Investigation of Operations

Universidad Adolfo Ibáñez

Course Description

  • Course Name

    Investigation of Operations

  • Host University

    Universidad Adolfo Ibáñez

  • Location

    Valparaíso and Viña del Mar, Chile

  • Area of Study

    Engineering Science

  • Language Level

    Advanced

  • Course Level Recommendations

    Lower

    ISA offers course level recommendations in an effort to facilitate the determination of course levels by credential evaluators.We advice each institution to have their own credentials evaluator make the final decision regrading course levels.

    Hours & Credits

  • Contact Hours

    60
  • Recommended U.S. Semester Credits
    4
  • Recommended U.S. Quarter Units
    6
  • Overview

    ING 201 - Investigación de Operaciones1. Descripción general del curso
    La Investigación de Operaciones (Operations Research) es una disciplina que utiliza métodos y modelos cuantitativos para apoyar el proceso de toma de decisiones en problemas complejos de ingeniería y gestión.

    Se estudia la formulación y análisis de procesos estocásticos, procesos de decisión dinámicos, y algunas técnicas de resolución. Se introduce al alumno en los conceptos y técnicas de simulación discreta aplicada a los problemas estudiados.

    2. Objetivos
    - Desarrollar habilidades para identificar, formular, resolver e interpretar los modelos matemáticos adecuados que describan un problema complejo, de modo de mejorar el desempeño del sistema en estudio. Asimismo, entender las limitaciones de tales modelos.

    - Estudiar el comportamiento de un sistema bajo diferentes escenarios, definir políticas o estrategias de decisión y predecir su desempeño. Especialmente importante es caracterizar un sistema bajo su peor escenario posible.

    - Desarrollar aptitudes en el uso de métodos de simulación discreta para analizar sistemas cuyo modelamiento analítico es complejo. Conocer y aplicar los programas de simulación apropiados al problema en cuestión.

    - Proporcionar instancias de discusión y trabajo en equipo. Adquirir capacidades para el aprendizaje propio, y para el pensamiento lógico.

    3. Contenidos del Curso1. Introducción: revisión de conceptos de probabilidades y componentes de un proceso estocástico. Analizar ejemplos clásicos de procesos en la industria.

    2. Cadenas de Markov a tiempo discreto: definición y propiedades básicas, probabilidades de transición, clasificación de estados, probabilidades de estado, probabilidad de absorción, tiempo hasta la primera pasada, comportamiento límite y distribución estacionaria. Procesos de decisión markovianos, Cadena de Markov con recompensa. Aplicaciones.

    3. Cadena de Markov a tiempo continuo: definición y propiedades básicas, probabilidades de transición, clasificación de estados, probabilidades de estado, comportamiento límite y distribución estacionaria. Procesos de nacimiento y muerte. Aplicaciones.

    4. Procesos de Poisson: definición y propiedades básicas, relación con distribución exponencial, agregación y desagregación de procesos de Poisson, distribución condicional del tiempo entre eventos. Aplicaciones.

    5. Teoría de Colas: definiciones básicas, caracterización de un sistema de espera, procesos de nacimiento y muerte, medidas clásicas de desempeño, fórmula de Little, modelos de uno y varios servidores. Colas con disciplina de prioridades, Colas con llegadas en grupos, redes de colas. Aplicaciones.

    6. Decisiones Bajo Incertidumbre: Teoría de la función de utilidad, el criterio de la utilidad esperada. Otros criterios: Maximax y Maximin.

    7. Programación Dinámica: definiciones y conceptos básicos, principio de optimalidad de Bellman, estrategias de solución, programación dinámica determinística y estocástica, relación con árboles de decisión. Aplicaciones.

    8. Simulación (Laboratorio): desarrollo de modelos de simulación de sistemas complejos, experimentación, análisis estadísticos para datos de entrada y de salida; análisis de resultados, comparación de alternativas y análisis de sensibilidad.

    4. Metodología
    - Los estudiantes son responsables de su propio aprendizaje. La participación constante del alumno en las discusiones de clases constituye una importante herramienta de aprendizaje, la cual requiere el estudio sistemático del material correspondiente.

    - Los alumnos deben resolver guías de ejercicios entregadas en ayudantía que tienen como objetivo asegurar que cada estudiante adquiere los niveles adecuados de conocimiento de los temas considerados en la asignatura.

    - El ayudante de laboratorio enseña el uso del software ARENA para simular sistemas. Se ven problemas de teoría de colas, problemas dinámicos, manejo de inventario, entre otros. Se desarrollará un proyecto aplicado en el cual se emplean técnicas de simulación para la resolución de una problemática real.

    5. Ética
    Se exigirá el cumplimiento de las normas éticas comúnmente aceptadas, como por ejemplo, los trabajos deben ser originales. En particular no se aceptará en los informes o trabajos:

    - Uso de datos, modelos, fórmulas, gráficos, teorías, etc. que no tengan una fuente o referencia bibliográfica.
    - Párrafos extraídos de Internet sin referenciar el sitio web asociado.
    - Inexistencia de referencias bibliográficas.

    Son parte integrante de estas normas las señaladas en el Código de Honor y demás Reglamentos de la Universidad.

    6. Dedicación
    Este curso asume una dedicación promedio de 11 horas semanales por parte del estudiante (incluidas las horas de clase).

    Se espera que el alumno:
    - Asista a la totalidad de las sesiones semanales
    - Que participe activamente en las discusiones durante las clases.
    - Trabaje y reflexione sobre los ejercicios de las guías y tareas.

    7. Evaluación
    La evaluación del curso se hará a través de los siguientes medios:

    i) Dos test: T1 y T2
    ii) Dos controles: C1 y C2 (realizados la semana anterior a cada prueba)
    iii) Dos pruebas: P1 y P2
    iv) Un proyecto de simulación: PS (realizado en grupos de 4 personas y evaluado mediante 3 informes (sin considerar la Propuesta) y una presentación.
    v) El examen consta de dos notas una por presentar el proyecto de simulación Examen oral (EO), y la otra corresponde al examen escrito (EE).

    El promedio de los dos test dará origen la nota C3 (control 3) y para calcular la nota de controles (C) se calculará el promedio de los dos mejores (es decir, se eliminará el peor de los tres).

    Para tener derecho a presentarse a examen el alumno deberá cumplir las siguientes condiciones en forma conjunta:
    - La nota final del proyecto de simulación debe ser igual o superior a 4,0
    - El promedio simple de las pruebas debe ser igual o superior a 4,0

    Si el alumno no tiene derecho a presentarse a examen, la Nota Final de Asignatura será igual al promedio simple de las pruebas de cátedra, o a la nota final del proyecto, según cual sea la causa de reprobación. En caso de reprobar por ambas causas la Nota Final será la menor entre ambas.

    Si el alumno cumple con las condiciones para presentarse al examen, su Nota de Presentación se calculará de acuerdo a las siguientes ponderaciones:

    Pruebas (P1-P2) 25% c/u
    Controles (C) 30%
    Proyecto de Simulación (PS) 20%

    Si el alumno obtiene una calificación menor a 3.0 en algún examen, la Nota Final de Asignatura será 3.0.

    Si el alumno obtiene una calificación mayor o igual a 3.0 en ambos examenes, la Nota Final de Asignatura se obtendrá como:

    Nota Final Asignatura = 0,7 Nota Presentación + 0,25 Nota Examen
    Escrito + 0,05 Examen 0ral.

    Horario de Evaluaciones

    Las Pruebas se realizarán en el horario normal de clases establecido por la dirección de la Escuela de Ingeniería.

    Los Controles y Tests, por otro lado, se realizarán en horario de ayudantía o laboratorio (por definir), de acuerdo al cronograma.

    Finalmente las entregas parciales del Proyecto de Simulación se realizarán vía webcursos los días indicados en el cronograma hasta las 11:59 pm. No se realiza entrega en papel, salvo del informe final. Si falla en fecha/hora de entrega via webcursos se considerará que el informe fue entregado atrasado y se aplicará lo especificado en la letra f) de las Reglas Específicas dadas a continuación.

    Reglas Específicas:
    Pruebas:
    a) La ausencia injustificada a cualquiera de las pruebas será calificada con nota 1,0.
    b) Faltar a las dos pruebas será causal de reprobación de la asignatura.
    c) Las personas que hayan faltado a alguna prueba justificadamente, esto es, presentando un certificado médico dentro de las 48 hrs. posteriores a la evaluación, podrán dar una Prueba Recuperativa a final de semestre para reemplazar sólo esa nota. Fuera de este plazo (48 horas) no se aceptarán certificados y la nota de la evaluación será definitivamente 1.0.
    d) Los certificados médicos pueden ser entregados exclusivamente al profesor o secretaria de pregrado asignada al curso. Los certificados pueden enviarse escaneados al profesor en el plazo exigido, para luego entregar el original cuando que se reintegre a sus actividades universitarias.

    Controles e Informes:
    e) No existe un Control Recuperativo ni un Test recuperativo:
    a. las inasistencias a un test será remplazada por el control correspondiente
    (C1 remplaza a T1 y C2 remplaza a T2)
    b. las inasistecias a controles, justificadas o no, serán evaluadas con nota 1.0.
    Sin embargo, existe el beneficio de borrar la peor nota entre C1, C2 y C3.
    f) Las entregas atrasadas de informes podrán optar a nota máxima 4,0.

    Examen y Eximición:
    g) La nota mínima del examen es 3,0, en caso contrario la asignatura es reprobada.
    h) Podrán eximirse del examen aquellos alumnos que estén dentro del 10% mejor de la asignatura (ambas secciones incluidas) según la Nota de Presentación. Esto ocurrirá siempre que la Nota de Presentación sea mayor o igual a 5.8, o bien que hayan obtenido una nota mayor o igual a 5.5 en cada una de las dos pruebas.
    i) Los alumnos eximidos que deseen rendir el examen podrán hacerlo, debiendoaceptar la calificación obtenida en el examen, sea cual sea ésta.

    Ética:
    j) Cualquier intento de copia o plagio en alguna evaluación será sancionado con nota 1.0 en dicha evaluación.

    8. Bibliografía Recomendada
    1) Birge, John y Louveaux, François (1997). Introduction to stochastic programming, Springer series in Operations Research.
    2) David, Kelton (1997). Simulation with Arena, 1era edición, McGraw Hill.
    3) Hillier, Frederick y Lieberman, Gerald J. (2002). Introduction to Operations
    Research. McGraw-Hill Science.
    4) Ortiz, Carmen, Varas, Samuel y Vera, Jorge (2001) Optimización y Modelos para la Gestión, Editorial Dolmen.
    5) Winston, Wayne (1994). Investigación de Operaciones: Aplicaciones y Algoritmos, Editorial Iberoamericana.
    6) Ross, Sheldon (1995). Stochastic Processes, John Wiley & Sons.

    Bibliografía Complementaria
    7) Gazmuri, Pedro (1995). Modelos Estocásticos para la Gestión de Sistemas, Ediciones Universidad Católica de Chile.
    8) Taha, Hamdy (1998). Investigación de Operaciones: Una Introducción, 6ta edición, Prentice Hall.
    9) Bertsekas, Dimitri (1987). Dynamic Programming, Prentice Hall.
    10) Law & Kelton (2000). Simulation Modeling and Analysis, McGraw Hill. Kelton W.
    11) Donald Gross, Donald & Shortle, John F. & Thompson, James M. & Harris, Carl M. (2008). Fundamental of Queueing Theory, by John Wiley & Sons, Inc, Hoboken, NJ.

Course Disclaimer

Courses and course hours of instruction are subject to change.

Please note that some courses with locals have recommended prerequisite courses. It is the student's responsibility to consult any recommended prerequisites prior to enrolling in their course.