CG2 - Conocer demostraciones rigurosas de algunos teoremas clásicos en distintas áreas de la Matemática.
CG3 - Asimilar la definición de un nuevo objeto matemático, en términos de otros ya conocidos, y ser capaz de utilizar este objeto en diferentes contextos.

CT1 - Haber demostrado poseer y comprender conocimientos en el área de las Matemáticas, partiendo de la base de la educación secundaria general, y alcanzando un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de dicha área.
CT2 - Saber aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y poseer las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y en la resolución de problemas.
CT4 - Poder transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.
CT5 - Haber desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.

CE1 - Resolver problemas de Matemáticas, mediante habilidades de cálculo básico y otras técnicas.
CE2 - Proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones reales sencillas, utilizando las herramientas matemáticas más adecuadas a los fines que se persigan.
CE4 - Utilizar aplicaciones informáticas de análisis estadístico, cálculo numérico y simbólico, visualización gráfica, optimización u otras para experimentar en Matemáticas y resolver problemas.

Como competencias básicas:
CB1 - Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
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
CB4 - Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.
CB5 - Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.

30 horas

30 horas

Aprendizaje de software específico.

Resolución de cuestiones y ejercicios: 45 horas
Estudio autónomo: 45 horas

6 ECTS

2,4

3,6

4

No hay

- Problemas y modelos en Investigación Operativa (planificación, transporte, rutas, inventarios,...).
- Programación lineal (modelización de problemas, algoritmo primal, dualidad, algoritmo dual, análisis de sensibilidad).
- Programación entera (algoritmos branch and bound, algoritmos de planos de corte).
- Introducción a la programación no lineal (condiciones de optimalidad).
- Software básico en Investigación Operativa.

Examen teórico-práctico: Mínimo 70%. Siendo necesario, para superar la asignatura, obtener una calificación de al menos 3.5 sobre10.
Evaluación de ejercicios, exposiciones, participación activa, discusión en clase, controles teóricos y prácticos: Mínimo 20%

1. Bazaraa, M.S., Jarvis, J.J., Sherali, H.D. (1998) Programación lineal y flujo en redes. Limusa
2. Díaz, A., Mar, J. y Calzada, A. (2021). Formulación de modelos de programación matemática. Ed. Paraninfo.
3. Hillier, F.S., Lieberman, G.J. (2010) Introducción a la Investigación de Operaciones. McGraw Hill
4. Ríos Insua, S., Mateos, A., Bielza, M.C., Jiménez, A. (2004) Investigación Operativa. Modelos determinísticos y estocásticos. Editorial Centro de Estudios Ramón Areces
5. Ríos Insua, S., Ríos Insua, D., Mateos, A., Martín, J. (1997) Programación lineal y aplicaciones. Ejercicios resueltos. Ra-Ma
6. Taha, H.A. (2004) Investigación de Operaciones. Una introducción. Prentice Hall