TITULACIÓN: CURSO ACADÉMICO: GUÍA DOCENTE

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1 TITULACIÓN: CURSO ACADÉMICO: GUÍA DOCENTE 1. DATOS BÁSICOS DE LA ASIGNATURA NOMBRE: SISTEMAS INTELIGENTES DEL TRANSPORTE CÓDIGO: CURSO ACADÉMICO: TIPO: OBLIGATORIA Créditos ECTS: 4CR. FECHAS IMPARTICIÓN: PRIMER SEMESTRE 2. DATOS BÁSICOS DEL PROFESORADO NOMBRE: Sebastián García Galán CENTRO/DEPARTAMENTO: Ingeniería de Telecomunicación INSTITUCIÓN: Universidad de Jaén ÁREA: Ingeniería Telemática Nº DESPACHO: B-212-C TLF: URL WEB: NOMBRE: Macarena Espinilla Estévez CENTRO/DEPARTAMENTO: Informática INSTITUCIÓN: Universidad de Jaén ÁREA: Arquitectura y Tecnología de los Computadores Nº DESPACHO: A mestevez@ujaen.es TLF: URL WEB: NOMBRE: Manuel Lopez Villena CENTRO/DEPARTAMENTO: INSTITUCIÓN: INDRA ÁREA: Nº DESPACHO: mlvillena@indra.es TLF: URL WEB: NOMBRE: Francisco Pardo Parra CENTRO/DEPARTAMENTO: INSTITUCIÓN: TELVENT ÁREA: Nº DESPACHO: francisco.pardo@telvent.com TLF: URL WEB:

2 3. PRERREQUISITOS, CONTEXTO Y RECOMENDACIONES PRERREQUISITOS: No hay prerrequisitos específicos para la asignatura. CONTEXTO DENTRO DE LA TITULACIÓN: Sistemas inteligentes del transporte RECOMENDACIONES Y ADAPTACIONES CURRICULARES: 4. COMPETENCIAS Y RESULTADOS DE APRENDIZAJE Código Denominación de la competencia Competencias Transversales CT.1 Capacidad de análisis de problemas, síntesis de soluciones y comunicación oral y escrita de los resultados a distintos públicos. CT.2 Capacidad de organización, planificación y de gestión de la información. CT.3 Capacidad para las relaciones interpersonales y el trabajo en equipos de carácter interdisciplinar. CT.4 Formación para llevar a cabo un aprendizaje autónomo, que se adapte a nuevas situaciones aplicando en la práctica los conocimientos teóricos. CT.5 Capacidad de buscar y encontrar información de distintas fuentes y para entender el lenguaje y propuestas de otros especialistas. CT.6 Utilizar los nuevos sistemas de información (TIC). Competencias específicas CE.2 Gestionar sistemas de transporte. CE.8 Realización de simulaciones y análisis de prospectiva. Toma de decisiones. CE.9 Realizar planificación urbana a partir de las infraestructuras y las redes de servicios. Elaborar planes de movilidad. CE.12 Analizar y planificar sistemas ITS en los siguientes ámbitos: Seguridad Vial, Tráfico Urbano, Gestión de la Movilidad, Sistemas de Información al Usuario, Gestión de Flotas, Sistemas de Navegación e intermodalidad. Competencias Genéricas CB.6 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. CB.7 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. CB.8 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.

3 CB.9 CB.10 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. 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. Resultado 1 Resultado 2 Resultado 3 Resultado 4 Resultado 5 Resultados de aprendizaje Familiarizarse con los distintos sistemas de gestión de desplazamientos. Conocer los distintos modelos de gestión del tráfico y de información a los viajeros. Conocer los distintos modelos de control y seguridad de vehículos. Conocer los modelos de gestión de emergencias. Conocer las aplicaciones y ventajas de los sistemas ITS en diferentes ámbitos. 5. CONTENIDOS Introducción a los sistemas inteligentes (Macarena) Nociones y Conceptos básicos de Teoría de Conjuntos Difusos (Macarena) Introducción Definiciones y Operaciones Enfoque Lingüístico Difuso (Macarena) Introducción Modelos de Representación Modelos de Computación Sistemas Inteligentes de Toma de Decisiones (Macarena) Introducción a Problemas de Toma de Decisión Clasificación de Problemas de Toma de Decisión Modelado de preferencias Métodos de Resolución de Problemas de Toma de Decisión Sistemas Inteligentes de Apoyo a la Toma de Decisiones Computación evolutiva y bio-inspirada (Sebastián) Algoritmos genéticos Evolución diferencial Particle Swarm Optimization Hibridaciones en Soft Computing (Sebastián) Sistemas borroso-genéticos

4 Últimas tendencias Ejemplos de aplicación (Sebastián) Aplicaciones Prácticas en el transporte I (Francisco) Sistemas de Gestión Avanzada del Tráfico Urbano. Sistemas de Gestión de Infraestructuras Críticas en Carreteras (túneles, puentes...) Sistemas de Gestión de Peajes Sistemas de Gestión de Ticketing en Trasporte Público Sistemas Avanzados de Información al Viajero en Movilidad Aplicaciones Prácticas en el Transporte II (Manuel) Sistemas de gestión del transporte y desplazamientos Sistemas de gestión de la demanda de desplazamientos Operación de vehículos comerciales. Sistemas de gestión emergencias Sistemas avanzados de control y seguridad de vehículos Aplicaciones ITS para vehículos privados, transporte público y vehículos comerciales. 6. METODOLOGÍA Y ACTIVIDADES ACTIVIDADES HORAS PRESENCIALES HORAS DE TRABAJO AUTÓNOMO TOTAL DE HORAS CRÉDITOS ECTS Sesiones magistrales ,3 Seminarios ,24 Trabajo en grupo ,72 Exposición ,48 Tutorías grupales 4 4 0,16 obligatorias Examen final 2 2 0,1 Total SISTEMA DE EVALUACIÓN ASPECTO CRITERIOS INSTRUMENTO PESO La evaluación del alumno se realizará mediante un examen final y la evaluación continua durante el curso, de la siguiente forma:

5 Examen final sobre los contenidos teóricos, de los seminarios y de las actividades expuestas (40%). Evaluación continua: Se valorará la asistencia y participación en las sesiones teóricas, seminarios y exposición de las actividades (30%). Se evaluará el trabajo del grupo mediante los informes técnicos, prácticas de ordenador y otros trabajos (30 %). 8. DOCUMENTACIÓN/BIBLIOGRAFÍA ESPECÍFICA o BÁSICA: Fuzzy sets and fuzzy logic: theory and Applications. Edición: -. Autor: Klir, George J.. Editorial: Upper Saddle River: Prentice Hall, 1995 Analysis and decision making in uncertain systems. Edición: -. Autor: Bubnicki, Zdzislaw. Editorial: London: Springer, 2004 Fundamentos de los sistemas de ayuda a la decisión. Edición: -. Autor: Ríos Insua, Sixto. Editorial: Madrid: Ra-Ma, 2002 Genetic Fuzzy Systems. Evolutionary Tuning and Learning of Fuzzy Knowledge Bases. O. Cordón, F. Herrera, F. Hoffmann, L. Magdalena. Vol. 19 of Advances in Fuzzy Systems - Applications and Theory. World Scientific, 2001, ISBN Russell C. Eberhart, Yuhui Shi, James Kennedy. SWARM INTELLIGENCE. (The Morgan Kaufmann Series in Evolutionary Computation).2001 GENERAL y COMPLEMENTARIA: Fuzzy multicriteria decision-making : models, methods and applications / Witold Pedrycz, Petr Ekel and Roberta Parreiras. Publicación Chichester, West Sussex, U.K. : Wiley, 2011 Toma de decisiones con criterios múltiples. Edición: -. Autor: -. Editorial: Valencia: Tirant lo Blanch, 2002 Fundamentos de sistemas de información. Edición: 2ª ed. Autor: Edwards, Chris. Editorial:

6 Madrid [etc.]: Prentice Hall, D.L. 1997