Ingeniería Matemática
Máster. Curso 2026/2027.
MODELOS ESTOCÁSTICOS EN LOGÍSTICA - 604344
Curso Académico 2026-27
Datos Generales
- Plan de estudios: 0648 - MÁSTER UNIVERSITARIO EN INGENIERÍA MATEMÁTICA (2010-11)
- Carácter: OPTATIVA
- ECTS: 3.0
SINOPSIS
COMPETENCIAS
Generales
- CG1 Aprender a aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) en el ámbito de la Ingeniería Matemática avanzada
- CG2 Elaborar adecuadamente y con cierta originalidad argumentos motivados, proyectos de trabajo, redactar planes así como formular hipótesis y conjeturas razonables en el ámbito de la Ingeniería Matemática avanzada.
- CG3 Emitir juicios en función de criterios, de normas externas o de reflexiones personales justificadas.
- CG5 Comprender y utilizar de manera avanzada el lenguaje y las herramientas matemáticas para modelizar, simular y resolver problemas complejos del ámbito de la ingeniería y de la industria, reconociendo y valorando las situaciones y problemas susceptibles de ser tratados matemáticamente.
- CG6 Conocer los modelos, métodos y técnicas relevantes en distintas áreas de aplicación de la Ingeniería Matemática avanzada participando en la creación de nuevas tecnologías que contribuyan al desarrollo de la sociedad.
- CG7 Saber abstraer en un modelo matemático complejo las propiedades y características esenciales de un problema real del ámbito de la ingeniería y de la industria reconociendo su rango de aplicabilidad y limitaciones.
- CG2 Elaborar adecuadamente y con cierta originalidad argumentos motivados, proyectos de trabajo, redactar planes así como formular hipótesis y conjeturas razonables en el ámbito de la Ingeniería Matemática avanzada.
- CG3 Emitir juicios en función de criterios, de normas externas o de reflexiones personales justificadas.
- CG5 Comprender y utilizar de manera avanzada el lenguaje y las herramientas matemáticas para modelizar, simular y resolver problemas complejos del ámbito de la ingeniería y de la industria, reconociendo y valorando las situaciones y problemas susceptibles de ser tratados matemáticamente.
- CG6 Conocer los modelos, métodos y técnicas relevantes en distintas áreas de aplicación de la Ingeniería Matemática avanzada participando en la creación de nuevas tecnologías que contribuyan al desarrollo de la sociedad.
- CG7 Saber abstraer en un modelo matemático complejo las propiedades y características esenciales de un problema real del ámbito de la ingeniería y de la industria reconociendo su rango de aplicabilidad y limitaciones.
Transversales
- CT1 Saber aplicar sus avanzados conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y poseer las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y en la resolución de problemas y estudio de casos. Esto implica, concretamente: Integrar creativamente conocimientos y aplicarlos a la resolución de problemas, perseguir objetivos de calidad en el desarrollo de su actividad profesional, adquirir capacidad para la toma de decisiones y de dirección de recursos humanos, ser capaz de mostrar creatividad, iniciativa y espíritu emprendedor para afrontar los retos de su actividad, valorar la importancia de la Ingeniería Matemática en el contexto industrial, económico, administrativo, medio ambiental y social
- CT2 Tener la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes para emitir juicios que incluyan una reflexión profunda sobre temas relevantes de índole científica, industrial, tecnológica y empresarial. Demostrar razonamiento crítico y gestionar información científica y técnica de calidad, bibliografía, bases de datos especializadas y recursos accesibles a través de Internet.
- CT2 Tener la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes para emitir juicios que incluyan una reflexión profunda sobre temas relevantes de índole científica, industrial, tecnológica y empresarial. Demostrar razonamiento crítico y gestionar información científica y técnica de calidad, bibliografía, bases de datos especializadas y recursos accesibles a través de Internet.
Específicas
- CE1 Adquirir una formación avanzada, sólida y rigurosa en temas avanzados de Matemáticas y sus Aplicaciones.
- CE2 Ser capaz de planificar la resolución de problemas de un alto nivel de complejidad en función de las herramientas de que se disponga y, en su caso, de las restricciones de tiempo y recursos.
- CE3 Ser capaz de utilizar aplicaciones informáticas de cálculo numérico y simbólico, visualización gráfica, optimización u otras para experimentar en aspectos avanzados de Matemáticas y resolver problemas con un elevado grado de complejidad
- CE4 Desarrollar habilidades de aprendizaje en Matemáticas avanzadas y sus aplicaciones que permitan al alumno continuar estudiando y profundizando en la materia de modo autónomo.
- CE5 Resolver problemas y casos reales planteados en el ámbito de la ingeniería, la industria, la ciencia, la tecnología y la sociedad mediante habilidades de modelización, cálculo numérico, simulación y optimización.
- CE6 Desarrollar programas que resuelvan problemas matemáticos avanzados utilizando para cada caso el entorno computacional adecuado.
- CE2 Ser capaz de planificar la resolución de problemas de un alto nivel de complejidad en función de las herramientas de que se disponga y, en su caso, de las restricciones de tiempo y recursos.
- CE3 Ser capaz de utilizar aplicaciones informáticas de cálculo numérico y simbólico, visualización gráfica, optimización u otras para experimentar en aspectos avanzados de Matemáticas y resolver problemas con un elevado grado de complejidad
- CE4 Desarrollar habilidades de aprendizaje en Matemáticas avanzadas y sus aplicaciones que permitan al alumno continuar estudiando y profundizando en la materia de modo autónomo.
- CE5 Resolver problemas y casos reales planteados en el ámbito de la ingeniería, la industria, la ciencia, la tecnología y la sociedad mediante habilidades de modelización, cálculo numérico, simulación y optimización.
- CE6 Desarrollar programas que resuelvan problemas matemáticos avanzados utilizando para cada caso el entorno computacional adecuado.
ACTIVIDADES DOCENTES
Clases teóricas
0,8 ECTS = 20h
Clases prácticas
0,4 ECTS = 10h
Laboratorios
Uso libre de los alumnos, y uso en aula del programa GAMS, Excel
Otras actividades
TRABAJOS INDIVIDUALES Y EN GRUPOS: 1.8 ECTS
TOTAL
3 ECTS
Presenciales
1,2
No presenciales
1,8
Semestre
2
Breve descriptor:
De manera general, la logística es el conjunto de medios y métodos necesarios para llevar a cabo la organización de una empresa, o de un servicio, especialmente de distribución. En el contexto de una organización (empresarial, militar, humanitaria, etc.), la logística se encarga de la planificación y gestión de la adquisición, producción, transporte, almacenamiento y distribución de diversos bienes para un funcionamiento óptimo del sistema. Un tratamiento matemático realista de estos sistemas logísticos ha de tener necesariamente en cuenta la incertidumbre asociada a los diversos factores implicados (la demanda o el beneficio de ciertos productos, el coste y el tiempo de servicio de materias primas u otros bienes, etc.). Por ello, es preciso contar con herramientas matemáticas que incorporen la modelización de la incertidumbre y saber cómo tratarla a la hora de tomar decisiones. Se presentarán modelos y métodos para tratar la incertidumbre derivada de la aleatoriedad u otras fuentes de forma general, así como modelos específicos para determinados problemas estocásticos (colas, fiabilidad).
Requisitos
Haber cursado Modelos Determinísticos en Logística.
Objetivos
MODELIZAR Y RESOLVER PROBLEMAS LOGÍSTICOS CON INCERTIDUMBRE Y RIESGO, O CON VARIOS CRITERIOS O DECISORES
PROGRAMAR MODELOS MATEMÁTICOS EN LOGÍSTICA CON INCERTIDUMBRE Y RIESGO, O CON VARIOS CRITERIOS O DECISORES
Contenido
1. Modelos de Decisión con incertidumbre y riesgo, múltiples criterios y múltiples decisores en Logística
1.1. Decisión con incertidumbre y riesgo. Programación estocástica
1.2. Decisión con múltiples criterios
1.3. Decisión con varios decisores en competencia: Teoría de Juegos
2. Gestión de líneas de espera
3. Fiabilidad y mantenimiento
Evaluación
40% ENTREGA DE PRÁCTICAS PROGRAMADAS
10% PARTICIPACIÓN ACTIVA EN EL AULA
50% EXAMEN (hace falta sacar un mínimo de un 4 para hacer ponderación)
10% PARTICIPACIÓN ACTIVA EN EL AULA
50% EXAMEN (hace falta sacar un mínimo de un 4 para hacer ponderación)
Bibliografía
BIRGE, J. y LOUVEAUX, F. (1997). Introduction to Stochastic Programming. Springer.
French, S. (1986) Decision Theory: An introduction to the mathematics of rationality, Ellis Horwood, Chichester.
Anderson, D.R., Sweeney, D.J. and Williams, Th.A. (1999) Métodos cuantitativos para los negocios. Thomson-Paraninfo.
Hillier, F.S., Lieberman, G.J. (2001) Investigación de Operaciones. 7ª edición. McGraw Hill.
Taha, H.A. (1998) Investigación de operaciones. Una introducción. Prentice Hall.
Ríos-Insua, S., Mateos, A., Bielza, M.C. y Jiménez, A. (2004) Investigación Operativa. Modelos determinísticos y estocásticos. Centro de Estudios Ramón Areces
Romero, C. (1993). Teoría de la Decisión Multicriterio: Conceptos, Ténicas y Aplicaciones. Alianza Universidad.
Saaty, T.L. (1994) Fundamentals of Decision Making. RWS Publications
French, S. (1986) Decision Theory: An introduction to the mathematics of rationality, Ellis Horwood, Chichester.
Anderson, D.R., Sweeney, D.J. and Williams, Th.A. (1999) Métodos cuantitativos para los negocios. Thomson-Paraninfo.
Hillier, F.S., Lieberman, G.J. (2001) Investigación de Operaciones. 7ª edición. McGraw Hill.
Taha, H.A. (1998) Investigación de operaciones. Una introducción. Prentice Hall.
Ríos-Insua, S., Mateos, A., Bielza, M.C. y Jiménez, A. (2004) Investigación Operativa. Modelos determinísticos y estocásticos. Centro de Estudios Ramón Areces
Romero, C. (1993). Teoría de la Decisión Multicriterio: Conceptos, Ténicas y Aplicaciones. Alianza Universidad.
Saaty, T.L. (1994) Fundamentals of Decision Making. RWS Publications
Otra información relevante
Material disponible en Campus Virtual: Notas, enunciados de problemas
Estructura
| Módulos | Materias |
|---|---|
| No existen datos de módulos o materias para esta asignatura. | |
Grupos
| Clases teóricas y/o prácticas | ||||
|---|---|---|---|---|
| Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor |
| Grupo único | 19/04/2027 - 28/05/2027 | MARTES 16:30 - 18:30 | INF3 Aula de Informática | BIBIANA GRANDA CHICO |
| JUEVES 16:30 - 18:30 | INF3 Aula de Informática | BIBIANA GRANDA CHICO | ||