Logo UAB

Optimització

Codi: 101742 Crèdits: 6
2025/2026
Titulació Tipus Curs
Gestió aeronàutica OB 3

Professor/a de contacte

Nom:
Enric Nart Viñals
Correu electrònic:
enric.nart@uab.cat

Idiomes dels grups

Podeu consultar aquesta informació al final del document.


Prerequisits

Haver cursat les assignatures de Càlcul i Àlgebra Lineal.


Objectius

La investigació d'operacions (o Investigació Operativa) es refereix a l'ús de models matemàtics, estadístics i d'algorismes per tal de donar suport a la presa de decisions. Aquests problemes de decisió apareixen en àmbits tan diversos com l'administració d'empreses, l'enginyeria industrial i l'economia, amb el propòsit comú d'organitzar de manera eficient el nombre de recursos disponibles.
 
L'objectiu fonamental del curs és proporcionar a l'alumne els coneixements bàsics de models d'optimització que li permetin plantejar i resoldre problemes de decisió-pel que fa a horaris, distribució de la flota, rutes, etc...- propis de la gestió aeronàutica i, més generalment, capacitar-lo per al tractament de problemes de distribució, logística i transport (marítim, ferroviari, urbà, cadena de subministrament, etc ...).


Competències

  • Actitud personal.
  • Aplicar eines de programari específiques per a la resolució de problemes propis del sector aeronàutic.
  • Comunicació.
  • Dimensionar i gestionar de manera eficient els recursos en les escales de les aeronaus.
  • Disposar dels fonaments de matemàtiques, economia, tecnologies de la informació i psicologia de les organitzacions i del treball, necessaris per comprendre, desenvolupar i avaluar els processos de gestió dels diferents sistemes presents al sector aeronàutic.
  • Hàbits de pensament.
  • Hàbits de treball personal.
  • Supervisar la gestió de mitjans en un aeroport.
  • Treballar en equip.

Resultats d'aprenentatge

  1. Adaptar-se a situacions imprevistes.
  2. Aplicar eficientment els criteris d'optimització.
  3. Avaluar de forma crítica el treball realitzat.
  4. Avaluar requeriments en els recursos per garantir factors de qualitat en les operacions de transport aeri.
  5. Descriure els fonaments de la utilització d'entorns d'optimització i de simulació.
  6. Desenvolupar el pensament científic.
  7. Desenvolupar el pensament sistèmic.
  8. Desenvolupar estratègies d'aprenentatge autònom.
  9. Desenvolupar la capacitat d'anàlisi, síntesi i prospectiva.
  10. Desenvolupar la curiositat i la creativitat.
  11. Desenvolupar un pensament i un raonament crític.
  12. Establir models d'optimització per a la presa de decisions estratègiques.
  13. Fer un ús eficient de les TIC en la comunicació i la transmissió d'idees i resultats.
  14. Formular i resoldre problemes de gestió aeronàutica.
  15. Gestionar el temps i els recursos disponibles. Treballar de manera organitzada.
  16. Identificar, gestionar i resoldre conflictes.
  17. Planificar les activitats per donar resposta a la càrrega operativa.
  18. Prendre decisions pròpies.
  19. Prevenir i solucionar problemes.
  20. Programar les operacions que intervenen en l'escala d'una aeronau.
  21. Seleccionar eines d'optimització adequades a la tipologia de problemes que cal resoldre.
  22. Treballar cooperativament.
  23. Treballar de manera autònoma.
  24. Treballar en entorns complexos o incerts i amb recursos limitats.

Continguts

Programació lineal.
  Exemples. Definicions.
  Mètode del Símplex. Introducció.
  Mètode del Símplex. Algorisme i taula.
  Dualitat i anàlisi postoptimal.

Programació entera.
  Introducció.
  Mètode "Branch & Bound''.
  Variables binàries.

Fluxos lineals sobre xarxes.
 Introducció i elements bàsics.
 El problema del cost minimal. Mètode del Símplex  per a xarxes. 
 El problema del flux maximal. Algoritme de Ford-Fulkerson.
 

Llenguatge de programació per a resoldre problemes d'optimització.


Activitats formatives i Metodologia

Títol Hores ECTS Resultats d'aprenentatge
Tipus: Dirigides      
Pràctiques 12 0,48 4, 12, 16, 21, 22
Problemes 13 0,52 4, 12, 16, 21, 22
Teoria 26 1,04 4, 12, 16, 21, 22
Tipus: Autònomes      
Activitats no presencials 89 3,56 4, 12, 16, 21, 22

Les hores presencials d'activitats dirigides es distribueixen en:

Teoria:

El professor introdueix els conceptes bàsics corresponents a la matèria de l'assignatura, tot mostrant exemples de la seva aplicació; tenint en compte l'assistència i participació dels alumnes i adequant-se al seu nivell. S'espera que l'alumne complementi les explicacions del professor amb l'estudi personal autònom.

Problemes:

En les classes de problemes es treballa tant la comprensió dels conceptes introduïts en la teoria com les tècniques de resolució de problemes. 

Pràctiques amb ordinador:

Al laboratori l'alumne aprèn a utilitzar un llenguatge de programació que li permet plantejar i resoldre els problemes del curs amb l'ajuda del suport informàtic.

Competències transversals

Tant en les classes de problemes com en les de pràctiques, l'estudiant aprèn a treballar en equip(T03) per plantejar i resoldre problemes. El professor ajuda a donar eines d'anàlisi i síntesi que enforteixin els hàbits de pensament (T01) i l'actitud de comunicació i creativitat personal(T04,T06). Les avaluacions tant de les pràctiques com de les sessions especials de problemes reflecteixen en part aquesta capacitat de l'estudiant de comunicació i col.laboració en equip, així com la seva actitud i hàbits d'estudi personals.

Inteligència artificial

En aquesta assignatura, es permet l'ús de tecnologies d'Intel·ligència Artificial (IA) com
a part integrant del desenvolupament del treball, sempre que el resultat final reflecteixiuna contribució
significativa de l'estudiant en l'anàlisi i la reflexió personal. L'estudiant haurà d'identificar clarament quines
parts han estat generades amb aquesta tecnologia, especificar les eines emprades i incloure una reflexió crítica
sobre com aquestes han influït en el procés i el resultat final de l’activitat. La no transparència de l’ús de la IA
es considerarà falta d'honestedat acadèmica i pot comportar una penalització en la nota de l'activitat, o
sancions majors en casos de gravetat

Nota: es reservaran 15 minuts d'una classe, dins del calendari establert pel centre/titulació, perquè els alumnes completin les enquestes d'avaluació de l'actuació del professorat i d'avaluació de l'assignatura.


Avaluació

Activitats d'avaluació continuada

Títol Pes Hores ECTS Resultats d'aprenentatge
Avaluacions 80% 4 0,16 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24
Pràctiques de laboratori 20% 6 0,24 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 21, 24

Aquesta assignatura no preveu el sistema d'avaluació única

La nota de l'assignatura  és la mitjana ponderada de les notes de les activitats avaluables, amb els pesos següents:

  • Exercicis de les pràctiques al laboratori informàtic: 20%  (3 activitats avaluables)
  • Control de seguiment: 30%  (1 examen)
  • Prova final: 50%  (1 examen)

Avaluació recuperable: Es farà només una activitat avaluable de recuperació (80%).

Per a presentar-se a la recuperació s'ha d'haver participat en un mínim d'activitats avaluables que sumin el 70% de la nota.

En cas de no superar l'assignatura, la nota numèrica de l'expedient serà el valor menor entre 4.5 i la mitjana ponderada de les notes.

Anunci de les dates d'avaluació:

Les dates d'avaluació continuada es publicaran al campus virtual i poden estar subjectes a possibles canvis de programació per motius d'adaptació a possibles incidències. Sempre s'informarà al campus virtual sobre aquests canvis ja que s'entén que aquesta és la plataforma habitual d'intercanvi d'informació entre professors i estudiants.

Normativa del centre pel que fa la còpia:

Sense perjudici d'altres mesures disciplinàries que s'estimin oportunes, i d'acord amb la normativa acadèmica vigent, es qualificaran amb un zero les irregularitats comeses per l'estudiant que puguin conduir a una variació de la qualificació d'un acte d'avaluació. Per tant, copiar o deixar copiar qualsevol activitat d'avaluació implicarà suspendre-la amb un zero. No seran recuperables les activitats d'avaluació qualificades d'aquesta forma i per aquest procediment, i per tant l'assignatura serà suspesa directament sense oportunitat de recuperar-la en el mateix curs acadèmic.


Bibliografia

Bibliografia bàsica

Alabert, Aureli; Curs d’investigació Operativa. Apunts. http://mat.uab.cat/∼alabert/Docs/teaching/Optimisation.pdf.

Fourer, R., Gay, D.M. & Kernighan, B.W.; AMPL. A Modeling Language for Mathematical Programming. Pacific Grove: Thomson/Brooks/Cole, cop. 2003.

 

Bibliografia complementària

Bazargan, Massoud; Airline Operations and Scheduling. Ashgate, 2004.

Basart, Josep M.; Programació Lineal. Materials UAB 58, 2000.

Pujolar, David; Fundamentos de programación lineal y optimización de redes. Materials UAB 146, 2004.


Programari

LibreOffice

AMPL


Grups i idiomes de l'assignatura

La informació proporcionada és provisional fins al 30 de novembre de 2025. A partir d'aquesta data, podreu consultar l'idioma de cada grup a través d’aquest enllaç. Per accedir a la informació, caldrà introduir el CODI de l'assignatura

Nom Grup Idioma Semestre Torn
(PAUL) Pràctiques d'aula 11 Català primer quadrimestre tarda
(PAUL) Pràctiques d'aula 12 Català primer quadrimestre tarda
(PLAB) Pràctiques de laboratori 21 Català primer quadrimestre tarda
(PLAB) Pràctiques de laboratori 22 Català primer quadrimestre tarda
(PLAB) Pràctiques de laboratori 23 Català primer quadrimestre tarda
(TE) Teoria 11 Català primer quadrimestre tarda