Actuaría (plan 2006) 2023-2

Optativas, Programación Lineal

Acerca de las clases presenciales y actividades

Temario

El temario detallado lo pueden encontrar en el siguiente enlace:

http://www.fciencias.unam.mx/asignaturas/621.pdf

1. Parte I

1.1 Formulación del Modelo de Programación Lineal

1.2 Ejemplos de Problemas de Programación Lineal

1.3 El método gráfico

1.4 Formatos Canónica y Estándar

1.5 Soluciones Factibles, Básica y Punto Extremo

1.6 Caracterización algebraica de puntos extremos y sus propiedades

1.7 Puntos críticos, extremos y optimalidad

1.8 Forma Explicita

1.9 Método Simplex (Variables Artificiales)

1.10 Método de Dos fases

(Aplicación del primer examen parcial.)

2. Parte II

2.1 Lexicográfico

2.2 Método Simplex Revisado

2.3 Método Simplex Revisado (Dos Fases)

2.4 Teoría de la Dualidad

2.9.1 Formulación del Problema Dual

2.9.1 Teorema de Holguras Complementarias

(Aplicación del segundo examen parcial.)

3. Parte III

3.1 Método Dual Simplex

3.2 Post-Optimización

3.2.1 Cambios que afectan la optimalidad

3.2.2 Cambios que afectan la factibilidad

3.2.3 Cambios que afectan la optimalidad y factibilidad

3.3 Análisis de Sensibilidad

(Aplicación del tercer examen parcial.)

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Objetivos

El alumno conocerá los antecedentes históricos de la Programación Lineal.

El alumno tendrá una visión general de los modelos de optimización lineal determinísticos.

El alumno formulará modelos, determinará y analizará la solución de los mismos mediante la aplicación de los conceptos fundamentales de la programación lineal.

El alumno pueda obtener la solución de un PPL aplicando la teoría que se proporciona en el curso, para resolución de problemas duales y análisis de sensibilidad para su aplicación.

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Evaluación

Se aplicarán tres exámenes parciales que están definidos en el temario y su calificación será el promedio de acuerdo a la siguiente tabla:

Escala de calificaciones:

• [0.0, 4.9] es final.
• (5.0, 5.9) es 5.0
• [6.0, 6.9) es 6.0
• [7.0, 7.9) es 7.0
• [8.0, 8.9] es 8.0.
• [9.0, 9.9) es 9.0

• Se toma el entero del promedio obtenido.
• Habrá “n” tareas durante el curso y se obtiene el promedio al final, si el promedio es mayor a 8.0 te ayuda en tu calificación final a subir al entero siguiente.
• Solo tendrán derecho a una reposición y será el examen que tengan con menor calificación y dicha calificación que sea mayor a 4.0

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Observaciones

• En la aplicación de los exámenes y con relación a sus respuestas, se calificará de acuerdo a la teoría, algoritmos, procedimientos y ejercicios resueltos solo vistos en clase.
• Al final del curso y de acuerdo a su desempeño la NP es a consideración.
• Se tratará al máximo de cumplir con el horario de clase que fue asignado por la Facultad.

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Bibliografía Sugerida

• Bazaraa, M. S., Jarvis, J. J., Sherali, H. D., Linear Programming and Network Flows, 4th ed., Wiley, 2010, recurso en línea. (T57.74 B34)
• Hernández Ayuso, Ma. del Carmen, Introducción a la Programación Lineal, 2da. edición, Facultad de Ciencias, 2010. (T57.74 H47)
• Hiller, F. S., Lieberman, G. J., Introducción a la investigación de operaciones, 9a. edición, McGraw Hill, 2010. (T57.6 H55)
• Taha, Hamdy A., 1992. Operations research : An introduction, New York : Macmillan
• Luenverger, D.G. and Ye, Y., Linear and Nonlinear Programming (3ª. ed), 2010