Se introducirán al alumnado conocimientos y herramientas que podrán aplicar en el ámbito informático, destacando metodologías de programación lineal, no líneal, optimización en redes e introducción a la heurística matemática. Contenidos mínimos: 

1.- Modelización matemática de problemas de optimización. Software de optimización.

2.- Programación lineal.

3.- Programación lineal entera.

4.- Programación no lineal.

5.- Optimización en redes.

6.- Heurísticas para resolver problemas de optimización.

2.- Conocer los ámbitos de aplicación donde aparecen problemas de optimización para la toma de decisiones.

3.- Modelizar un problema teniendo en cuenta el método más apropiado para resolverlo analizando su idoneidad y su complejidad.

4.- Realizar en equipo prácticas o problemas prácticos propuestos.

5.- Reconocer un problema de optimización, modelizarlo y saber resolverlo.

6.- Resolver problemas con el software adecuado analizando el problema y aplicando la solución.

1.- Modelización matemática de problemas de optimización. Software de optimización.

2.- Programación lineal:

 2.1.- Método Simplex.

 2.2.- Método Simplex Dual.

3.- Programación lineal entera:

 3.1.- Método de planos de corte.

 3.2.- Método de ramificación y acotación.

 3.3.- Método de ramificación y corte.

4.- Programación no lineal:

 4.1.- Optimalidad de Karush-Kuhn-Tucker.

 4.2.- Algoritmos de optimización sin restricciones sin diferenciación (algoritmos de comparación, coordenadas cíclicas, Neldermead, entre

otros).

 4.3.- Algoritmos de optimización sin restricciones con diferenciación: Newton y cuasi-Newton, descenso de gradiente, gradiente conjugado,

descenso de gradiente estocástico, Adam.

 4.4.- Optimización con restricciones: minimización secuencial no restringida.

5.- Optimización en redes:

 5.1.- Problema del árbol soporte de peso mínimo.

 5.2.- Problemas de camino mínimo.

 5.3.- Problemas de flujo óptimo.

 5.4.- Problemas de optimización de recorridos en redes.

6.- Heurísticas para resolver problemas de optimización.