Programación Combinatoria
(Curso Académico 2019 - 2020)

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• CG1 - Conocer la naturaleza, métodos y fines de los distintos campos de la Matemática junto con cierta perspectiva histórica de su desarrollo.
• CG2 - Reconocer la presencia de la Matemática subyacente en la Naturaleza, en la Ciencia, en la Tecnología y en el Arte. Reconocer a la Matemática como parte integrante de la Educación y la Cultura.
• CG5 - Preparar para posteriores estudios especializados, tanto en una disciplina matemática como en cualquiera de las ciencias que requieran buenos fundamentos matemáticos.

• CB3 - Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.

• CE6 - Proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones reales sencillas, utilizando las herramientas matemáticas más adecuadas a los fines que se persigan.
• CE8 - Utilizar aplicaciones informáticas de análisis estadístico, cálculo numérico y simbólico, visualización gráfica, optimización u otras para experimentar en Matemáticas y resolver problemas.

Profesor: Hipólito Hernández Pérez
Tema 1: Introducción a la Optimización Combinatoria. Problemas Clásicos
1.1 Introducción a la Optimización Combinatoria
1.2 Problemas Clásicos de Optimización Combinatoria (asignación, transporte, etc.)

Profesor: Hipólito Hernández Pérez
Tema 2: Problemas de rutas.
2.1 Problema del viajante de comercio
2.2 Variantes del problema del viajante de comercio
2.3 Problemas con carga de mercancía
2.4 Problemas con varios vehículos
2.5 Métodos de resolución del problema del viajante de comercio y otros problemas de optimización

Profesor: Antonio Sedeño Noda
Tema 3: Otros problemas definidos sobre grafos.
3.1 Problemas de flujos sobre redes. Complejidad computacional
3.2 Problemas de telecomunicaciones

- Profesor: Antonio Sedeño Noda
Tema 4: Problemas de logística: localización, planificación y cadena de suministros.
4.1 Problemas de localización
4.2 Problemas de planificación
4.3 Problemas de cadenas de suministros

Uso de vocabulario en inglés en la presentación de los principales conceptos y otros contenidos de la asignatura.
Enunciado en inglés de algunos ejercicios propuestos.
Consulta de bibliografía y otros contenidos (páginas webs, manuales, vídeos, etc.) en inglés.
Presentación (total o parcialmente) de informes de prácticas de laboratorio en inglés.
 

Cada alumno recibirá 30 horas de clases magistrales donde se introducirán los conceptos básicos, se describirán problemas y se explicaran métodos de resolución de los problemas de Programación Combinatoria, y 27 horas de clases de prácticas en el aula o en el laboratorio informático. Durante las prácticas de aula se propondrán problemas para que el alumno adquiera destreza en el planteamiento y técnicas de resolución de problemas de Programación Combinatoria. Mientras que en las prácticas informáticas, se empleará algún programa que permiten resolver problemas de rutas, flujos, localización y logísticos, como pueden ser GUSEK, Excel, XPRESS, CPLEX o algún lenguaje de programación.
La actividad presencial se completa con 3 horas de realización del examen final. Además de la actividad presencial el alumno debe realizar un trabajo autónomo para preparar las clases teóricas y prácticas, así como para la preparación de las pruebas de evaluación.

Actividades formativas	Horas presenciales	Horas de trabajo autónomo	Total horas	Relación con competencias
Clases teóricas	30,00	0,00	30,0	[CG1], [CG2], [CG5], [CB3]
Clases prácticas (aula / sala de demostraciones / prácticas laboratorio)	27,00	0,00	27,0	[CB3], [CE6], [CE8]
Estudio/preparación de clases teóricas	0,00	34,00	34,0	[CG1], [CG2], [CG5], [CB3]
Estudio/preparación de clases prácticas	0,00	33,50	33,5	[CG1], [CG2], [CG5], [CB3], [CE6], [CE8]
Preparación de exámenes	0,00	22,50	22,5	[CG1], [CG2], [CG5], [CB3], [CE6], [CE8]
Realización de exámenes	3,00	0,00	3,0	[CG1], [CG2], [CG5], [CB3], [CE6], [CE8]
Asistencia a tutorías	0,00	0,00	0,0	[CB3], [CE6], [CE8]
Total horas
Total ECTS

“Programación Matemática”, Ed. Diaz de Santos, J.J. Salazar González (2001). (ISBN:84-7978-504-7).

"The Traveling Salesman Problem and its variations", Gregory Gutin, Abraham P. Punnen (2002)

"Vehicle routing: Problems, Methods, and Applications". Second Edition. Paolo Toth, Daniele Vigo. MOS-SIAM Series on Optimization. 2014.

“Logistics”, David Bloomberg, Stephen LeMay y Joe B. Hanna (2002). (ISBN 978-0130101945)

“Business Logistics, Supply Chain Managment - With CD”, Ronald Ballou (2004). (ISBN 978-0131076594 ).

GUSEK + GLPK. 
http://gusek.sourceforge.net/gusek.html

Plataforma de docencia virtual de la universidad

El alumno será evaluado por la vía de las dos siguientes que más le beneficie:
Vía 1. Se ponderará la nota de evaluación continua y la del examen de convocatoria. La nota de evaluación continua tendrá un peso en la evaluación final de un 40%, mientras que el examen final tendrá un 60%. El examen final tendrá un carácter predominantemente práctico (problemas). La evaluación continua está constituida por las siguientes pruebas:
-  Prácticas de laboratorio: Constituyen un 20% de la nota final de la asignatura. Se planteará al alumnado 2 o 3 problemas reales que deberán resolver por medio de programas informáticos. Para evaluarlo se mirará el código y la capacidad para modificarlo cuando se cambian ligeramente las condiciones del problema.
-  Realización de trabajos y su exposición: A cada alumno se le propondrá un trabajo (individual o en grupo) para el cuál el alumno tendrá que consultar bibliografía y otros contenidos (principalmente en inglés). El trabajo será expuesto en clase al resto de los compañeros. Esto supondrá un 10% de la nota final (5% por la elaboración y 5% por la exposición). 
-  Participación del alumno en las sesiones presenciales. Supone un 10% de la nota final. Se evaluará la participación del alumno en clases (ejercicios realizados, contestación de preguntas, participación en las clases de laboratorio, etc.).
Vía 2. Realización del examen de convocatoria. En el caso de que un alumno o alumna opte por esta vía, además del examen de desarrollo, debe realizar alguna prueba que permita evaluar la capacidad para resolver problemas de optimización combinatoria mediante alguna herramienta informática.
 

Tipo de prueba	Competencias	Criterios	Ponderación
Pruebas de desarrollo	[CG1], [CG2], [CG5], [CB3], [CE6]	Demostrar la capacidad de plantear, resolver y extraer conclusiones de los problemas planteados.	60,00 %
Trabajos y proyectos	[CG1], [CG2], [CG5], [CB3], [CE6], [CE8]	Demostrar capacidad para recopilar y presentar la información de los problemas planteados.	5,00 %
Técnicas de observación	[CG1], [CG2], [CG5], [CB3], [CE6], [CE8]	Demostrar la capacidad de observación y crítica de modelos, métodos de resolución, etc, en problemas de optimización combinatoria planteados en las clases teóricas y prácticas.	10,00 %
Exposiciones y pruebas orales	[CG1], [CG2], [CG5], [CB3], [CE6], [CE8]	Demostrar capacidad para comunicar el tema planteado.	5,00 %
Pruebas de ejecución de tareas reales y/o simuladas	[CG1], [CG2], [CG5], [CB3], [CE6], [CE8]	Demostrar la iniciativa, creatividad y destreza en el planteamiento y resolución de problemas prácticos de  optimización combinatoria. Demostrar la habilidad en el uso de herramientas computacionales en la resolución de problemas de optimización combinatoria.	20,00 %

Como carácter general el alumno durante el cuatrimestre recibe cada semana dos horas de teoría y dos horas de clases prácticas. Las clases prácticas se dividen entre clases prácticas en el aula y clases prácticas en el aula de informática. A pesar de que las clases teoricas suponen la mitad de la docencia presencial, la asignatura es eminentemente práctica por lo que las horas de teoría serán ilustradas con ejemplos prácticos.
A continuación se muestra el Cronograma de la asignatura.
La distribución de los temas por semana es orientativo, pueden sufrir cambios según las necesidades de organización docente.
Se recomienda que el trabajo autónomo del alumno se realice semanalmente de forma proporcional a la docencia presencial.

Semana	Temas	Actividades de enseñanza aprendizaje	Horas de trabajo presencial	Horas de trabajo autónomo	Total
Semana 1:	Tema 1.	Presenciales: 4 horas teóricas	4.00	6.00	10.00
Semana 2:	Tema 1.	Presenciales: 2 horas teóricas + 2 prácticas de aula.	4.00	6.00	10.00
Semana 3:	Tema 2.	Presenciales: 2 horas teóricas + 2 prácticas en aula de informática.	4.00	6.00	10.00
Semana 4:	Tema 2.	Presenciales: 2 horas teóricas + 2 prácticas en aula de informática.	4.00	6.00	10.00
Semana 5:	Tema 2.	Presenciales: 2 horas teóricas + 3 prácticas de aula.	5.00	7.50	12.50
Semana 6:	Tema 2.	Presenciales: 2 horas teóricas + 2 prácticas en aula de informática.	4.00	6.00	10.00
Semana 7:	Tema 2.	Presenciales: 2 horas teóricas + 2 prácticas de aula.	4.00	6.00	10.00
Semana 8:	Tema 3.	Presenciales: 2 horas teóricas + 2 prácticas de aula.	4.00	6.00	10.00
Semana 9:	Tema 3.	Presenciales: 2 horas teóricas + 2 prácticas de aula.	4.00	6.00	10.00
Semana 10:	Tema 3.	Presenciales: 2 horas teóricas + 2 prácticas en aula de informática.	4.00	6.00	10.00
Semana 11:	Tema 3.	Presenciales: 2 horas teóricas + 2 prácticas de aula.	4.00	6.00	10.00
Semana 12:	Tema 4.	Presenciales: 2 horas teóricas + 2 prácticas de aula.	4.00	6.00	10.00
Semana 13:	Tema 4.	Presenciales: 2 horas teóricas + 2 prácticas en aula de informática.	4.00	6.00	10.00
Semana 14:	Tema 4.	Presenciales: 2 horas teóricas + 2 prácticas de aula.	4.00	6.00	10.00
Semana 15:			0.00	4.50	4.50
Semana 16 a 18:	Examen de convocatoria		3.00	0.00	3.00
Total			60.00	90.00	150.00