Syllabus
INB-0412 Investigación de Operaciones II
MIA. NANCY DE LOS A. MIAM TUN
namiam@itescam.edu.mx
Semestre | Horas Teoría | Horas Práctica | Créditos | Clasificación |
7 | 4 | 0 | 8 |
Prerrequisitos |
Investigación de Operaciones I Comprender la importancia de la formulación de modelos Formular modelos | Probabilidad Conocer los fundamentos de probabilidad Conocer los modelos analíticos de fenómenos aleatorios discretos: Distribución de Poisson |
Competencias | Atributos de Ingeniería |
Normatividad |
1. Para tener derecho a presentar cada una de las evaluaciones parciales correspondientes al semestre el alumno ha de mantener el 80% de asistencia, al término de cada parcial. 2. Las tolerancias máximas de ingreso al salón de clases, serán: 10 min., después se considerará como retardo y 20 min. después el alumno será acreedor a la falta correspondiente. 3. La falta grupal a clase será considerada doble y se dará como visto el tema del día. 4. Otras circunstancias, merecedoras de llamadas de atención o sanciones, serán resueltas en los tiempos y formas pertinentes. |
Materiales |
El material documental de la asignatura, regla, calculadora, libreta de cuadros de preferencia. |
Bibliografía disponible en el Itescam | |||||
Título |
Autor |
Editorial |
Edición/Año |
Ejemplares |
|
Parámetros de Examen | |
PARCIAL 1 | Del subtema 1.1.1 al 2.1.2 |
PARCIAL 2 | Del subtema 2.2.1 al 4.1.2 |
Contenido (Unidad / Competencia / Actividad / Material de Aprendizaje) | |
1. Programación dinámica
1.1. Características y ejemplos de modelos 1.1.1. Características de los problemas de programación dinámica: etapas, estados, fórmula recursiva, programación en avance y en retroceso. ![]() ![]() 1.1.2. Algunos ejemplos de modelos de P.D. ![]() ![]() 1.2. Modelos de programación dinámica 1.2.1. Programación dinámica determinística. ![]() ![]() 1.2.2. Programación dinámica probabilística, Problema de dimensionalidad en P. D. ![]() ![]() |
2. Teoría de Colas
2.1. Introducción 2.1.1. Definiciones, características y suposiciones; Terminología y notación. ![]() ![]() 2.1.2. Proceso de nacimiento y muerte; Modelos Poisson y casos de aplicación. ![]() ![]() 2.2. Tipos de modelos en teoría de colas 2.2.1. Un servidor, fuente finita, cola finita y Un servidor, cola infinita, fuente infinita. ![]() ![]() ![]() ![]() 2.2.2. Servidores múltiples, cola infinita, fuente infinita y Servidores múltiples, cola finita, fuente infinita. ![]() ![]() |
3. Teoría de Decisión
3.1. Introducción 3.1.1. Características generales de la teoría de decisiones. ![]() ![]() 3.1.2. Criterios de decisión Determinísticos y Probabilísticos; Valor de la información perfecta. ![]() ![]() 3.2. Modelos 3.2.1. Árboles de decisión (Decisiones secuenciales) y Teoría de utilidad. ![]() ![]() 3.2.2. Análisis de sensibilidad. ![]() ![]() |
4. Cadenas de Markov
4.1. Introducción 4.1.1. Definiciones, Formulación de las cadenas de Markov. ![]() ![]() 4.1.2. Procesos estocásticos y Propiedad Markoviana de primer orden. ![]() ![]() 4.2. Probabilidades de transición 4.2.1. Probabilidad de transiciones estacionarias de un solo paso y de n pasos. ![]() ![]() 4.2.2. Estados absorbentes y Probabilidad de transición estacionarias de estados estables. Tiempos de primer paso. ![]() ![]() |
5. Optimización de Redes
5.1. Introducción 5.1.1. Terminología. Redes cíclicas y acíclicas ![]() ![]() 5.1.2. Tipos de problemas de Redes ![]() ![]() 5.2. Solución de problemas de Redes 5.2.1. Problema de la ruta más corta; Problema del árbol de mínima expansión. ![]() ![]() 5.2.2. Problema de flujo máximo; Problema de flujo de costo mínimo; Programación lineal en Teoría de Redes. ![]() ![]() |
Prácticas de Laboratorio (20242025N) |
Fecha |
Hora |
Grupo |
Aula |
Práctica |
Descripción |
Cronogramas (20242025N) | |||
Grupo | Actividad | Fecha | Carrera |
Temas para Segunda Reevaluación |