Programa

Descripción y objetivos de la materia

El curso para universitarios 15.053 trata sobre la teoría y práctica de la optimización. Estudiaremos modelos de optimización con aplicaciones en materia de transporte, logística, fabricación, informática, comercio electrónico, gestión de proyectos, finanzas y otros temas diversos. Del mismo modo, analizaremos algunas de las aplicaciones de la optimización y de la heurística, y presentaremos teorías y algoritmos para la programación lineal, dinámica, entera y no lineal.

Un modo de resumir una materia es realizar una descripción de la misma clase por clase, o también se puede describir la metodología que se presenta en ella. En este curso, hemos optado por una descripción clase por clase, pero en primer lugar describimos varios temas relacionados.

Temas del curso 15.053

1. La optimización está en todas partes. Mostraremos como la optimización se puede aplicar a una amplia gama de campos, entre ellos la gestión de operaciones, las finanzas, el marketing, la ingeniería y la planificación estratégica, así como a lo relativo a la toma de decisiones tanto en el ámbito personal como en el universitario. También presentaremos diferentes modelos y marcos conceptuales para la optimización como por ejemplo, programación lineal, dinámica, entera y no lineal y heurística.
2. Algoritmos. Como es tradicional en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (ITM), aprendemos el funcionamiento interno de los algoritmos. No basta con afirmar que Excel contiene un algoritmo que resuelve programas lineales, necesitamos saber cómo funciona ese algoritmo. El aprendizaje de algoritmos tiene varias implicaciones importantes. En primer lugar, algunos problemas se resuelven fácilmente y otros son por naturaleza inextricables; pues bien, aprender algoritmos nos sirve para distinguir unos de otros. En segundo lugar, entender el funcionamiento de un algoritmo puede ser un primer paso importante para interpretar su resultado y aplicarlo a una mejor comprensión del problema de optimización. Y tercero, sólo entendiendo el funcionamiento interno de un algoritmo estamos en situación de diseñar nuestros propios algoritmos o modificar los ya existentes.
3. El objetivo de los modelos es llegar a comprender bien algo, no sólo las cifras. No pretendemos construir modelos como un espejo de la realidad, sino sólo como un parcial reflejo de ésta. Lo que se pretende con la creación de modelos en la investigación operativa y en la ciencia de la gestión es aproximar la realidad para servir de ayuda a la toma de decisiones. Una de las utilidades de los modelos en este sentido es que permiten a los mandos explorar una gran variedad de escenarios para poder determinar qué decisiones son buenas conforme a una serie de suposiciones. De modo similar, se pueden analizar modelos para determinar qué cifras son las más importantes y cuáles se pueden cambiar sin que incidan apenas en la decisión. Una herramienta teórica fundamental en esta comprensión es el análisis de sensibilidad y sus variaciones, con la salvedad del impacto del comercio electrónico sobre la creación de modelos. En muchas aplicaciones de comercio electrónico, es necesario resolver miles de modelos en un periodo corto de tiempo, de este modo, no hay tiempo para evaluar personalmente los resultados del modelo y, por tanto, éste debe ser sólido y fiable.
   
4. Garantías de rendimiento. Una de las características principales de la optimización (y de la programación matemática) es que presenta una solución óptima y, al mismo tiempo, confiere un sucinto certificado (garantía) de optimalidad. Incluso cuando un problema es por naturaleza difícil, es posible que las técnicas basadas en la optimización ofrezcan algunas garantías. Sin embargo, esto dista mucho de la optimalidad. Dos herramientas teóricas esenciales para estrechar esta distancia son "la dualidad en la programación lineal" y "el método branch & bound".
5. Heurística y técnicas de búsqueda. Muchas veces ocurre que los problemas son demasiado inextricables para resolverse de forma óptima. En estos casos, se necesita crear estrategias que ayuden a encontrar una buena solución, lo que a menudo se denomina heurística. Veremos una serie de técnicas heurísticas, entre ellos la búsqueda de la vecindad, el recocido simulado (simulated annealing), la búsqueda tabú (tabu search) y los algoritmos genéticos.

Asistencia

La asistencia al curso 15.053 no es obligatoria, pero se recomienda encarecidamente. En semestres pasados, los estudiantes que asistieron a clase con regularidad hallaron la materia mucho más fácil de aprender y rindieron mejor en los exámenes parciales. Independientemente de si el alumno puede o no asistir a clase, éste es completamente responsable del material que se trata en clase, parte del cual se podrá tratar de manera diferente a la del libro de texto.

Los alumnos asistentes deberán hacer lo posible para ser puntuales. Un alumno que llegue tarde puede interrumpir el normal ritmo de la clase, y (dependiendo de su actitud) es posible que indique una falta de respeto profesional. Del mismo modo, los alumnos no deben abandonar la clase antes de tiempo, salvo cuando sea inevitable. Se aconseja que los alumnos que no puedan llegar a tiempo al principio de la clase notifiquen esta circunstancia por correo-E al profesor Orlin antes de comenzar las clases. Igualmente, un alumno que no pueda quedarse al final de una clase debería avisar al profesor Orlin de su necesidad de marcharse antes.

Horario de oficina y clases de repaso

Los horarios de oficina del profesor y de su asistente se decidirán a principios del semestre y se publicarán en el sitio web.

Las clases de repaso serán semanales, de 14:30 a 16:00 los viernes. Las clases de repaso son opcionales y en ellas no se presenta material nuevo.

El miércoles anterior a la clase de repaso, entregaremos la lista de problemas que se verán durante la clase, así como el resto de los temas que se traten. En general, los problemas de las clases de repaso serán similares a los vistos en los trabajos de esa semana, aunque es posible que se añadan también algunos temas nuevos, por ejemplo, el uso de Excel Solver y subcomponentes.

Normas sobre el trabajo individual

Los alumnos pueden trabajar en grupo, pero la redacción de las tareas personales debe ser responsabilidad de cada uno. No se aconseja que los alumnos compartan respuestas escritas, y no está permitido copiar (o casi copiar) la respuesta de otro.

El alumno que reciba ayuda sustancial de un compañero de clase debería reflejarlo en la primera página de su cuaderno de trabajo personal. (La puntuación o los créditos no se reducirán por el hecho de recibir ayuda).

Justificaciones médicas y emergencias familiares

Hay ocasiones en las que un alumno no puede realizar su trabajo personal o asistir a exámenes por motivos médicos o por una emergencia familiar. En cualquiera de estas dos situaciones, se recomienda que el alumno trate el asunto lo antes posible con (1) su consejero académico, (2) un orientador, si procede, (3) con el profesor Orlin.

Calidad profesional de Sloan

La Escuela Sloan del ITM tiene el compromiso de crear un entorno en el que cada individuo pueda trabajar y estudiar en una cultura de respeto mutuo. Al adoptar decisiones individuales debemos tener también en cuenta lo que piensan el resto de las personas implicadas.

En concordancia con el objetivo general de respeto mutuo, la facultad, los alumnos, y el personal de Sloan deben seguir las siguientes pautas:

• Puntualidad en las clases y presentaciones, con asistencia ininterrumpida durante el curso
• No abandonar las clases y presentaciones antes del final
• Mantenimiento de una atmósfera profesional, lo que incluye, entre otras cosas:
  
  • El buen humor y el uso de comentarios respetuosos
  • El empleo de modales adecuados y la observancia de decoro, especialmente en las comidas y bebidas
  • La utilización adecuada de los ordenadores y de la tecnología (es decir, silenciar aparatos sin cables, evitar navegar por Internet o enviar correo)
  • Abstenerse de distraer o de realizar actividades irrespetuosas (por ejemplo, evitar entablar conversaciones y juegos en un aparte)
• Cumplimiento de los compromisos con los seleccionadores y oradores, o en caso contrario, la notificación oportuna de la cancelación
• Cortesía hacia todos los invitados, anfitriones y participantes en cualquier actividad asociada con la comunidad de Sloan
• Observancia de los principios más conservadores cuando no se está seguro de qué normas aplicar

Estos puntos son ejemplos ilustrativos con el ánimo de alentar una reflexión amplia sobre el comportamiento individual en la comunidad de Sloan.

Mantener estas expectativas y los principios en los que se basan constituye un derecho y responsabilidad compartido por toda la facultad, alumnos y personal de la Escuela Sloan. Como comunidad profesional y de aprendizaje, no esperamos ni merecemos menos.