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    • PRERREQUISITOS Y CONOCIMIENTOS PREVIOS RECOMENDADOS

      Se recomienda haber cursado y aprobado las asignaturas de Cálculo infinitesimal (funciones, cálculo diferencial e integral), Algebra lineal y Estadística Aplicada (Cálculo de probabilidades y modelos de distribución, Inferencia y modelos lineales)

       
      DESCRIPCIÓN GENERAL DE LA ASIGNATURA

      El curso trata de mostrar una visión amplia de las técnicas que se recogen bajo la denominación de Investigación Operativa (IO), agrupándolas en tres grandes bloques (métodos deterministas, métodos probabilísticos y otros métodos como simulación, toma de decisiones, participación pública). Dentro de cada bloque se expone brevemente en qué consiste cada método y se acompaña con ejemplos y ejercicios de aplicación.

       

      OBJETIVOS: CONOCIMIENTOS Y CAPACIDADES
      • Saber definir y plantear la resolución de problemas en sistemas complejos.
      • Conocer las herramientas básicas de IO: optimización de problemas organizativos, análisis y gestión de información, toma de decisiones multiobjetivo. 
      • Resolver problemas de toma de decisiones, optimización, organización y ventas. 
      • Conocer herramientas informáticas que ayuden en la resolución de problemas de IO.

       

      MATERIAL DOCENTE
      • Presentaciones de cada tema con ejercicios y casos de aplicación. 
      • Lecturas recomendadas en recursos bibliográficos y enlaces de interés.

       

      ACTIVIDADES DE EVALUACIÓN O TAREAS PRÁCTICAS

      Dado que es una asignatura optativa de último curso, se evalúan los conocimientos y capacidades adquiridas según el siguiente esquema:

      • Asistencia a clase…..50% 
      • Cuestionarios de cada tema: 10 % 
      • Trabajos teórico-prácticos: 20 % (estructura, contenido y originalidad) 
      • Exposición trabajo: 20% (comunicación oral y debate)

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      1. Introducción: Concepto, historia y métodos de Investigación de Operaciones.
        Duración: 2 h.
      2. Métodos deterministas: Programación lineal.
        Duración: 2 h.
      3. Métodos deterministas: Programación entera, entera-mixta. Programación no lineal (métodos determinísticos, métodos heurísticos).
        Duración: 4 h.
      4. Métodos deterministas: Programación dinámica.
        Duración: 4 h.
      5. Teoría de Grafos. Resolución por redes.
        Duración: 4 h.
      6. Métodos probabilísticos: Procesos estocásticos y aplicaciones (T. de juegos, T. colas, Inventarios).
        Duración: 4 h.
      7. Toma de Decisiones Multicriterio: Técnicas multiatributo. Simulated Annealing. Caso AHP.
        Duración: 5 h.
      8. Toma de Decisiones y Preferencias.
        Duración: 5 h.

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    • BIBLIOGRAFÍA BÁSICA 

      • HILLIER, F.S.; LIEBERMAN, G.J. (2010). Introducción a la Investigación de Operaciones, 9ª edición. McGraw-Hill. México. 
      • KANGAS, A., KANGAS, J.I, KURTTILA, M. (2008) Decision Support for Forest Management (Managing Forest Ecosystems) Springer. 
      • LOVA RUIZ, A.; TORMOS JUAN, P.(2003), Investigación Operativa para Ingenieros. Ed. Universidad Politécnica de Valencia. 
      • MAROTO ALVAREZ, C.; ALCARAZ SORIA, J.; RUIZ GARCÍA, R. (2002). Investigación Operativa: Modelos y técnicas de Optimización. Universidad Politécnica de Valencia, UPV. 
      • MARTÍN MARTÍN, Q. et al. (2005). Investigación Operativa. Problemas y Ejercicios resueltos. Pearson Prentice Hall, Madrid. 
      • MUÑOZ CASTORENA, R.V.; OCHOA HERNÁNDEZ, M.B.; MORALES GARCÍA, M. (2011). Investigación de Operaciones. McGraw-Hill. México. 
      • PRAWDA, J. (1995). Métodos y Modelos de Investigación de Operaciones. Vol. 1: Modelos Determinísticos. Ed. Limusa. 
      • PRAWDA, J. (1996). Métodos y Modelos de Investigación de Operaciones. Vol. 2: Modelos Estocásticos. Ed. Limusa. 
      • TAHA, H.A. (2004). Investigación de Operaciones.(7ª ed), Pearson Educación, México. 
       
       
      SOFTWARE BÁSICO PARA LA RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS 
      • EXCEL: tiene una herramienta que permite resolver problemas lineales, enteros y no lineales. Si está instalada, aparece en el menú Herramientas. http://www.programacionlineal.net/resolucion.html 
      • LINDO: (Linear, INteractive, and DiscreteOptimizer) es unaherramienta para resolver problemas de programación lineal, entera y cuadrática. Límites: 500 variables, 250 restricciones, 50 variablesenteras, 2.000.000 coeficientes no nulos. Web: http://www.lindo.com , se pueden descargar versiones de evaluación de software de modelización y optimización, como el LINGO. 
      • Tutorial de Hillier &Lieberman (7th ed) Introduction to Operations Research. InteractiveRoutines. (PDF)
      • Resolución automática de problemas de programación lineal con el método Simplex En el enlace http://www.programacionlineal.net/simplex.html

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      • Tema 1 (PDF)
        Concepto, historia y Métodos de Investigación de Operaciones.
      • Tema 2 (PDF)
        Métodos deterministas: Programación lineal.
      • Tema 3 (PDF)
        Métodos deterministas: Programación entera, entera-mixta. Programación no lineal (métodos determinísticos, métodos heurísticos).
      • Tema 4 (PDF)
        Métodos deterministas: Programación dinámica.
      • Tema 5 (PDF)
        Teoría de Grafos. Resolución por redes.
      • Tema 6 (PDF)
        Introducción a los Métodos probabilísticos: Procesos estocásticos y aplicaciones
      • Tema 7
        • 7.1 - Toma de decisiones (PDF)
        • 7.2 - Toma de decisiones: Optimización de las alternativas de gestión ( PDF)
      • Tema 8 (PDF)
        Toma de Decisiones y Preferencias.
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    • Texto:

      D'Amours, S., Epstein, R., Weintraub, A. and Rönnqvist, M. (2011).Operations Research in Forestry and Forest Products Industry.Wiley Encyclopedia of Operations Research and Management Science.

      Ayuga Téllez, E.; Martínez Falero, J.E., González García, C. Papel de la Investigación Operativa en la enseñanza forestal. 1er Congreso Profesional de los Ingenieros de Montes. Madrid, 29 – 30 noviembre, 2002 (http://www.ingenierosdemontes.org/congreso/)( Enlace)

      • Referencias: Aplicaciones en Gestión Forestal

      La IO en la Gestión y aprovechamiento forestales:

      Anaya, H., Christiansen, P. (1986) Aprovechamiento forestal: análisis de apeo y transporte. Agroamerica, 1986 - Forests and forestry - 246 pgs. ISBN -92-9039 -112X

      Métodos determinístas. Programación Lineal:

      Coronel de Renolfi, M., Araujo, P.A. (2004) La Programación Lineal aplicada al Manejo Forestal. Serie Didáctica nº 10, Facultad de Ciencias Forestales, Universidad Nacional de Santiago del Estero, Argentina.41 pgs.

      Díaz Balteiro, L., Prieto R., A. (1999) Modelos de Planificación Forestal basados en la Programación Lineal. Aplicación al monte “Pinar de Navafría” (Segovia). Invest. Agr.: Sist. Recur. For.Vol. 8 (1).(Enlace)

      Talavera-Romero, S- (2002).Desarrollo de un Modelo de Programación Lineal para el Manejo de Ecosistemas Forestales. Tesis de Maestría, Fac. de Ciencias Forestales, Univ. Autónoma de Nuevo León, México, 122 pgs. (Enlace)

      Programación Dinámica:

      Pedernera A., P., Castillo S., M., Julio A., G. (2005) Un Modelo de Programación Dinámica paraApoyar la Planificación Estratégica del Manejo del Fuego en Chile. Memorias del Segundo Simposio Internacional Sobre Políticas, Planificación y Economía de los Programas de Protección Contra Incendios Forestales: Una Visión Global. GENERAL TECHNICAL REPORT PSW-GTR-208.USDA Forest Service.

      Toma de Decisiones Multicriterio (Multiplecriteriadecisionmaking):

      Pérez-Verdín, G., Hernández-Díaz, J.C.,Márquez-Linares, M.A., Tecle, A. (2009) Aplicación de técnicas multicriterio en elmanejo integral forestal en Durango, México. Madera y Bosques 15(1), 27-46. ( Enlace)

      Knoke T., Hahn A., Schneider T.( 2010). Linking Inventory and Forest Optimisation: Information and decision-making in forest management.European Journal of Forest Research. 129: 771-775. ( Enlace)

      Métodos probabilísticos: Programación estocástica:

      Quinteros, M., Alonso, A., Escudero, L., Guignard, M., Weintraub, A. (2006) Una Aplicación de Programación Estocástica en un Problema de Gestión Forestal. Revista Ingeniería de Sistemas Volumen XX. (Enlace)

      Optimización:

      Lu, Fadian (2004). Optimization of forest management decision making under conditions of risk. Diss. (sammanfattning/summary) Umeå :Sverigeslantbruksuniv., ActaUniversitatisagriculturaeSueciae. Silvestria, 1401-6230 ; 333[Doctoral thesis] (Enlace)

      Hildebrandt, P.; Knoke, T. (2009).Optimizing the shares of native tree species in forest plantations with biased financial parameters. Ecological Economics vol. 68 (11): 2825-2833

      Aplicaciones Cadenas de Markov:

      Briceño, F. (2003). Cambios de cobertura de la tierra en el Valle del Río Momboy, Estado Trujillo. Geoenseñanza, año/vol.8, nº 001, p. 91 – 100. (Enlace)

      Para más referencias forestales con IO, enlace a bibliografía, Knoke, T.: Enlace

      La IO en la Gestión Ambiental:

      Enlace a Revista de la FAO sobre Cambio climático y bosque (CLIM FO) Enlace

      Stedinger, J. R., B. F. Sule, and D. P. Loucks (1984), Stochastic dynamic programming models for reservoir operation optimization, Water Resour. Res., 20(11), 1499–1505,

      Bahn, O. and Haurie, A.(2008).A Class of Games with Coupled Constraints to Model International GHG Emission Agreements. International Game Theory Review, 10(4):337-362.

      Bahn, O., Haurie, A. and Malhamé, R.(2008).A Stochastic Control Model for Optimal Timing of Climate Policies, Automatica, 44(6):1545-1558.

      de Oliveira, W. S., &Fernandes, A. J. (2011). Optimization Model for Economic Evaluation of Wind Farms-How to Optimize a Wind Energy Project Economically and Technically.International Journal of EnergyEconomics and Policy, 2(1), 10-20.

      Investigación Operativa en la Sanidad Pública.

      Gahwai ,Dharmendra. OPERATIONAL RESEARCH .Department of Community Medicine, Chhattisgarh Institute of Medical Sciences,Bilaspur(C.G.).India.

      Enlace (último acceso Junio, 2016).

       

      OTROS RECURSOS EN LA RED:

      Enlaces con vídeos didácticos sobre temas de IO:

      Curso general: http://karenbandala.wordpress.com/unidad-i/ 

      Problema del Camino mínimo:

      Método de la Ruta más Corta utilizando la herramienta WINQSB:

      Modelos deterministas (Programación Lineal) Enlace

      Programación entera (branch&bound): http://www.investigacionoperativa.com/programacion_entera.html 

      Ejercicios en web:

      A la sala, Álvaro Pérez, 2016

      http://www.alasala.cl/wp-content/uploads/2015/04/Problemas-resueltos-de-Programaci%C3%B3n-Lineal.pdf

      Contenidos de Programación lineal

      http://www.programacionlineal.net/

      Problemas de asignación-Wikipedia

      https://es.wikipedia.org/wiki/Problema_de_la_asignaci%C3%B3n

      Blog de Gestión de Operaciones

      http://www.gestiondeoperaciones.net/quienes-somos/

      Ejercicios en otros documentos:

      Investigación de operaciones, modelos matemáticos y optimización, G. Durán, 2006

      http://mate.dm.uba.ar/~gduran/docs/charlas/junaeb_willy_8.pdf

      Ejercicios resueltos de Programación lineal, Albornoz Salazar

      http://www.academia.edu/6754984/EJERCICIOS_RESUELTOS_DE_PROGRAMACI%C3%93N_LINEAL

      Modelado y resolución de problemas de organización industrial mediante programación matemática lineal, García Sabater y Maheut, 2015

      http://personales.upv.es/jpgarcia/LinkedDocuments/modeladomatematico.pdf

      Problemas de rutas óptimas- Riveros Vásquez, 2015

      http://cybertesis.unmsm.edu.pe/bitstream/cybertesis/4365/1/Riveros_vd.pdf

      Problemas de empaquetado-Álvarez Martínez, 2010

      http://repositorio.utp.edu.co/dspace/bitstream/11059/1900/1/6888A473.pdf

       

      OTROS ENLACES DE INTERÉS 

      http://home.ubalt.edu/ntsbarsh/opre640S/SpanishD.htm#rsimpleslp

      http://mat.gsia.cmu.edu/classes/dynamic/dynamic.html

      http://mat.gsia.cmu.edu/orclass/integer/integer.html 

      http://mit.ocw.universia.net/15.053/s02/lecture-notes/index.html 

      http://ocw.unican.es/ciencias-experimentales/teoria-de-la-optimizacion 

      http://thales.cica.es/rd/Recursos/rd98/Matematicas/29/intro.html 

      http://www.ccee.edu.uy/ensenian/catmetad/material.htm 


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    • Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Montes

      Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Montes

      Departamento de Economía y Gestión Forestal
       


      J. Eugenio Martínez Falero

      Catedrático de Universidad

      Titulación: Dr. Ingeniero de Montes

      		  Eugenio Martínez

       

      Esperanza Ayuga Téllez

      Profesor Titular de Universidad

      Titulación: Dr. Ingeniero de Montes

      		  Esperanza Ayuga
      Concepción González García

      Profesor Titular de Universidad

      Titulación: Dr. Ingeniero de Montes

      		  Concepción González
      Susana Martín Fernández

      Profesor Contratado Doctor

      Titulación: Dr. Ingeniero de Montes

      		  Susana Martín

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