Comunicado para los estudiantes de la asignatura "Programación Multiobjetivo" (Cód. 28801142), del Máster Universitario en Investigación en Tecnologías Industriales

E.T.S.I.I.

Se comunica a los estudiantes de la asignatura "Programación Multiobjetivo" (Cód. 28801142), del Máster Universitario en Investigación en Tecnologías Industriales, la incorporación del profesor D. Miguel Ángel Sama Meige al equipo docente de la asignatura.

Su horario de atención al estudiante será el miércoles de 16:00 a 20:00 horas.

Despacho 2.53. E.T.S.I. Industriales.

Teléfono: 91 398 79 27.

Correo electrónico: [ msama@ind.uned.es|mailto:msama@ind.uned.es]

La asignatura Programación Multiobjetivo, optativa del Máster en Investigación en Tecnologías Industriales, es una de las cuatro asignaturas ofertadas desde el Departamento de Matemática Aplicada I.

En esta asignatura de contenidos fundamentales se introduce la teoría de Optimización Multiobjetivo. Esta teoría surge de diferentes problemas de decisión en Economía e Ingeniería en los que es necesario optimizar varios objetivos a la vez, en la mayoría de los casos confrontados, de modo que si se mejora uno, empeora otro. Planificar la producción de un artículo en una determinada fábrica para a la vez maximizar la cantidad elaborada y minimizar los costes es un ejemplo de problema de optimización con objetivos en conflicto.  Así pues, la teoría de Optimización tiene un gran número de aplicaciones en las áreas de Economía e Ingeniería en las que se han de tomar decisiones o realizar diseños teniendo en cuenta varios criterios.

El problema de la optimización multiobjetivo consiste en encontrar los puntos que optimizan (en algún sentido a precisar) una función con valores vectoriales en espacios de dimensión finita, sobre un conjunto factible, definido a menudo por restricciones de igualdad, de desigualdad o de conjunto. El estudio de las técnicas matemáticas aplicables a este tipo de problemas de optimización (o programación) es el contenido esencial del curso. El hecho de utilizar funciones vectoriales hace que el concepto de óptimo no sea igual de claro que en el caso de las funciones reales. Una forma de entender el óptimo es en el sentido del orden parcial usual u orden por componentes del espacio imagen, pero no es la única que se ha utilizado en los diferentes trabajos de investigación relacionados con el tema. Establecer las distintas nociones de óptimo es el primer objetivo del curso.

La asignatura no requiere de requisitos previos específicos, si bien para su adecuado seguimiento y aprovechamiento se precisan conocimientos, a nivel de grado universitario, en Ciencias o Ingeniería, de Análisis Matemático y Álgebra.

El alumno podrá contactar personal o telefónicamente con el profesor de la asignatura, en el dia específicado.

D.ª Lidia Huerga Pastor

E.T.S.I. Industriales, UNED

Despacho 2.51. Tfno: 913989694
(martes: de 10:00 a 14:00 horas.)
lhuerga@ind.uned.es

D. Miguel Ángel Sama Meige

E.T.S.I. Industriales, UNED

Despacho 2.53. Tfno: 913987927
(miércoles de 16:00 a 20:00 horas.)
msama@ind.uned.es

Si por algún motivo el alumno necesitara contactar otro día o en otro horario, podrá ponerse en contacto con el profesor a través del email para concretar una reunión.

Por otro lado, los alumnos pueden plantear sus dudas en el curso virtual, a través de los foros habilitados a tal efecto. Éste es, de hecho, el medio recomendado para dudas de contenido o de funcionamiento general del curso virtual.

Competencias Básicas:

CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación

CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio

CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios

CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades

CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

Competencias Generales:

CG01 - Desarrollar capacidad de análisis y síntesis de la información científico-técnica

CG02 - Adquirir el conocimiento de los métodos y técnicas de investigación

CG03 - Adquirir destrezas en la búsqueda y gestión bibliográfica y documental

CG04 - Desarrollar capacidad de razonamiento crítico

CG05 - Desarrollar habilidades técnicas, de análisis y síntesis: resolución de problemas, toma de decisiones y comunicación de avances científicos.

CG06 - Desarrollar habilidades sistémicas (metodológicas): aplicación de conocimientos; habilidades en investigación; y creatividad

Competencias Específicas:

CE3 - Elaborar y tratar modelos matemáticos que representen el comportamiento de los sistemas industriales

CE5 - Adquirir destrezas en la aplicación de técnicas de simulación computacional

En esta asignatura se pretende, fundamentalmente, que el estudiante adquiera los conocimientos avanzados que le permitan abordar convenientemente problemas de optimización que involucran funciones que valoran en espacios de dimensión finita mayor que uno, y aprovechar estos conocimientos de cara a su formación posterior en actividades de investigación en esta línea de trabajo.

A partir de este objetivo básico, se establecen los objetivos puntuales que a continuación se exponen:

• Identificar los problemas reales que se pueden formular y abordar como problemas de optimización multiobjetivo.
• Analizar los principales conceptos de óptimo o solución eficiente para estos problemas y las relaciones entre ellos.
• Estudiar los principales métodos y técnicas de optimización multiobjetivo, con especial atención al método de los pesos y a la técnica de escalarización, y aplicarlos a la resolución de problemas.
• Estudiar las condiciones de optimalidad para esta clase de problemas y aplicarlas a ejemplos concretos.

La asignatura tiene las siguientes características metodológicas generales:

1. Es una asignatura "a distancia" según el modelo metodológico implantado en la UNED.
2. No se descarta la realización de algún Seminario, que tendría carácter voluntario.
3. La planificación de su seguimiento y estudio se adaptará a cada estudiante y a sus diversas circunstancias personales y laborales. En este sentido, suele ser aconsejable que, en la medida de sus posibilidades, cada estudiante establezca su propio modelo de estudio y seguimiento con la orientación del equipo docente.
4. Aunque la asignatura tiene un carácter predominantemente de formación básica teórica, se tratará siempre de aplicar las diferentes técnicas a la resolución de ejercicios y casos prácticos.
5. Además de la bibliografía recomendada, en el curso virtual el estudiante encontrará a su disposición varios documentos con ejercicios resueltos, así como instrucciones para la planificación del trabajo y exámenes resueltos de otros años.

EHRGOTT, M. (2005). Multicriteria Optimization. Springer, Berlin-Heidelberg. ISBN 3-540-21398-8.

Curso Virtual

La asignatura dispondrá de curso virtual, en el cual el estudiante podrá consultar dudas y materiales complementarios para una mejor comprensión de la asignatura. También se emplearán los restantes recursos que contiene la plataforma del Curso Virtual para la comunicación con los estudiantes, así como para la transmisión de contenidos, indicaciones y para el seguimiento del estudio y del aprendizaje.

Otros

Se indicarán, en su caso, a través del Curso Virtual de la asignatura.