INVESTIGACIÓN OPERATIVA

Puntaje para la Licenciatura en Computación: 3

Puntaje para el Doctorado en Computación: 4

Horario: Lunes (aula 4 Pab. I) y jueves (aula 5 Pab. I) de 14 a 17hs.

EVALUACIÓN:
  • 1 Parcial
  • 1 TP
  • 1 Final

CORRELATIVAS: Es conveniente haber cursado Algoritmos y Estructuras de Datos III o Métodos Numéricos.

 

Objetivos de la materia

La disciplina que en la actualidad se conoce como Investigación Operativa surgió y adquirió su nombre durante la segunda guerra mundial, y se consolidó durante la década de los 50. Si bien sus primeras aplicaciones fueron en el campo militar, desde entonces y hasta la actualidad el campo de aplicación fue creciendo e incluye numerosos problemas de la economía, la producción, la logística, empresas de servicios, organizaciones en general, otras ciencias, etc. Entre estos podemos mencionar: problemas de transporte, de logística, de ruteo de vehículos, problemas de diseño y ruteo en redes de comunicaciones, VLSI, planificación de la producción, diseño de códigos, flujo en redes, an&aálisis financiero, asignación de tareas a procesadores, problemas de genética, problemas de asignación de horarios en instituciones educativas, problemas de asignación de tripulaciones en líneas áereas o ferrocarriles, optimización de desperdicio en el corte de distintos materiales, etc. Y día a día continúan surgiendo nuevas aplicaciones derivadas de la necesidad de tomar decisiones en distintos ámbitos que requieren de la formulación de nuevos modelos y el desarrollo de algoritmos para resolverlos. Al mismo tiempo el constante aumento del potencial de cálculo de las computadoras permite desarrollar métodos cada vez más eficientes y resolver cada día problemas de mayor tamaño.

La mayoría de los problemas de Optimización Combinatoria pueden ser modelados como problemas de porgamación lineal entera. Muchos de estos problemas son difíciles de resolver en forma exacta (pertenecen a la clase NP-hard) y al mismo tiempo son problemas reales de gran importancia práctica, y por lo tanto requieren el desarrollo de herramientas computacionales eficientes para resolverlos. En todos estos problemas se requiere tomar decisiones óptimas o casi óptimas que involucran variables sujetas a requerimientos. Hay tres componentes básicas en el proceso de decisión que deben ser determinadas para formular un modelo matemático: cuáles son las variables de decisión, cuáles son las restricciones del problema y cuál es el objetivo a optimizar. Después debemos elegir un método existente o desarrollar un nuevo algoritmo que encuentre la solcuión óptima o aproximada.

El objetivo de esta primera materia es estudiar cómo formular modelos y estudiar los métodos para resolver la gran variedad de problemas de optimización que pueden ser modelizados como problemas de programacion lineal y lineal-entera.