Periodo académico 2019-2S
| Actividad | Grupo | Periodos | Horarios | Aula | Profesor/Tutor |
|---|---|---|---|---|---|
| CLASE TEÓRICA | (1) - CLASE TEÓRICA - GRUPO 1 - BOGOTÁ | 30/07/2019 - 19/11/2019 | MARTES 13:00 - 16:00 | AULA 511 - M2 | GERMÁN ALFONSO PRIETO RODRÍGUEZ |
| (2) - CLASE TEÓRICA - GRUPO 2 - BOGOTÁ | 29/07/2019 - 18/11/2019 | LUNES 18:00 - 21:00 | AULA 607 - M2 | DIEGO RAFAEL ROBERTO CABRERA MOYA |
Los gerentes deben tomar decisiones para una distribución efectiva de los recursos utilizados por las organizaciones. Los escenarios que enmarcan estas decisiones tienden a ser cada vez más competitivos, de tal forma que dichos recursos generalmente aparecen en forma cada vez más limitada y costosa. Es así como la calidad de estas decisiones puede representar la diferencia entre la continuidad y el declive de una organización. Para cualquier toma de decisión de calidad resulta fundamental un reconocimiento previo de los sistemas que producen tanto bienes manufacturados como servicios, así como sus elementos e interrelaciones, en la forma de modelos de producción o servicios.
Los modelos matemáticos y, al interior de estos, los modelos de programación lineal, nos proponen formas de describir modelos de producción o servicios, los cuales contribuyan a una toma de decisiones efectivas en la distribución de recursos en las organizaciones. La solución de modelos de programación lineal se obtiene mediante algoritmos, los cuales proporcionan reglas fijas para el cómputo repetitivo del modelo, y cada repetición (llamada iteración) permite obtener una solución cada vez más cercana a la solución óptima. La representación e iteración de los modelos de programación lineal se basan en notación y relaciones provenientes del algebra lineal y, más específicamente, de las operaciones con matrices.
Proporcionar a los estudiantes capacidades en el uso de matrices y sus aplicaciones en la formulación y solución de modelos de programacipon lineal.
Objetivos especificos:
- Desarrollar competencias en técnicas y herramientas en el uso de matrices, sistemas de ecuaciones lineales y otros algoritmos.
- Utilizar las matrices para resolver problemas de ordenamiento y manejo de la información.
- Reconocer contextos asociados a sistemas productivos y de servicios donde sea posible aplicar las matrices, sistemas de ecuaciones lineales y otros algoritmos.
- Formular sistemas productivos y de servicios como modelos de programación lineal.
Asignar recursos limitados entre actividades competitivas de la mejor manera posible, optimizando (minimizar o maximizar) modelos de programación lineal.
1. Matrices
1.1 Operaciones con matrices.
1.2 Propiedades.
1.3 Tipos de matrices.
1.4 Aplicaciones.
2. Sistemas de ecuaciones lineales
2.1 Sistemas de ecuaciones lineales con dos variables.
2.2 Sistemas de m ecuaciones con n variables.
2.3 Método de eliminación de Gauss ¿ Jordan.
2.4 Sistemas de ecuaciones homogéneos.
2.5 Aplicaciones.
3. Determinantes
3.1 Determinantes de segundo y tercer orden.
3.2 Determinantes de orden nxn.
3.3 Propiedades.
3.4 Matriz adjunta.
3.5 Matriz inversa.
3.6 Regla de Cramer.
3.7 Aplicaciones
4. Introducción a la formulación de modelos de Programación lineal
4.1 Problema estándar de la programación lineal.
4.2 Problemas de producción.
4.3 Problemas financieros.
4.4 Problemas de mezclas.
4.5 Problemas de la dieta.
5. Solución de modelos de programación lineal
5.1 Método gráfico.
5.2 Método simple.
5.3 Variación del método simple.
5.4 Criterios de optimización.
6. Análisis de sensibilidad y modelo dual
6.1 Cambios en los coeficientes de la función objetivo.
6.2 Cambios en el nivel de los recursos.
6.3 El problema económico del dual.
6.4 Planteamiento del dual.
6.5 Relación entre la solución óptima del primario y la solución óptima del dual.
7. Problema de transporte
7.1 Problema de transporte: Formulación y conceptos básicos.
7.2 Algoritmos para la obtención de soluciones sub-óptimas.
7.3 Algoritmos para la obtención de soluciones óptimas.
7.4 Casos especiales.
8. Redes
8.1 Terminología básica.
8.2 Problema del árbol de mínima expansión.
8.3 Problema de ruta más corta.
8.4 Problemas de flujo máximo.
8.5 Problemas de costo mínimo.
El Programa de Administración de Empresas entiende la evaluación formativa como la ocasión que el estudiante tiene de saber cuánto ha aprendido y qué problemas tiene para continuar aprendiendo. Es también la ocasión que el profesor/docente tiene para conocer a sus estudiantes y organizar el trabajo de la enseñanza, a partir de ese conocimiento (UJTL, s.f.).La evaluación formativa es permanente. Tiene como objetivo central conocer al interlocutor (al estudiante). Lo evaluado se convierte en un material de investigación que permite al docente orientar la acción pedagógica hacia la resolución de problemas de apropiación y comprensión de conceptos. Lo anterior abre camino para afirmar que la evaluación formativa transforma el concepto mismo de evaluación en el sentido de que ya no se valora sólo el conocimiento adquirido o los procesos de trabajo de los estudiantes; ahora se revisan también las estrategias y la interacción docente-estudiante, estudiante - estudiante alrededor del trabajo. Lo mencionado no deja de lado la evaluación sumativa que se concreta en los resultados cuantitativos, producto de la práctica de pruebas orales, escritas, trabajos individuales o en grupo, tareas, ensayos, protocolos, informes, modelos y prototipos, entre otros, en consonancia con lo establecido en el Reglamento Estudiantil, en el Capítulo X. En los programas de pregrado durante el periodo académico las evaluaciones se realizan en tres momentos y cada uno de ellos corresponde al 33.3% de la calificación final. Las asignaturas cuya metodología es el seminario, tienen un solo reporte al final del periodo académico.
Se programarán evaluaciones tanto presenciales (talleres, quices, controles de lectura, exámenes) como domiciliarias (trabajos, revisión de artículos, etc.) para comprobar los avances de los estudiantes en cada uno de los tres cortes de la materia.
Anderson, Sweeney & Williams (2004) Métodos Cuantitativos para los Negocios. México: Editorial Thompson.
Kolman & Hill. (2006). Algebra Lineal 8ª Edición. México: Editorial Pearson.
Taha. Investigación de Operaciones. (2004). México: Editorial Pearson.
Stanley I. Grossman. (2008). Álgebra Lineal 6º Edición. México: Editorial McGraw- Hill.
Davis & McKeown. Métodos Cuantitativos para Administración. Grupo Editorial Ibero América.
Winston Wayne L. (2005). Investigación de Operaciones con Algoritmos. México: Editorial Thompson.
Hillier Frederick S. y Lieberman Gerald J. (2004). Investigación de Operaciones. México: Editorial McGraw-Hill.