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FO.ES.D.01 V 1.3 |
MATERIA: |
INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES I
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Código : |
IO5013
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Duración : |
Del 01-08-2022 Al 01-09-2022
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Horario : |
B ( 10:00 a 12:00 )
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Aula : |
AULA - A 05
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Nombre del docente : |
CESAR WILDE VILLAGOMEZ VILLARROEL
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Lugar y horario de atención a estudiantes : |
Por zoom los lunes, mi¿rcoles y viernes de 17:00 a 18:00
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Formato de silabo : |
 MoAm2020 |
NOMBRE DE LA MATERIA
INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES I
INFORMACIÓN DEL DOCENTE
Mi carrera docente la inicié en la Universidad Mayor de San Simón el año 1989. En la UPB fui Jefe de las Carreras de Ingeniería de la Producción e Ingeniería Industrial y de Sistemas antes de comenzar a desempeñarme como Decano de la Facultad de Ingeniería y Arquitectura (desde el año 1999 a la fecha). Además de impartir Investigación de Operaciones I y haber impartido Modelos Cuantitativos y Gestión de la Innovación Tecnológica en los programas de Maestría, desde hace algunos años estoy trabajando en el desarrollo un tema nuevo en Programación Lineal, denominado Análisis Predictivo. También soy autor de un capítulo del libro “Prospectiva Tecnológica en Latinoamérica: evolución y perspectivas” editado en Brasil.
En el ejercicio profesional, he sido Presidente del Programa de Innovación Continua dependiente del Consejo Departamental de Competitividad y actualmente soy Presidente del Directorio de la Fundación para la Promoción e Investigación de Productos Andinos (PROINPA) así como Director del Consorcio para el Desarrollo Sostenible de Ecorregión Andina (CONDESAN), con base en Lima-Perú. Adicionalmente, desde el año 2010 me desempeño como Par Evaluador Internacional de Carreras de Ingeniería Industrial en el marco del MERCOSUR.
ATENCIÓN A LOS ESTUDIANTES
Cuando las condiciones lo permitan, la atención presencial la realizaré en mi oficina, ubicada en la planta alta del edificio de Vicerrectorado, los días lunes, miércoles y viernes de 17:30 a 18:30. Por la emergencia de la pandemia y mientras podamos retornar al campus con todas las medidas de bioseguridad, estableceremos sesiones por zoom para consultas grupales en los días y horarios mencionados. Agradeceré comprender que sus requerimientos no podré atender los sábados y domingos. De igual manera, las consultas recibidas en el curso virtual serán respondidas de lunes a viernes entre las 8:00 y 8:30.
PRESENTACIÓN DE LA MATERIA
Existen una serie de herramientas lógicas y matemáticas o procedimientos estandarizados que proporcionan con base científica solución óptima a una amplia gama de problemas que pueden presentarse a nivel empresarial, industrial o hasta en situaciones cotidianas. Estas herramientas permiten obtener información útil para el vital proceso de toma de decisiones y su aplicación es fundamental para el ingeniero del futuro, sea su desenvolvimiento en áreas técnicas o a nivel gerencial. Adicionalmente la materia por su enfoque analítico se constituye en una invitación para pensar y analizar la situación problemática planteada.
CÓDIGO DE CONDUCTA. PRINCIPIOS Y NORMAS
Son normas del curso todas las que se encuentran en los Reglamentos y disposiciones particulares o especiales emitidas por las autoridades de la Universidad. Su ignorancia no exime de responsabilidad ni a estudiantes ni docentes. La ASISTENCIA es obligatoria en todas las clases, así como la participación en todas las actividades programadas en la plataforma de la UPB Virtual. Los casos de ausencia a clase o inasistencia a exámenes se rigen por lo dispuesto en el Reglamento Estudiantil: sólo se permite el equivalente de una Falta de Asistencia por crédito académico. La postergación de exámenes requiere autorización previa tramitada ante la Decanatura de Admisiones y Asuntos Estudiantiles y el previo pago extraordinario de tasas, sin embargo, si la ausencia el día del examen excediese el límite de faltas, el estudiante pierde el derecho a rendir las pruebas de evaluación. Se considera una FALTA DE ASISTENCIA tanto la inasistencia como el hecho de que un estudiante ingrese tarde a la clase o la abandone antes de que concluya. Con el fin de desarrollar el hábito de la PUNTUALIDAD, la materia se inicia a la hora programada. No existe tiempo de tolerancia para ingresar con atraso al aula física o remota. Asimismo, las horas de cierre de actividades en la plataforma de la UPB Virtual son inamovibles. La DISCIPLINA y la ACTITUD POSITIVA son condiciones para un aprendizaje efectivo. En ese sentido, se espera que los estudiantes mantengan un ambiente disciplinado en el aula y brinden un trato respetuoso al docente, con una actitud positiva antes y durante las actividades de aprendizaje. El estudiante que emplee teléfonos celulares y recursos tecnológicos de manera distractiva o lúdica, recibirá la sanción de expulsión del aula real o remota y la anotación de una Falta de Asistencia. La Universidad promueve la HONESTIDAD ACADÉMICA, Por las características especiales de alguna tarea, es posible que se instruya el uso de alguna otra norma de citación. El fraude académico y el plagio en exámenes, trabajos, prácticas u otra actividad curricular, es sancionado con la reprobación de la materia, además de la pérdida del derecho a ingresar al cuadro de honor y a la graduación con mención. La reincidencia causa el inicio de un proceso disciplinario universitario que puede concluir con la suspensión o expulsión de la Universidad. Se considera fraude académico a la presentación de documentos o trabajos de cualquier tipo que no son -total o parcialmente- obra de quien los presenta como si fuesen de su autoría, o que en su elaboración participa o intenta participar una persona no autorizada. También se considera fraude académico a la acción de acceder o intentar acceder a información o recursos no autorizados durante una prueba de evaluación. La LIBERTAD DE PENSAMIENTO, el RESPETO a la dignidad humana, las formas correctas de relacionamiento interpersonal y la NO DISCRIMINACIÓN son valores promovidos y aplicados en todas las actividades. Para rendir las pruebas sumativas del primer examen parcial, el estudiante debe estar inscrito en la materia.
Normativa del curso:
- Puntualidad: La materia se inicia a la hora programada. No existe tiempo de tolerancia para ingresar con atraso. Las horas de cierre de actividades en la plataforma de la UPB Virtual son inamovibles.
- Respeto al docente y a sus compañeros: Es importante mantener un respeto mutuo en clase.
- Disciplina: En clase es condición para un aprendizaje efectivo. El uso de teléfonos celulares en aula y la visita a sitios de internet no académicos desde el computador o tableta están prohibidos y reciben la sanción de expulsión del aula y la anotación de una falta de Asistencia, salvo que el docente establezca para cada oportunidad las condiciones en las que los estudiantes pueden utilizar las tecnologías de información y comunicación.
- Honestidad: El fraude académico y el plagio en exámenes, trabajos, prácticas u otra actividad curricular es sancionado con la reprobación de la materia, además de la pérdida del derecho a ingresar al cuadro de honor y a la graduación con mención. La reincidencia causa el inicio de un proceso disciplinario universitario que puede concluir con la suspensión o expulsión de la Universidad.
COMPETENCIAS DE SALIDA
La UPB ha establecido que, al concluir el curso, el estudiante debería haber alcanzado el desarrollo de competencias básicas, transversales y específicas, en el nivel de Memorización, Comprensión, Aplicación, Análisis, Evaluación o Creación.
Competencias Básicas:
- Competencia Digital. En el entorno digital, crear y evaluar datos e información, resolver problemas, comunicarse y colaborar, cumpliendo estándares de seguridad informática. (Aplicación)
- Competencia Matemática. Utilizar y relacionar los números, sus operaciones, los símbolos, las formas de expresión y razonamiento matemático, tanto para producir e interpretar información, como para ampliar el conocimiento sobre aspectos cuantitativos y espaciales de la realidad, así como para resolver problemas. (Evaluación)
- Comunicación en Idioma Español. Expresar e interpretar conceptos, pensamientos, sentimientos, hechos y opiniones de forma oral y escrita, para interactuar lingüísticamente en idioma español, de una manera adecuada y creativa en todos los posibles contextos sociales y culturales, como la educación y la formación, la vida privada o profesional y el ocio. (Creación)
Competencias transversales:
- Aprendizaje Permanente y Autónomo. Adquirir, procesar y asimilar nuevos conocimientos y capacidades, organizando autónomamente su propio aprendizaje y gestionando eficazmente los recursos; siendo consciente de sus formas de aprender tanto en procesos didácticos formales como experienciales, y desarrollando estrategias para su mejora continua. (Aplicación)
- Creatividad e Innovación. Generar ideas y soluciones nuevas, novedosas, originales y diferentes, dirigidas a resolver problemas o necesidades en diferentes situaciones o contextos, con el propósito de crear valor de manera sostenible, que se encuentre al alcance y disposición de la sociedad. (Comprensión)
- Liderazgo y Trabajo en Equipo. Liderar y participar en equipos de trabajo, creando un ambiente profesional desafiante y orientado al logro de objetivos, que facilita el desarrollo profesional y el bienestar de los miembros, la afirmación de los valores organizacionales y las conductas responsables medioambientalmente. (Aplicación)
Competencias Específicas:
- Capacidad para aplicar conocimientos de matemáticas, ciencias e ingeniería (Análisis)
- Capacidad de usar las técnicas, habilidades y herramientas modernas de ingeniería necesarias para la práctica de ingeniería (Evaluación)
- Capacidad para identificar, formular y resolver problemas de ingeniería. (Aplicación)
- Capacidad para diseñar y conducir experimentos, así como interpretación y analizar datos (Evaluación)
- Capacidad para diseñar un sistema, componente o proceso para satisfacer las necesidades deseadas, dentro de limitaciones económicas, sociales, políticas, éticas, de salud y de seguridad. (Comprensión)
OBJETIVOS DE APRENDIZAJE DE LA MATERIA
Espero que al finalizar el curso:
- Comprenda, identifique y construya modelos cuantitativos.
- Construya, resuelva y analice la solución óptima de modelos de Programación Lineal.
- Construya y resuelva mediante aplicaciones computacionales modelos de Programación Entera.
- Reconozca, construya y resuelvas modelos de redes como Transporte, Transbordo y Asignación.
- Comprenda la importancia de la utilización de distintos tipos de modelos cuantitativos para la optimización en los sistemas reales estudiados.
PROGRAMACIÓN DE LAS UNIDADES Y SESIONES DE APRENDIZAJE, CON DETALLE DE LOS RECURSOS Y LAS ACTIVIDADES OBLIGATORIAS
Unidades de aprendizaje
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UNIDAD 1: Modelos Cuantitativos Objetivo: Lograr que los estu- diantes comprendan las particularidades de un modelo cuantitativo. |
SESIÓN 1 - Modelos Cuantitativos Objetivo: El objetivo de esta clase es que comprendas el concepto de modelo y sus diferencias con un sistema real Contenido: Los modelos y su importancia, tipos de modelos, modelos cuantitativos, fases de un estudio Material de estudio: Texto, diapositivas, video Antes de la clase: Leer el capítulo I del texto (páginas 1-6). Después de la clase: Volver a leer el capítulo I del texto y ver el video sobre Investigación de Operaciones. Resultados de aprendizaje: 1) Comprender y ejemplificar el concepto de modelo. 2) Identificar las características de un modelo cuantitativo. 3) Identificar un modelo de programación lineal. |
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UNIDAD 2: Programación Lineal: Construcción de Modelos
Objetivo: Lograr que los estudiantes construyan modelos de programación lineal con diferentes grados de dificultad. |
SESIÓN 2 - Programación Lineal: Construcción de modelos Objetivo: El objetivo de esta clase es que puedas aplicar los 6 pasos recomendados para la construcción de modelos de PL. Contenido: Definición de Programación Lineal, Estructura, Construcción de modelos de Programación Lineal. Ejemplo inicial con variantes. Material de estudio: Texto, diapositivas, video y documentos subidos a la plataforma Antes de la clase: Leer el texto, páginas 7-18 Después de la clase: Resolver los ejercicios planteados al final del capítulo II del texto (paginas 19-22) y problemas adicionales subidos a la plataforma. Resultados de aprendizaje: 1) Construir modelos de programación lineal. |
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SESIÓN 3 - Programación Lineal: Construcción de modelos Objetivo: El objetivo de esta clase es que puedas aplicar los 6 pasos recomendados para la construcción de modelos de PL. Contenido: Casos especiales de restricciones, variables con dos o más subíndices, ejemplos de aplicación. Material de estudio: Texto, diapositivas, video sobre programación lineal, documento subido a plataforma y problemas propuestos adicionales subidos a la plataforma Antes de la clase: Trabajar con todos los problemas propuestos de capítulo II del texto y problemas adicionales subidos a la plataforma Después de la clase: Resolver los ejercicios adicionales propuestos durante y al final de la sesión que deben subirse a la plataforma para revisión. Resultados de aprendizaje: 1) Construir modelos de programación lineal. |
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SESIÓN 4 - Programación Lineal: Construcción de modelos Objetivo: El objetivo de esta clase es que puedas aplicar los 6 pasos recomendados para la construcción de modelos de PL. y resolverlos mediante una aplicación computacional. Contenido: Ejemplos varios de Construcción de modelos de Programación Lineal. Resolución mediante la aplicación computacional QM for Windows. Material de estudio: Texto, diapositivas, problemas de exámenes pasados subidos a la plataforma. Antes de la clase: Resolver los problemas propuestos de capítulo II del texto, problemas adicionales subidos a la plataforma y problemas adicionales de la sesión previa. Leer las páginas 41-43 del texto. Después de la clase: Resolver modelos construidos mediante la aplicación computacional. Resultados de aprendizaje: 1) Construir modelos de programación lineal con diversos niveles de dificultad. 2) Comprender y utilizar la aplicación QM for Windows. |
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UNIDAD 3: Programación Lineal: Resolución y Análisis Objetivo: Lograr que los estudiantes resuelvan modelos de programación lineal.
Lograr que los estudiantes realicen el análisis a partir de la solución óptima.
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SESIÓN 5 - Resolución de modelos de Programación Lineal por el Método Gráfico Objetivo: El objetivo de esta clase es que puedas resolver modelos de programación lineal por el método gráfico. Contenido: Métodos de Resolución, Tipos de Solución, Método Gráfico. Material de estudio: Texto, diapositivas, aplicación computacional QM for Windows. Antes de la clase: Leer las páginas 23-28 del texto. Después de la clase: Resolver los ejercicios propuestos en la página 51 del texto. Resultados de aprendizaje: 1) Exponer las diferencias entre métodos de resolución. 2) Describir los tipos de solución. 3) Determinar la solución óptima por el método gráfico. |
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SESIÓN 6 Resolución de modelos de Programación Lineal por el Método Simplex Objetivo: El objetivo de esta clase es que puedas resolver modelos de programación lineal por el método simplex. Contenido: Método Simplex Material de estudio: Texto, diapositivas. Antes de la clase: Leer las páginas 28-40 del texto. Después de la clase: Resolver los ejercicios propuestos en las páginas 51-52 del texto. Resultados de aprendizaje: 1) Describir las características del método simplex. 2) Aplicar el método simplex en la resolución de modelos de programación lineal. 3) Identificar el tipo de solución. |
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SESIÓN 7 - Programación Lineal: Interpretación y Análisis Objetivo: El objetivo de esta clase es que puedas interpretar y analizar la solución óptima. Contenido: Método Simplex: tipos de solución. Interpretación y Análisis de la Solución Óptima. Material de estudio: Texto, diapositivas, aplicación computacional QM for Windows. Antes de la clase: Leer las páginas 35 a 38 y 46 a 51 del texto. Después de la clase: Resolver los problemas dados en clase y los de la página 52 del texto. Resultados de aprendizaje: 1) Identificar los tipos de solución en el método Simplex. 2) Realizar interpretación de la solución óptima. 3) Identificar las restricciones críticas. 4. Identificar los rangos de variación de lados derechos y coeficientes de la función objetivo. 5) Identificar cambios que no implican cambio en la base como parte del análisis. |
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SESIÓN 8 - Programación Lineal: Análisis a partir de la Solución Óptima Objetivo: El objetivo de esta clase es que puedas analizar cambios en el modelo de programación lineal. Contenido: Interpretación y Análisis de la Solución Óptima. Material de estudio: Texto, diapositivas, aplicación computacional QM for Windows. Antes de la clase: Leer las páginas 46 a 51 y 79 a 84 del texto. Después de la clase: Resolver los problemas planteados en clase y resolver la práctica dada. Resultados de aprendizaje: 1) Comprender y ejemplificar cambios en parámetros del modelo. 2) Realizar análisis a partir de cambios el modelo de programación lineal. |
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Examen |
SESION 9 Primer Parcial |
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UNIDAD 4 Teoría del Dual Objetivo: Lograr que los estudiantes comprendan la importancia del problema dual y su solución para el análisis del problema primo. |
SESIÓN 10 - Teoría del Dual Objetivo: El objetivo de esta clase es que puedas utilizar los conceptos relacionados con el problema dual para realizar análisis. Contenido: Problema Dual y procedimiento para hallar el dual, propiedades, solución del dual a partir de la solución del problema primo, interpretación económica, método dual-simplex. Material de estudio: Texto, diapositivas, aplicación computacional QM for Windows. Antes de la clase: Leer el capítulo IV del texto, páginas 53 a 62. Después de la clase: Resolver el problema de la página 62 y los problemas planteados en clase. Resultados de aprendizaje: 1) Plantear la solución del dual a partir de la solución del primo. 2) Determinar rangos de variación de coeficientes tecnológicos de variables no básica. 3) Realizar la interpretación económica. |
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UNIDAD 5 Análisis de Sensibilidad Objetivo: Lograr que los estudiantes puedan aplicar el Análisis de Sensibilidad con los enfoques matricial y Predictivo. |
SESIÓN 11 - Análisis de Sensibilidad enfoque Matricial Objetivo: Que los estudiantes conozcan los enfoques para realizar análisis de sensibilidad y puedan aplicar el análisis matricial. Contenido: Introducción al Análisis de Sensibilidad. Enfoques para el análisis de sensibilidad. Versión matricial de la tabla óptima del simplex. Análisis matricial: cambio en lados derechos. Material de estudio: Texto, diapositivas. Antes de la clase: Leer del texto las páginas 63 a 68. Después de la clase: Resolver los ejercicios propuestos en clase y en el texto (páginas 93 a 94). Resultados de aprendizaje: 1) Describir las razones por las cuales se realiza el análisis de sensibilidad. 2) Ejemplificar los dos enfoques del análisis de sensibilidad. 3) Identificar los elementos de la versión matricial del método simplex. 4) Resolver matricialmente cambios en lados derechos. |
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SESIÓN 12 - Análisis de Sensibilidad enfoque Matricial Objetivo: Que los estudiantes puedan aplicar el análisis matricial. Contenido: Análisis matricial: cambio en coeficientes de la función objetivo, en coeficientes tecnológicos de variables no básicas y nueva variable de decisión. Material de estudio: Texto, diapositivas. Antes de la clase: Leer las páginas 70 a 75 del texto. Después de la clase: Resolver los ejercicios propuestos en clase y en el texto (páginas 93 a 94). Resultados de aprendizaje: 1) Resolver matricialmente cambios en coeficientes de la función objetivo. 2) Resolver matricialmente cambios en coeficientes tecnológicos de variables no básicas. 3) Resolver matricialmente cambios en nueva variable de decisión. |
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SESIÓN 13 - Análisis de Sensibilidad enfoque Matricial Objetivo: Que los estudiantes puedan aplicar el análisis matricial. Contenido: Análisis matricial: nueva restricción y cambios simultáneos. Introducción al análisis predictivo. Material de estudio: Texto, diapositivas, aplicación computacional QM for Windows. Antes de la clase: Leer las páginas 75 a 79 del texto. Después de la clase: Resolver los problemas dados en clase. Resultados de aprendizaje: 1) Resolver matricialmente cambios en nueva restricción. 2) Resolver matricialmente cambios simultáneos. |
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SESIÓN 14 - Análisis de Sensibilidad enfoque Predictivo Objetivo: Que los estudiantes puedan aplicar el análisis predictivo. Contenido: Análisis predictivo: cambio en lados derechos, cambio en coeficientes de la función objetivo y cambio en coeficientes tecnológicos. Material de estudio: Texto, diapositivas, aplicación computacional QM for Windows. Antes de la clase: Leer páginas 79 a 85 del texto. Después de la clase: Resolver los ejercicios planteados en la clase. Resultados de aprendizaje: 1) Resolver por análisis predictivo cambios en lados derechos. 2) Resolver por análisis predictivo cambios en coeficientes de la función objetivo. 3) Resolver por análisis predictivo cambios en coeficientes tecnológicos de variables no básicas. |
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SESIÓN 15 - Análisis de Sensibilidad enfoque Predictivo Objetivo: Que los estudiantes puedan aplicar el análisis predictivo. Contenido: Análisis predictivo: nueva variable de decisión, nueva restricción, ejemplos varios Material de estudio: Texto, diapositivas, aplicación computacional QM for Windows. Antes de la clase: Leer páginas 79 a 92 del texto. Después de la clase: Resolver los ejercicios propuestos en las páginas 93 y 94 del texto. Resultados de aprendizaje: 1) Resolver por análisis predictivo cambios en nueva variable de decisión. 2) Resolver por análisis predictivo cambios en número de restricciones. |
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UNIDAD 6 Programación Entera Objetivo: Lograr que los estudiantes construyan y resuelvan modelos de programación entera |
SESIÓN 16 - Programación Entera Objetivo: Que los estudiantes identifiquen los tipos de modelos de programación entera y puedan construirlos. Contenido: Definición de Programación Entera, Estructura, clasificación, Construcción de Modelos de Programación Entera: Situaciones Especiales. Material de estudio: Texto, diapositivas, aplicación computacional QM for Windows. Antes de la clase: Leer las páginas 95 a 102 del texto. Después de la clase: Resolver los problemas propuestos de la página 102 a 104 del texto. Resultados de aprendizaje: 1) Identificar modelos de programación entera binaria y mixta. 2) Plantear las 6 situaciones especiales para la construcción de modelos de programación entera. |
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SESIÓN 17 - Programación Entera Objetivo: Que los estudiantes puedan construir modelos de programación entera y resolverlos mediante aplicaciones computacionales. Contenido: Ejemplos de construcción de modelos de Programación Entera. Resolución por QM for Windows. Material de estudio: Texto, diapositivas, aplicación computacional QM for Windows, Caso de estudio. Antes de la clase: Resolver los problemas propuestos de la página 102 a 104 del texto. Después de la clase: Resolver los problemas adicionales dados en clase. Resultados de aprendizaje: 1) Construir modelos de programación entera de diferentes niveles de dificultad 2) Resolver modelos de programación entera mediante la aplicación QM for Windows. |
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Examen |
SESION 18 Segundo parcial |
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UNIDAD 7 Modelos de Redes
Objetivo: Lograr que los estudiantes construyan modelos de redes, los resuelvan e interpreten la solución óptima.
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SESIÓN 19 - Modelos de Transporte Objetivo: Que los estudiantes reconozcan los elementos de un modelo de transporte y puedan plantear la tabla de trasporte. Contenido: Modelo de Trasporte, Definición, Balanceado, Tabla de Transporte, Tipos de Tablas. Material de estudio: Texto, diapositivas, video Antes de la clase: Leer las páginas 105-112 del texto. Después de la clase: Resolver los ejercicios propuestos al final del capítulo VII del texto. Resultados de aprendizaje: 1) Identificar los elementos de un modelo de transporte. 2) Balancear el modelo de transporte. 3) Plantear la tabla de un modelo de transporte. 4) Identificar una tabla factible. |
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SESIÓN 20 – Resolución de modelos de Transporte y Variantes al modelo de transporte. Objetivo: Que los estudiantes puedan plantear la tabla de transporte en caso de situaciones especiales y resolver modelos de transporte mediante aplicaciones computacionales. Contenido: Técnicas de Resolución Manuales y Computacionales. Rutas no existentes. Caso maximizar. Material de estudio: Texto, diapositivas, aplicación QM for windows. Antes de la clase: Leer las páginas 105-114 del texto. Después de la clase: Resolver los ejercicios propuestos. Resolver la práctica que debe ser subida al sistema. Resultados de aprendizaje: 1. Plantear la tabla de transporte con rutas no existentes. 2) Plantear la tabla de costos relativos en el caso maximizar. 3) Resolver un modelo de transporte mediante QM for Windows. 4) Realizar la interpretar la solución óptima. |
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SESIÓN 21 – Modelo de Transbordo Objetivo: Que los estudiantes reconozcan las particularidades de un modelo de transbordo y puedan plantear la tabla de transporte. Contenido: Modelo de Transbordo, Planteamiento de la Tabla de Transporte, Resolución como modelo de transporte tanto manualmente como mediante la aplicación computacional QM for Windows. Material de estudio: Texto, diapositivas, video Antes de la clase: Leer las páginas 115-117 del texto. Después de la clase: Resolver los ejercicios propuestos. Resultados de aprendizaje: 1. Identificar los elementos de un diagrama de red. 2) Plantear un modelo de transbordo como tabla de transporte. 3) Resolver la tabla de transporte mediante QM for Windows. |
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SESIÓN 22 - Modelos de Asignación Objetivo: Que los estudiantes reconozcan las particularidades de un modelo de asignación. Contenido: Modelo de Asignación, definición, balanceado, tabla de asignación, técnica manual de resolución, ejemplos resueltos, resolución mediante aplicaciones computacionales. Material de estudio: Texto, diapositivas, video Antes de la clase: Leer las páginas 118-123 del texto. Después de la clase: Resolver los ejercicios propuestos en las páginas 124 y 125 del texto y la práctica adicional para subir a la plataforma. Resultados de aprendizaje: 1. Identificar los elementos de un modelo de asignación. 2) Plantear la tabla de asignación. 3) Resolver modelos de asignación mediante QM for Windows. |
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SESIÓN 23 – Resolución de modelos de Asignación y Dudas sobre la materia Objetivo: Que los estudiantes puedan plantear sus dudas sobre modelos de asignación y sobre todos los temas de la materia. Contenido: Resolución de Modelos de Asignación y consultas sobre toda la materia. Material de estudio: Texto, diapositivas. Antes de la clase: Resolver los ejercicios propuestos en las páginas 124 y 125 del texto. Después de la clase: Resolver los ejercicios propuestos en las páginas 124 y 125 del texto y resolver el caso Good Tire Inc. Resultados de aprendizaje: 1) Plantear y resolver modelos de asignación de distinto grado de dificultad. 2) Eliminar las dudas de todas las unidades temáticas. |
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Examen final |
SESIÓN 24 Examen Final |
METODOLOGÍA
Para comenzar un tema, se solicita a los estudiantes que antes del inicio de la clase, puedan leer lo plantado en el texto y ver los videos que se habilitan en el curso virtual. En el aula se comienza por controles de lectura y análisis de los videos y/o repaso de algunos conceptos importantes con la participación activa de los estudiantes.
Posteriormente se procede a la resolución de problemas simples en principio y luego tanto en aula como fuera del aula, la resolución de problemas variados en cuanto al grado de dificultad, cuyo objetivo es fijar en el estudiante los conceptos del tema en estudio. Finalmente se tiene el planteamiento y resolución de problemas de aplicación para llegar a niveles de análisis y síntesis.
EVALUACIÓN
Para una adecuada evaluación del o la estudiante se considerarán distintos parámetros, algunos que se expresan en una nota y otros en un juicio para la mejora de la nota en casos excepcionales.
Entre los primeros se tiene:
- 3 Exámenes, dos parciales y uno final.
- Trabajos asignados durante y al final de cada clase que deben subirse al curso virtual antes del inicio de la clase siguiente. La(s) fotografía(s) deben estar en formato JPG (pueden subir fotografías de lo que resolvieron en sus cuadernos)
- Controles de lectura del texto base, al inicio de la clase siguiente.
- Controles de aprendizaje al final de la clase, que pueden ser grupales o individuales.
Los parámetros del segundo y que podrían otorgar puntos adicionales (“óptimos” adicionales a 30), son:
- Interés del estudiante.
- Dedicación a la materia, que se expresa en asistencia puntual al 100% de las clases, participación en clases y lectura de bibliografía complementaria.
- Nivel de investigación en temas o tópicos de la materia que el docente considere pertinente.
Ponderación de las calificaciones:
Examen de Primer Parcial: 30 %; Examen de Segundo Parcial: 30%; Examen Final: 40%
En los tres casos el examen representa el 70% de la nota que se sube al sistema. Los trabajos prácticos asignados, casos, controles de lectura y controles de aprendizaje completan el restante 30%. Para cada parcial, esos 30 puntos u “óptimos” serán visibles en el “Banco de Operaciones”.
FUENTES DE INFORMACIÓN
Bibliografía básica:
- TAHA A., Hamdy. (2018). Investigación de Operaciones, 10ma. edición. Pearson Educación, México.
- VILLAGOMEZ, Cesar. (2021) Investigación de Operaciones I. Universidad Privada Boliviana. (Texto)
Bibliografía complementaria:
- EPPEN, G.D.; GOULD, F.J.; SCHMIDT, C.P.; MOORE, J.H.; WEATHERFORD, L.R. (2000). Investigación de Operaciones en la Ciencia Administrativa. Prentice Hall, México.
- HILLIER, F.S.; LIEBERMAN, G.J. (2010). Introducción a la Investigación de Operaciones. McGraw¿¿¿Hill, México.
- MATHUR, K.; SOLOW, D. (1996). Investigación de Operaciones. El Arte de la Toma de Decisiones. Prentice Hall Hispanoamericana S.A., México.
Fecha examen parcial 1: 11/08/22
Fecha examen parcial 2: 24/08/22
Fecha examen parcial Final: 01/09/22
CRITERIOS DE EVALUACIÓN
VIII. FUENTES DE INFORMACIÓN
| Existe en Biblioteca UPB | Entrega Físico | Entrega en Plataforma Virtual | |
| INVESTIGACION DE OPERACIONES, TAHA HAMDY, 2012 | | | |
| INTRODUCCION A LA INVESTIGACION DE OPERACIONES, HILLIER FREDERICK, 2010 | | | |
| INVESTIGACION DE OPERACIONES EN LA CIENCIA ADMINISTRATIVA, EPPEN G., 1993 | | | |
| Existe en Biblioteca UPB | Entrega Fisico | Entrega en Plataforma Virtual |
Jefe de Carrera o Departamento que aprueba este sílabo: VEIZAGA MANRIQUE LUIS ENRIQUE
Fecha de aprobación del sílabo: 01/08/22