50   25.5 
Total horas 60 90 150

Fecha de última modificación: 13-07-2017
Fecha de aprobación: 13-07-2017