Encabezado Facultad de Ciencias
Presentación

Actuaría (plan 2006) 2022-2

Optativas, Programación Lineal

Grupo 9136, 60 lugares. 11 alumnos.
Profesor María del Carmen Fernández García lu mi vi 10 a 11
Ayudante Rodrigo Ernesto González Eslava ma ju 10 a 11
 

1. Dinámica del curso

  • Vamos a usar Moodle como plataforma y Zoom para las clases a distancia.
  • El curso tendrá dos modalidades, sesiones sincrónicas por videoconferencia (las cuales se grabarán) y sesiones asincrónicas (videos, apuntes, tareas, etcétera) disponibles en Moodle.
  • Las clases con la profesora serán lunes, miércoles y jueves. Las clases con el ayudante serán martes y viernes. Se avisará cuando la clase sea asincrónica.
  • Para unirse a las sesiones se requiere que usen su correo de @ciencias.
  • Cuando se inscriben hago una lista de correos con la dirección de correo que tienen registrada en la página de la Facultad. Por favor, antes de inscribirse actualicen en la página de la Facultad el correo que van a usar para el curso.
  • Si tienen dudas, preguntas o comentarios envíenme un mensaje, mi dirección de correo es carmenfdez@ciencias.unam.mx
  • La primera sesión será el lunes 14 de febrero a las 10 horas. El enlace para las clases con Carmen Fernández es: https://cuaieed-unam.zoom.us/j/82767950478?pwd=MGFmUjgyVjFJdWlmVzRnb09kbFpVdz09
  • El enlace para las clases con Rodrigo González es: https://cuaieed-unam.zoom.us/j/89463431690?pwd=RU53ZFhYVGNQOHg0VE5RWTh6TDFTQT09

2. Temario

Seguiremos el programa oficial de la materia el cual puede descargarse de: https://www.fciencias.unam.mx/estudiar-en-ciencias/estudios/licenciaturas/asignaturas/2017/621
aproximadamente en el orden que se indica a continuación:

2.1. Antecedentes históricos

2.2. Fundamentos matemáticos

1. Modelo de programación lineal.
2. Solución gráfica.
3. Espacio de requerimientos.
4. Conjuntos convexos.
5. Teorema de representación.
6. Lema de Farkas.

2.3. Método Simplex

1. Soluciones básicas, puntos extremos y direcciones extremas.
2. Terminación: optimalidad, óptimos alternos, no acotamiento y restricciones redundantes.
3. Método de dos fases.
4. Método de penalización.
5. Método simplex revisado.

2.4. Dualidad

1. Formulación del problema dual.
2. Teorema fundamental de dualidad.
3. Teorema de Holguras complementarias.
4. Interpretación económica del dual.
5. Método dual simplex.

2.5. Análisis de sensibilidad y paramétrico

1. Cambio del vector de costos.
2. Cambio del vector del lado derecho
3. Cambio de la matriz de restricciones.
4. Adición de una nueva actividad
5. Adición de una nueva restricción
6. Perturbación del vector de costo
7. Perturbación del lado derecho

2.6 El problema de asignación

1. Planteamiento del problema.
2. Algoritmo húngaro.
3. Variantes del problema.

3.Evaluación

  • Las tareas serán semanales en equipo de a lo más dos personas. No se revisarán tareas individuales.
  • Para aprobar el curso deben tener un promedio aprobatorio de exámenes.
  • Para quien tenga un promedio aprobatorio de exámenes, las tareas representarán el 30% de su calificación y los exámenes el 70% restante.
  • Para quien tenga un promedio aprobatorio de exámenes, la participación en clase a lo largo de todo el curso se traducirá en medio punto extra o la parte proporcional correspondiente, en la calificación final.
  • Sólo podrán presentar exámenes de reposición quienes hayan presentado cuatro de los cinco exámenes parciales. Podrán presentar a lo más dos exámenes de reposición.

3.1. Participación en clase

  • Quien conteste correctamente a una pregunta en clase, señale un error, haga una pregunta concreta que sea de utilidad al grupo, o algún otro concepto que consideremos cómo participación, obtendrá un punto por participación en clase. Participar más de una vez en clase, no hace obtener más de un punto por participación.
  • Cuando los alumnos abren su micrófono para contestar, se requiere den su nombre para registrar su participación.

4. Observaciones generales

  • Cuando en un examen o tarea corresponda emplear un algoritmo, deberán aplicarlo del modo visto en clase.
  • Si un estudiante no puede presentar un examen en la fecha que acordemos, lo presentará como examen de reposición.
  • No acepto oyentes.
  • No hay examen final.

5. Bibliografía

  • Bazaraa, M. S., Jarvis, J. J., Sherali, H. D., Linear Programming and Network Flows, 4th ed., Wiley, 2010, recurso en línea. (T57.74 B34)
  • Bradley, Hax, Magnanti, Applied Mathematical Programming, Addison-Wesley, 1977. (QA402.5 B72)
  • Gass, S. Linear Programming: Methods and Applications, 5th ed., Dover, 2003. (T57.74 G38)
  • Murty, K. G., Operations Research: Deterministic Optimization Models, Prentice Hall, 1995. (T57.74 M876)

 


Hecho en México, todos los derechos reservados 2011-2016. Esta página puede ser reproducida con fines no lucrativos, siempre y cuando no se mutile, se cite la fuente completa y su dirección electrónica. De otra forma requiere permiso previo por escrito de la Institución.
Sitio web administrado por la Coordinación de los Servicios de Cómputo de la Facultad de Ciencias. ¿Dudas?, ¿comentarios?. Escribenos. Aviso de privacidad.