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VICERRECTORADO DE DOCENCIA SÍLABO DE ASIGNATURA HERRAMIENTA PARA LA TOMA DE DECISONES I


Enviado por   •  16 de Noviembre de 2021  •  Tarea  •  2.191 Palabras (9 Páginas)  •  93 Visitas

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VICERRECTORADO DE DOCENCIA

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VICERRECTORADO DE DOCENCIA

SÍLABO DE ASIGNATURA

HERRAMIENTA PARA LA TOMA DE DECISONES I

  1. DATOS INFORMATIVOS

DEPARTAMENTO

CARRERA(S)

PERIODO

ACADÉMICO

MODALIDAD

VIGENCIA DISEÑO

CIENCIAS ECON. ADMIN. Y COM

ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS

MERCADOTECNIA

CONTABILIDAD Y AUDITORÍA

PREGRADO S-II NOVIEMBRE 2020 – MARZO - 2021

PRESENCIAL

2020 -2030

ÁREA DE CONOCIMIENTO

NOMBRE ASIGNATURA

PRE-REQUISITOS

CÓDIGO

NRC

ADMINISTRACIÓN

HERRAMIENTAS PARA LA TOMA DE DECISONES I

SEGÚN CARRERA

A0004

CARGA HORARIA  COMPONENTES

SESIONES SEMANALES

UNIDAD CURRICULAR

DOCENCIA

PRÁCTICO

AUTÓNOMO

BÁSICA

PROFESIONAL

48

16

80

4

X

DOCENTE

NOMBRE COMPLETO

CORREO

JULIO RICARDO AVENDAÑO

VICTOR HUGO PACHACAMA

EDISON POZO

HERNÁN  PAZ

CHRISTIAN ZAMBRANO

jravendano@espe.edu.ec

vhpachacama@espe.edu.ec

  1. efpozo@espe.edu.ec

hppaz@espe.edu.ec

cazambrano2@espe.edu.ec

FECHA ELABORACIÓN

FECHA DE ACTUALIZACIÓN

FECHA DE EJECUCIÓN

21/11/2020

23/11/2020

30/11/2020

DESCRIPCIÓN DE LA ASIGNATURA: 

Los gerentes de las empresas basan su toma decisiones en el análisis de datos e información, buscando maximizar beneficios, minimizar costos y controlar los riesgos propios del ambiente incierto en que se mueven. Con este fin, es de suma utilidad usar ciertas herramientas clásicas de análisis y toma de decisiones como la programación lineal y los árboles de decisión. Si bien estas herramientas tienen una base matemática que las sustenta, el enfoque gerencial de este curso no se centra en estudiar estas teorías matemáticas, sino en saberlas aplicar: ser capaz de plantear los problemas, usar plantillas, formulas o softwares de aplicación para resolverlos e interpretar críticamente los resultados. La programación lineal optimiza (maximiza o minimiza) una función lineal respetando una serie restricciones, expresadas mediante un sistema de ecuaciones o inecuaciones también lineales. Los árboles de decisión permiten tomar decisiones lógicas y secuenciales en ambientes de incertidumbre, combinado las probabilidades de que ocurran ciertos eventos, con los costos o beneficios asociados.

CONTRIBUCIÓN DE LA  ASIGNATURA  A LOS RESULTADOS DE APRENDIZAJE DEL NIVEL:

Al finalizar el curso el estudiante será capaz de resolver problemas y tomar decisiones a través de la utilización de modelos cuantitativos y de softwares. En el ámbito de la administración, el alumno desarrola su capacidad para analizar información y tomar decisiones que permitan mejorar los procesos operativos de la empresa.

RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA ASIGNATURA:

  • Modela y plantea problemas empresariales de programación lineal.
  • Resuelve problemas de programación lineal utilizando software especializado e interpretando los resutados propuestos.
  • Toma decisiones en situación de incertidumbre utilizando árboles de decisión.

PERFIL SUGERIDO DEL DOCENTE:

TÍTULO Y DENOMINACIÓN

GRADO:   Ingeniero Comercial, Administración, Industrial, Mecánico, Químico y afines.         

POSGRADO: Master en Administración de Empresas, Master en Ingeniería Industrial, Master en Logística, Master en Matemáticas Aplicadas,  Master Investigación Operativa.

  1. SISTEMA DE CONTENIDOS, RESULTADOS Y ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE

 

UC 1: PRINCIPIOS DE PROGRAMACIÓN LINEAL

RESULTADO DE APRENDIZAJE DE LA UNIDAD:

  • Resuelve problemas de programación lineal utilizando software especializado e interpretando los resutados propuestos.

CONTENIDOS

NH: 18

HORAS PRÁCTICAS DE APLICACIÓN Y EXPERIMENTACIÓN                        NH: 6

  1. Problema de programación lineal

1.1. Supuestos de linearidad

1.2. Problema prototipo de 2 variables

1.3. Problema estándar de n variables

1.4. Problemas no estándar de n variables

  1. Solución gráfica (del problema de 2 variables)

2.1. Solución del problema prototipo (solución unica). Vocabulario.

2.2.  Casos particulares (sin zona factible, soluciones multiples, Z no acotada, degeneración).

2.3. Análisis de sensibilidad, precios sombra.

  1. Método simplex (problema de n variables)

3.1. Principio del método simplex (iteración en vértices adyacentes)

3.2. Principio de cálculo (métodos algebraico y tabular, casos del método de gran M y dos fases)

3.3. Reconocimiento de distintos tipos de soluciones (solución única, solución múltiple, no acotamiento, sin zona factible, degeneración).

3.4. Análisis de sensibilidad con la matriz simplex (solo bases)

  1. Uso de software

4.1. Uso de Ms Excel. Planteamiento, análisis de sensibilidad

4.2. Uso de software especializado (PhP Simplex, QM Render, otros).

1. Taller (guía de ejecución y corrección) de un  ejercicio de resolución gráfica (con Geogebra u otros software de dibujo analítico).

2.  Taller (guía de ejecución y corrección) de un  ejercicio de  planteamiento y solución con Solver de MS Excel y con PhP simplex / QM Render de un problema de 5 -6 variables.

3.   Taller (guía de ejecución y corrección) de un  ejercicio de solución con simplex.

HORAS DE TRABAJO AUTÓNOMO  NH: 30

Antes de realizar cada uno de los siguientes ejercicios o problemas, se consultará los ejercicios corregidos propuestos sobre el tema.

1. Resolver gráficamente (con Geogebra o a mano) problemas de PL de 2 variables (un caso de cada tipo): solución única, solución múltiple, sin zona factible, sin acotamiento de Z , degeneración). Usar Ms Excel / QM Render para verificar.

2. Realizar gráficamente (con Geogebra o a mano) un caso de análisis de sensibilidad y de precios sombra. Usar Ms Excel para verificar.

3. Cuando hay una solución única, resolver por el método simplex un problema estándar y uno no estándar (método de la gran M o dos fases). Usar software (PhP Simplex / QM Render para guiar y verificar)

4. En la última matriz simplex de solución de un problema de PL de 4-5 variables, dada por un software (Php Simplex / QM Render), ser capaz de distinguir 1 caso de cada uno de los siguientes:  solución múltiple (encontrar todas las soluciones), sin zona factible, sin acotamiento de Z,  degeneración.

5. Realizar un par de ejercicios en que a partir de la ultima matriz simplex se realiza el análisis de sensibilidad. Usar un software con análisi de sensibilidad para verificar.

ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE  /  HORAS CLASE

COMPONENTE DE DOCENCIA

18

PRÁCTICAS DE APLICACIÓN Y EXPERIMENTACIÓN

 06

HORAS DE TRABAJO AUTÓNOMO

 30

TOTAL DE HORAS POR UNIDAD

54/144

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