Actuaría (plan 2006) 2023-1

Grupo 9137, 20 lugares. 19 alumnos.

 

1. Temario

Seguiremos el programa oficial de la materia el cual pueden descargar en el siguiente enlace:

https://www.fciencias.unam.mx/sites/default/files/temario/634.pdf

Aproximadamente en el orden que se indica a continuación:

1.1. Introducción

1.2. Convexidad

1.3. Optimización sin restricciones

1.4. Optimización con restricciones

2. 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 un examen de reposición quienes hayan presentado el 80% de los exámenes parciales.

2.1 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.

La participación en clase cuenta tanto con la profesora como con el ayudante.

3. Observaciones generales

Usaremos Moodle para subir las tareas, y algunos apuntes y documentos.

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.

4. Bibliografía

∙ Avriel, M., Nonlinear Programming: Analysis and Methods, Dover, 2003.

∙ Bazaraa, M. S., Sherali, H. D., Shetty, C. M., Nonlinear programming: theory and algorithms, 3a. edición, John Wiley & Sons, 2006.

∙ Bertsekas, D. P., Nonlinear programming, 2a. edición, Belmont, Massachusetts, Athena Scientific, 1999.

∙ Griva, I., Nash, S. G., Sofer, A., Linear and nonlinear optimization, 2a. edición, Society for Industrial Applied Mathematics, 2009.

∙ Hiller, F. S., Lieberman, G. J., Introducción a la investigación de operaciones, 9a. edición, McGraw Hill, 2010.

∙ Luenberger, D. G., Ye, Y., Linear and Nonlinear Programing, 4a. edición, Springer, 2016.

∙ Papadimitriou, C. H., Steiglitz, K., Combinatorial Optimization: Algorithms and Complexity, Dover Publications, 1998.

∙ Ruszczyński, A., Nonlinear Optimization, Princeton University Press, 2006.

∙ Taha, H. A., Investigación de Operaciones, 9a. edición, Pearson Educación, 2012.

∙ Winston, Wayne L., Operations research: applications and algorithms, Belmont, California: Duxbury, 1994.