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P1061216 - Colas e Inventarios (Módulo III: Investigación Operativa (A)) - Curso 2011/2012

Información

  • Créditos ECTS
  • Créditos ECTS: 5.00
  • Total: 5.0
  • Horas ECTS
  • Clase Expositiva: 15.00
  • Clase Interactiva Laboratorio: 20.00
  • Horas de Tutorías: 5.00
  • Total: 40.0

Otros Datos

  • Tipo: Materia Ordinaria Máster RD 1393/2007
  • Departamentos: Estadística e Investigación Operativa
  • Áreas: Estadística e Investigación Operativa
  • Centro: Facultad de Matemáticas
  • Convocatoria: 2º Semestre de Titulaciones de Grado/Máster
  • Docencia y Matrícula: null

Profesores

NombreCoordinador
ALONSO MEIJIDE, JOSE MARIA.NO
GONZALEZ DIAZ, JULIO.NO

Horarios

NombreTipo GrupoTipo DocenciaHorario ClaseHorario exámenes
Grupo CLE01OrdinarioClase ExpositivaNONO
Grupo CLIL_01OrdinarioClase Interactiva LaboratorioNONO
Grupo TI-ECTS01OrdinarioHoras de TutoríasNONO

Programa

Existen programas da materia para los siguientes idiomas:

  • Castellano
  • Gallego
  • Inglés


    • Objetivos de la asignatura
    Estudiar e identificar los principales modelos de colas y modelos de inventario y sus aplicaciones.
    Contenidos
    1. Introducción a los modelos de inventario. Clasificación de los modelos de inventario. Costes asociados a los modelos de inventario. Ejemplos.
    2. Modelos de inventario deterministas. El modelo "EOQ". Análisis de la sensibilidad. El modelo "PLS". Otros modelos. Ejemplos.
    3. Modelos de inventario probabilistas. El modelo para un solo período. Modelos de revisión continua. Ejemplos.
    4. Simulación de un modelo de inventario.
    5. Introducción a los modelos de colas. Descripción y características de los modelos de colas. Notación. Ejemplos.
    6. Procesos estocásticos. Cadenas de Markov. La distribución exponencial. Procesos de Poisson. Procesos de nacimiento y muerte.
    7. Modelos de colas basados en los procesos de nacimiento y muerte.
    8. Algunos modelos de colas avanzados. Redes de colas. Sistemas de colas con reintentos. Ejemplos.

    Bibliografía básica y complementaria
    Allen, A.O. (1990): “Probability, Statistics and Queueing Theory”, Academic Press.
    Artalejo, J.R.; Gomez-Corral, A. (2008): “Retrial Queueing Systems: A Computational Approach”, Springer-Verlag.
    Cao, R. (2002): "Introducción a la Simulación y a la Teoría de Colas", Netbiblo.
    Gross, D.; Harris, C.M. (1998): “Fundamentals of Queueing Theory”, Wiley.
    Hillier, F.S.; Lieberman, G.J. (2002): “Investigación de operaciones”,McGraw-Hill.
    Johnson, L.A.; Montgomery, D.C. (1974): “Operations Research in Production Planning, Scheduling and Inventory Control”, Wiley.
    Kulkarni, V.G. (1995): “Modeling and Analysis of Stochastic Systems”, Chapman and Hall.
    Larson, R.C.; Odoni, A.R. (1981): “Urban Operations Research”, Prentice-Hall.
    Medhi, J. (1991): “Stochastic Models in Queueing Theory”, Academic Press.
    Muckstadt, J.A.; Sapr, A. (2009): “Principles of inventory management”, Springer.
    Parlar, M. (2000): “Interactive Operations Research with Maple. Methods and Models”, Birkhäuser.
    Tersine, R.J. (1982): “Principles of Inventory and Materials Management”, North-Holland

    Competencias
    Ser capaz de plantear los modelos matemáticos asociados a los problemas que surgen en esta materia, así como saber utilizar los distintos recursos y técnicas introducidos para la resolución de dichos problemas, con su implementación en el ordenador, si es el caso.
    Metodología de la enseñanza
    Cuatro quintas partes de la docencia presencial se impartirán mediante exposiciones orales del profesor mientras que el resto corresponderá a prácticas, propuestas por el profesor, realizadas en el laboratorio de informática, en su mayoría durante sesiones de una hora. El total de ambas actividades tendrá una valoración de 2 créditos ECTS. Los 3 créditos ECTS restantes corresponderán a estudio personal (2 créditos) y realización de prácticas personales individuales (1 crédito).
    Sistema de evaluación
    Se contempla la posibilidad de evaluar a los alumnos por medio de la realización y exposición de un trabajo teórico-práctico relacionado con los contenidos de la asignatura. En cualquier caso, los alumnos tendrán la posibilidad de realizar un examen teórico-práctico.


    Tiempo de estudio y trabajo personal
    Docencia presencial: 50 h (40 h de lección magistral y 10 h de prácticas con ordenador).
    Estudio y trabajo personal: 75 h.


    Recomendaciones para el estudio de la asignatura
    Es recomendable que el alumno haya cursado la materia "Teoría de la Probabilidad" de este Máster.