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Optimización Estocástica
(Curso 2008-2009)

Código Sigma: 43957
Carácter: Troncal
Curso:
Ciclo:
Cuatrimestre:
Créditos: 6 = 3T + 3P (4 horas semanales)

Objetivos: Desarrollo de los modelos, métodos de resolución y técnicas algorítmicas más importantes para los problemas de Optimización Estocástica.

Evaluación: Exámenes escritos, trabajos propuestos y trabajo personal a lo largo del curso. Es decir, la calificación final integra estos tres aspectos. Los trabajos propuestos se realizarán con exposición escrita y oral. En ambas se valorará tanto la corrección y calidad del análisis realizado como la claridad y capacidad de síntesis.

Prerrequisitos: Programación Lineal, Entera y No Lineal. Optimización en Redes. Programación Matemática.
Descriptor: Programación estocástica. Control. Decisión Multiobjetivo. Otros modelos estocásticos.

Programa:

  1. Introducción al análisis envolvente de datos.
    Introducción. Conceptos de eficiencia. Algunos hitos en la medición de la eficiencia. Modelos básicos asociados a la perspectiva envolvente. Modelos básicos asociados a la perspectiva fraccional. Teoría de la dualidad en el entorno DEA. Aplicaciones. Otros modelos asociados a la perspectiva envolvente. Otros modelos asociados a la perspectiva fraccional.
  2. Optimización estocástica en control de inventarios.
    Repaso de algunos modelos EOQ determinísticos. Modelos estocásticos con revisión continua. Modelos estocásticos con revisión periódica. Funciones convexas con dominio entero. Modelos de una etapa. Modelos de dos etapas. Modelos de n etapas sin coste de preparación. Modelos de n etapas con coste de preparación. Políticas (s,S).
  3. Optimización estocástica en entorno lineal.
    Introducción. Modelos de PL estocástica en dos etapas. Enfoques de los valores medios, con información perfecta, estocástico y extensivo. Modelos de PL estocástica en n etapas.
Actividades: Las clases prácticas se desarrollarán en el aula de informática.

Bibliografía:

  • Fernández Suárez, N.; García Laguna, J.; Martínez Ferreras, J.; San José Nieto, L.A., Gestión de Stocks. Modelos de Optimización y Software. Secretariado de Publicaciones de la Universidad de Valladolid, 1999.
  • Adenso Díaz, B. (1993). Producción: Gestión y Control. Ariel Economía.
  • Birge J.R. and Louveaux F. (1997), Introducction to Stochastic Programming, Springer.
  • Denardo, E.V. (1982). Dynamic Programming. Models and Applications. Prentice Hall.
  • Kall P. and Wallace S.W. (1994). Stochastic Programming. John Wiley and Sonss.
  • Winston, W.L. (1994). Investigación de Operaciones. Aplicaciones y Algoritmos. Grupo Editorial Iberoamérica, 1994 y Thomson, 2005.
  Última actualización : 25/09/08