Sílabo de Investigación de Operaciones

UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLO

SILABO DE INVESTIGACION DE OPERACIONES II. IDENTIFICACIN

1.1. Experiencia Curricular: INVESTIGACION DE OPERACIONES I1.2. Facultad: FACULTAD DE INGENIERIA1.3. Para estudiantes de la carrera: INGENIERIA INDUSTRIAL

1.3.1. Sede: Trujillo1.4. Calendario Acadmico: 2015-I1.5. Ao/Ciclo Acadmico: 71.6. Cdigo de curso: 26201.7. Seccin: A1.8. Creditos: 41.9. Nmero de Rotaciones, veces que se desarrolla la experiencia curricular en el ao/ciclo acadmico: 11.10. Duracin por vez de rotacin (Nro. de Semanas/Das): 161.11. Extensin horaria:

1.11.1. Total de horas semanales: 6- Horas Teora: 2- Horas Prctica: 4

1.11.2. Total de Horas Ao/Semestre: 1021.12. Organizacin del tiempo Anual/Semestral:

Tipo Total Unidad Semana/DaActividades Hs I II III Aplazado

- Sesiones Tericas 32 12 10 10 ---- Sesiones Prcticas 52 20 16 16 ---- Sesiones de Evaluacin 18 4 4 4 6

Total Horas 102 --- --- --- ---1.13. Prerrequisitos:

- Cursos: - METODOS NUMERICOS COMPUTACIONALES

- Creditos: No necesarios1.14. Docente(s):

1.14.1. Coordinador(es): Descripcin Nombre Profesin Email

Coordinador General Mg. RAMIREZ CORDOVA,SEGUNDO MIGUEL

Ingeniero Industrial [email protected]

1.14.2. Equipo Docente: Descripcin Nombre Profesin Email

Profesor de Laboratorio Mg. INCA ALAYO, MARTINBARTOLOME

Ingeniero Industrial [email protected]

II. FUNDAMENTACIN Y DESCRIPCINEl presente curso se ubica en el cuarto ao de la carrera profesional de Ingeniera Industrial. Esta asignaturaes una introduccin a los modelos determinsticos fundamentales, basados en la programacin Lineal (PL),incidiendo fundamentalmente en la Formulacin, la misma que servir como herramienta esencial eimperecedera al futuro Ingeniero Industrial cuando pretendan cuantificar y optimizar MODELOS haciendouso del computador. El curso brinda mediante su metodologa cientfica los modelos y tcnicas apropiadaspara la solucin de problemas de programacin Lineal.

III. APRENDIZAJES ESPERADOS3.1. Formular los modelos de Programacin Lineal mas comunes.3.2.Utilizar el computador como herramienta para la solucin de los modelos de Investigacin deOperaciones.3.3.Interpretar correctamente la solucin obtenida mediante el uso de software al resolver los modelos dePL formulados.3.4.Aplicar los conocimientos adquiridos en clase para la solucin de casos reales.

IV. PROGRAMACIN4.1. UNIDAD 1

4.1.1. Denominacin: Formulacin y solucin grfica de modelos de PL4.1.2. Inicio: 2015-04-01 Termino: 2015-05-08 Nmero de Semanas/Das: 64.1.3. Objetivos de Aprendizaje

Formular correctamente un modelo de programacin lineal y resolverlo grficamente4.1.4. Desarrollo de la Enseanza-Aprendizaje:

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Semana/Da

Actividades y Contenidos Docente Responsable

Semana/Da 1Inicio: 2015-04-01Termino: 2015-04-03

Origen y metodologa de la Investigacin de Operaciones.El Proceso de Toma racional de decisionesEstructura y construccin de modelos determinsticos: conceptos bsicos yclasificacin. Qu es un modelo? Cmo construirlo?

Ramrez CrdovaSegundo Miguel yMartn Inca Alayo


Aplicaciones de Programacin Lineal:Planeacin de la ProduccinModelos de MezclaCorte y ajuste de material



Aplicaciones de Programacin Lineal:Balance en el ensamblajeTransporteLocalizacin o ubicacinInversin o cartera de valores



Aplicaciones de Programacin Lineal:InventariosDiseo del contenedorControl de calidad de aguas.Planeacin agregada.



Solucin Grfica de modelos lineales con 2VDMetodologaCasos EspecialesUtilizacin de software GLP



EXAMEN PARCIAL Ramrez CrdovaSegundo Miguel

4.1.5. Evaluacin del Aprendizaje: Semana/D

aTcnica/Instrumento

Semana/Da 2Inicio: 2015-04-08Termino:2015-04-10

Ejercicios de Formulacin de modelos de PL


Ejercicios de Formulacin de modelos de PL


Ejercicios de Solucin Grfica de modelos de PL

Semana/Da 6Inicio:

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EXAMEN ESCRITO


2015-05-06Termino:2015-05-08

4.2. UNIDAD 24.2.1. Denominacin: Anlisis de Sensibilidad y Transporte4.2.2. Inicio: 2015-05-11 Termino: 2015-06-12 Nmero de Semanas/Das: 54.2.3. Objetivos de Aprendizaje

Interpretar correctamente la solucin de un modelo de PL, haciendo un anlisis de sensibilidad delmismo ante variaciones en los parmetros, utilizando software como soporte.

4.2.4. Desarrollo de la Enseanza-Aprendizaje: Semana/D

aActividades y Contenidos Docente Responsable


Anlisis de sensibilidad con 2VD Casos que afectan la Optimalidad Casos que afectan la FactibilidadUso de software GLP



Solucin de modelos lineales con software. Interpretacin de Resultados Anlisis de SensibilidadUso de software LINGO



EL MODELO DE TRANSPORTE Formulacin del Modelo de Transporte. Mtodos de Configuracin del Tablero Inicial.



EL MODELO DE TRANSPORTE Bsqueda de la Solucin Optima. Solucin mediante el uso del Computador





aTcnica/Instrumento


Ejercicios de anlisis de Sensibilidad de modelos de PL


Ejercicios de modelos de Transporte

Semana/Da 11Inicio:

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CASO DE ESTUDIO GRUPAL


2015-06-08Termino:2015-06-12

4.3. UNIDAD 34.3.1. Denominacin: Asignacin y Programacin por metas4.3.2. Inicio: 2015-06-15 Termino: 2015-07-17 Nmero de Semanas/Das: 54.3.3. Objetivos de Aprendizaje

Utilizar el algoritmo hngaro para resolver problemas de asignacin as como aplicar los mtodospara resolver modelos de Pl con varios objetivos.

4.3.4. Desarrollo de la Enseanza-Aprendizaje: Semana/D

aActividades y Contenidos Docente Responsable


EL MODELO DE ASIGNACION Formulacin del Modelo de Asignacin. Bsqueda de la Solucin Optima mediante el Algoritmo hngaro Solucin mediante el uso del ComputadorUso de software



FORMULACION DE MODELOS DE PROGRAMACION LINEALMULTIOBJETIVO. Identificacin de metas. Formulacin de modelos de programacin lineal multiobjetivo



SOLUCION DE MODELOS DE PROGRAMACION LINEALMULTIOBJETIVO. Mtodo iterativoUso de software LINGO



SOLUCION DE MODELOS DE PROGRAMACION LINEALMULTIOBJETIVO. El mtodo de las penalizacionesUso de software LINGO





aTcnica/Instrumento


Ejercicios de Asignacin


Ejercicios de Programacin multiobjetivo

Semana/Da 16Inicio:

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EXAMEN ESCRITO


2015-07-13Termino:2015-07-17

4.4. APLAZADO Semana/Da Tcnica/Instrumento

Semana/Da 17 Examen de Aplazado, evaluaciones pertimentesdel curso.

V. NORMAS DE EVALUACINPRO = (P1 + C + P2) / 3

Donde :

Pi = Nota Parcial i ( i = 1,2)C = Nota del Caso de Estudio PRO = Nota Promocional

La Inasistencia a alguna evaluacin, corresponde una nota de cero.Lo dems est sujeto a la normatividad de la Universidad.

VI. CONSEJERA/ORIENTACINPropsitos: afianzar los conocimientos impartidos en clase, pero de una manera ms personalizada,puntualizando las inquietudes de los alumnosDa: Mircoles Lugar: oficina del DocenteHorario:10 a 12 horas

VII. BIBLIOGRAFA7.1.Anderson D, Sweeney D y Williams T, 1999, Mtodos cuantitativos para los negocios,EditorialInternational Thomson, Mexico.7.2.Alvarez, Jorge. 2001. Investigacin de Operaciones. Editorial Macro E.I.R.L. Lima Per7.3.Bonini Charles. Anlisis cuantitativo para los negocios. Editorial McGraw-Hill Interamericana S.A 7.4.Eppen G. D.2004. Investigacin de Operaciones en la Ciencia Administrativa. Editorial PearsonEducacin de Colombia 7.5.Hiller Frederick.2010. Introduccin a la Investigacin de Operaciones. Editorial Mc Graw-HillInteramericana Editores. 7.6.Mathur K. & Solow D. 2005.Investigacin de Operaciones. Arte de la toma de decisiones. EditorialPrentice Hall Madrid S.A, Espaa. 7.7.Taha Hamdy. 2012. Investigacin de Operaciones. Una introduccin. Editorial Alfaomega, Mxico. 7.8.Winston Wayne. 2005. Investigacin de Operaciones. Aplicaciones y Algoritmos. Editorial GrupoIberoamrica S.A

SOFTWARE:

LINGO. Se puede bajar de http://www.lindo.com)Excel Tora (Taha Operation Research An Aplication). Software que viene con el libro Investigacin deOperaciones. Una Introduccin de TahaPOM

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El presente Silabo de la Experiencia Curricular "INVESTIGACION DE OPERACIONES I", ha sido Visadopor el Director de la ESCUELA ACADEMICO PROFESIONAL DE INGENIERIA INDUSTRIAL, quien daconformidad al silabo registrado por el docente RAMIREZ CORDOVA, SEGUNDO MIGUEL que fuedesignado por el jefe del DEPARTAMENTO ACADEMICO DE INGENIERIA INDUSTRIAL.

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