110008 - MÉTODOS CANTITATIVOS APLICADOS A LA LOGÍSTICA

Tipo de asignatura: obligatoria

Coordinador: Jesus Ezequiel Martínez Marín

trimestre: Segundo trimestre

Créditos: 4

Las clases se impartirán principalmente en español.

La asignatura "Métodos Cuantitativos aplicados a la logística" pretende incentivar y desarrollar el pensamiento sistémico y científico, permitiendo que el alumno pueda plantear y desarrollar modelos y soluciones a problemas de diversa índole. 

Más específicamente, pretende dotar al alumno de una serie de herramientas y métodos que le permitan resolver problemas de la vida real, y del ámbito logístico en concreto.

Esta asignatura dispone de recursos metodológicos y digitales para hacer posible su continuidad en modalidad no presencial en el caso de ser necesario por motivos relacionados con la Covidien-19. De esta forma se asegurará la consecución de los mismos conocimientos y competencias que se especifican en este plan docente.

El TecnoCampus pondrá al alcance del profesorado y el alumnado las herramientas digitales necesarias para poder llevar a cabo la asignatura, así como guías y recomendaciones que faciliten la adaptación a la modalidad no presencial.

 El aula (física o virtual) es un espacio seguro, libre de actitudes machistas, racistas, homófobas, Transfobia y discriminatorias, ya sea hacia el alumnado o hacia el profesorado. Confiamos que entre todas y todos podamos crear un espacio seguro donde nos podamos equivocar y aprender sin tener que sufrir prejuicios otros.

•  Aprender a utilizar herramientas cuantitativas para modelar problemas logísticos reales, aplicables al ámbito académico y profesional.
• Aprender a optimizar estos problemas por medio de herramientas exactas y heurísticas, considerando la eficiencia del método seleccionado de acuerdo con la naturaleza del problema planteado.
  • Aprender a utilizar un enfoque sistémico para plantear y resolver problemas, identificando los elementos claves, la información disponible, ámbito de aplicación y objetivo final

La metodología docente de la asignatura se divide en dos partes: sesiones presenciales / online, y trabajo autónomo.

En las sesiones presenciales el profesorado impartirá la teoría, intercalando ejemplos prácticos que facilitarán el aprendizaje de los conocimientos explicados y ayudarán al estudiante en la resolución de ejercicios y actividades prácticas.

Complementariamente, el estudiante deberá trabajar de forma autónoma tanto para profundizar en los conceptos teóricos y prácticos vistos en clases como para hacer un trabajo en grupo.

1. Introducción
   1. Modelos: Conceptos y tipologías
   2. Sistemas: Concepto, principios, y aplicaciones
   3. Métodos: Concepto, importancia y utilidad.
   4. Algoritmo: Concepto, tipología y uso.
2. Teoría de gráficos
   1. Introducción a los grafos
      1. Definición, representación y topología
      2. Ejemplos de aplicación
      3. Pseudocódigo: conceptos básicos, operadores condicionales Y estructura.
   2. Problemas de caminos
      1. Árbol parcial mínimo
         1. Algoritmo de Prim
         2. Algoritmo de Kruskal
   3. Camino más corto
      1. Algoritmo de Dijkstra
   4. Problemas de flujos
      1. Flujo total máximo
      2. Algoritmo de Ford-Fulkerson
   5. casos prácticos
3. programación lineal
   1. Introducción a la programación lineal
      1. ¿Qué es la programación lineal?
      2. El primer modelo matemático
      3. Transformaciones de variables
      4. Transformaciones de la función objetivo
      5. Transformaciones de restricciones
   2. resolución gráfica
      1. Área de soluciones factibles
      2. Variables básicas y no básicas
      3. solución óptima
      4. Tipos de soluciones
   3. Modelo dual y análisis de sensibilidad
      1. Reglas de transformación primal-dual
      2. Significado de las variables duales
      3. Análisis de sensibilidad de los coeficientes de coste
      4. Análisis de sensibilidad de los términos independientes
      5. Utilidad del precio dual
   4. Programación lineal entera y mixta
      1. Variables reales, enteras y binarias
      2. Utilidad de las variables binarias
   5. Casos prácticos: Aplicación a la logístico
   6. Utilización de la herramienta "Solver" de Excel
4. Algoritmos heurísticos aplicados a la resolución de problemas logísticos
   1. Problema del Viajante de Comercio (Travelling Salesman Problem, TSP)
   2. Problema de Rutas de Vehículos (Vehículo Routing Problem, VRP)
   3. Problema de la Mochila (Knapsack Problem, KP)
   4. Problema de Empaquetado en Contenedores (Bin Packing Problem, BPP) Teoría de grafos

Las actividades a realizar por parte del alumno durante la asignatura, son de diversa naturaleza de acuerdo con lo especificado en la metodología descrita.

En este sentido y con el objetivo de cubrir las metas propuestas, se realizarán actividades presenciales así como en el aula virtual. Adicionalmente se realizarán actividades individuales y en grupo.

La nota global de la asignatura tiene en cuenta los siguientes aspectos:

• Ejercicios, prácticas y trabajos (No es recuperable): 20%.
• Trabajo en grupo (No es recuperable): 30%.
• Examen final: 50%

Para aprobar la asignatura es necesario obtener al menos un 4 en la prueba final.

Recuperación. En caso de que se suspenda la asignatura sólo se podrá recuperar la prueba final. Para acceder a la recuperación es necesario haberse presentado a la prueba final. En caso de presentarse a recuperación, la nota final de la asignatura será la obtenida en el examen de recuperación (la previa acumulada no se tendrá en cuenta)

Hillier FS, Lieberman GJ. Introduction to Operations Research. Editorial McGraw-Hill (9ª ed), 2010. ISBN: 0073376299.

Sallán JM, Suñé A, Fernández V, Fonollosa JB. Métodos cuantitativos de Organización Industrial I. Ediciones UPC (2ª ed.), 2005. ISBN: 8483017954.

Taha HA. Investigación de operaciones. Editorial Pearson Education (7ª ed.), 2004. ISBN: 9702604982.

Vieites Rodíguez, Ana María et al. Teoría de grafos. Ejercicios y problemas resueltos. Editorial Paraninfo, 2014. ISBN: 9788428337076