Objetivo general

Al final del curso el alumno tendrá una visión de los métodos de optimización clásicos; conocerá su definición formal, la teoría matemática involucrada y los algoritmos de solución; modelará problemas reales y utilizará herramientas computacionales para resolverlos.

Competencias del curso

• Identificación, modelación y solución de problemas reales que pueden ser modelados mediante técnicas de optimización.
• Integración y uso de tecnologías para la solución de problemas de optimización.

Contenido sintético

Programación lineal y el método Simplex. Problemas de Transporte y de Flujo en Redes. Programación Lineal Entera. Problemas de Optimización Combinatoria. Programación No Lineal Clásica. Optimización Multiobjetivo y Programación por Metas. Introducción al Cálculo Variacional.

Bibliografía

• W. Winston y M. Venkataramanan: Introduction to Mathematical Programming. Cuarta edición en ingles 2003. Thomson , Brooks/Cole
• H. A. Taha: Operation Research, An introduction. Séptima edición en ingles. 2003. Prentice Hall
• C. H Paparimitriou y K Steiglitz: Combonatorial Optimization, Algorithms and Complexity. 1982. Prentice Hall
• M. Kamien y N. Schwartz:Dynamic Optimization: The calculus of Variations and Optimal Control in Economics and Management. 1981. North-Holland

Recursos informáticos