Matemáticas Aplicadas (plan 2017) 2022-1

Séptimo Semestre, Proyecto I

El objetivo principal del curso es el estudio y resolución de problemas de optimización combinatoria.

Temario

1. Formulación de modelos clásicos de programación entera
2. Aplicación de modelos enteros
3. Modelos enteros definidos sobre gráficas
4. Algoritmo de ramificación y acotamiento
5. Resolución de problemas clásicos
6. Complejidad
7. Heurísticos

Bibliografía

Se cuenta con un libro de texto (el tercero de la lista siguiente) elaborado específicamente para esta asignatura. El material será reforzado con los demás libros.

• Chen D. Applied integer Programming, modeling and solution. Wiley, 2010.
• Hernández, Ma. del Carmen. 2020. Introducción a la Teoría de Redes. (Serie textos de Aportaciones Matemáticas). Instituto de Matemáticas, UNAM.
• Rockafellar, R. T., 1984. Network Flows and Monotropic Optimization. John Wiley and Sons. (Reeditado por Athena Scientific, 1998)
• Bertsekas, D. 1991. Linear Network Optimization: Algorithms and codes. Massachusetts Institute of Technology.
• Papadimitriou, C.H. and Steiglitz K. Combinatorial Optimization: Algorithms and Complexity. Dover Publicatios.

Plataforma

Se utilizará principalmente Google suite: Classroom.

Para la sesiones en línea se usará Meet en el horario asignado.

Liga para sesión de presentación del curso 30 de agosto:

https://meet.google.com/yck-ojro-kjc

A partir del 20 de septiembre entrar a meet con la liga del classroom

Evaluación

Los alumnos deberán realizarán:

1. Tareas en equipo (40% de calificación)
2. Un proyecto final concerniente a alguno de los problemas estudiados en el curso que se irá presentando por etapas (60% de calificación)
3. Exposición del proyecto.