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Transcripción

1 =drð^=al`bkqb= qfqri^`flkbp=ab=do^al= TITULACIÓN: GRADO EN INGENIERÍA DE SISTEMAS DE INFORMACIÓN CURSO 2014/2015 ASIGNATURA: SIMULACIÓN Nombre del Módulo o Materia al que pertenece la asignatura. MÉDODOS CUANTITAVOS, DE ANÁLISIS E INVESTIGACIÓN PARA LOS SISTEMAS DE INFORMACIÓN ECTS Carácter Periodo Calendario Requisitos previos Totales Básica Obligatoria 1 er C 2ºC Semanas 6 X x 14 Ninguno Idiomas en los que se imparte la asignatura Castellano x Valenciano Inglés Departamento Ciencias Físicas, Matemáticas y de la Computación. Área de conocimiento Estadística Profesor/es responsable/s de la materia / asignatura Nombre y apellidos Despacho y Facultad dónde se ubica Correo electrónico y página web Horario de atención al alumnado Presentación. 1

2 Presentación. La simulación es una técnica muy poderosa y ampliamente usada en el ámbito científico para analizar y estudiar sistemas complejos. Cuando se realiza una investigación se trata de formular modelos que, resueltos en forma analítica, tienen como objetivo determinar soluciones óptimas. Sin embargo, debido a la complejidad de algunos problemas, las relaciones estocásticas entre sus elementos, etc., no todos los problemas del mundo real se pueden representar adecuadamente en forma de modelo. Así, cuando se intenta utilizar modelos analíticos para sistemas complejos se necesita de tantas hipótesis de simplificación que es probable que las soluciones no sean buenas, o bien, no se adapten al problema real. Por este motivo, en algunos casos la única opción de modelización y análisis de que dispone quien toma decisiones es la simulación. Simular es reproducir artificialmente un fenómeno o las relaciones entrada-salida de un sistema. En esta asignatura se estudiarán las bases sobre las que se desarrolla la simulación, a través de los conceptos teóricos necesarios y de ejemplos que permitan al alumno visualizar la aplicación de este conjunto de técnicas como medio de resolución de problemas complejos. Conocimientos previos Haber cursado Matemática Discreta y Algorítmica Objetivos de la materia según Memoria de Grado verificada a) Disponer de un lenguaje tecnológico y de gestión empresarial depurado, es decir, tener un conocimiento sólido de los conceptos e instrumentos fundamentales aplicables a las áreas funcionales de los sistemas de información. b) Disponer de una visión de conjunto que le permita responsabilizarse de los proyectos de implantación de aplicaciones y de los proyectos de puesta en marcha de infraestructura tecnológica. c) Desarrollar las capacidades y habilidades necesarias para aplicar los conocimientos adquiridos y estar en condiciones de participar en las decisiones estratégicas de la compañía que afectan a los sistemas de información y velar por el alineamiento entre el negocio y los recursos en tecnologías de la información de la empresa. d) Ser capaz de evaluar, criticar, discutir, elaborar y exponer proposiciones en el ámbito de las tecnologías de la información, desde la comprensión de los contextos sociales, económicos, de investigación y desarrollo, etcétera- en los que se planteen. e) Llegar a ser un profesional ecuánime y eficaz que asuma el ejercicio de su profesión con la responsabilidad y solicitud propia de quien es consciente del compromiso que implica una tarea la de la dirección de los sistemas de información en las organizaciones. Competencias que se adquieren a través de la materia / asignatura según la Memoria de Grado verificada. Competencias básicas. 1.- Tener una visión integral del ser humano en su dimensión inmanente y trascendente. 2.- Tener criterios fundados y rigurosos acerca de la sociedad y la cultura actuales. 3.- Ser capaz de expresarse correctamente en castellano. 4.- Ser capaz de desenvolverse con soltura y eficacia en, al menos, una lengua extranjera. 5.- Ser capaz de comprender y sintetizar proposiciones complejas, con sentido crítico, en el contexto en el que se presentan. 6.- Ser capaz de aplicar sus conocimientos a la resolución de problemas. 7.- Ser capaz de reunir e interpretar datos relevantes para elaborar sus propias argumentaciones. 8.- Ser capaz de transmitir información, ideas, problemas y soluciones. 9.- Ser capaz de emprender y culminar proyectos de forma autónoma, profesional y cualificada Ser capaz de participar en equipos de trabajo y de liderarlos Ser capaz de negociar y gestionar la asunción de acuerdos. 2

3 Competencias que se adquieren a través de la materia / asignatura según la Memoria de Grado verificada. Competencias específicas Ser capaz de planificar, desarrollar y mantener los sistemas de información de las organizaciones. 13. Ser capaz de desarrollar e implementar soluciones en el ámbito de los sistemas de información que incrementen la eficiencia de las organizaciones Ser capaz de razonar y argumentar cuestiones del mundo de los sistemas de información en las organizaciones, de exponer por escrito y en público la síntesis de sus análisis 18.- Ser capaz de aplicar en la gestión de los sistemas de información de las organizaciones los conocimientos adquiridos con autonomía, independencia e iniciativa Ser capaz de crear e innovar en el área de los sistemas de información. Contenidos de la materia / asignatura -Números aleatorios -Generación de variables aleatorias. -Métodos de Montecarlo -Simulación de colas o listas de espera -Simulación de Inventarios Actividades Formativas de la materia / asignatura Clases magistrales: 1.2 ECTS Prácticas: 1.08 ECTS Evaluación: 0.12 ECTS Trabajo no presencial: 3.6 ECTS 3

4 ESTIMACION DEL VOLUMEN DEL TRABAJO DEL ESTUDIANTE NOMBRE DE LA ASIGNATURA Créditos: Volumen de trabajo del alumno Actividad Formativa Hora presencial (A) Trabajo personal (B) CLASES MAGISTRALES Presentación de la asignatura 1 1 Lección Magistral Debates Comentarios y discusión de Otros CLASES PRACTICAS Resolución de problemas Debates Comentarios y discusión de Simulaciones Laboratorio Prácticas en aula de informática Salidas Exposiciones de Otros SEMINARIOS Resolución de Problemas Debates Comentarios y discusión de TALLERES Comentarios Y discusión de Exposiciones orales TRABAJO DE SÍNTESIS Tiempo de realización del trabajo EVALUACION Preparación de exámenes 10 Realización de exámenes 2 2 Otros. TOTAL 180 RELACION HORAS DE TRABAJO / ECTS Volumen de trabajo. (C) C = A + B 180/6 = 30 horas 4

5 Sistemas y criterios de evaluación Mediante la evaluación se constata la adquisición de las competencias por parte del alumno, este sistema está totalmente asociado a las competencias que el alumno debe demostrar y es coherente con los contenidos de dichas competencias. El sistema de evaluación se basa en las competencias y cada una de las actividades evalúa preferentemente las competencias recogidas en la organización de actividades. El alumno debe probar su competencia en cada una de ellas con la realización de las tareas evaluables que se irán proponiendo durante el curso. El criterio de evaluación que se aplicará es el de evaluación continua que consistirá en: - (1) Se realizará una prueba con contenido teórico y práctico que contabilizará el 30% de la nota. - (2) Los Ejercicios entregados en seminarios contabilizará el 20% de la nota. - El examen de convocatoria ordinaria contabilizará el 50% de la nota final que se realizará de forma escrita. Si supera el examen final con una nota superior o igual a 5, entonces la nota final será: 30% prueba escrita + 20% trabajo en clase + 50% del examen final. - El alumno que no realice evaluación continua hará un examen que contabilizará el 100% de la calificación final. Esta norma se aplicará tanto en convocatoria ordinaria como extraordinaria. Programa / temario Tema 1: Tratamiento estadístico de datos. Introducción al R. Tema 2: Introducción a la probabilidad. Tema 3: Variables aleatorias. Tema 4: Números aleatorios. Tema 5: Métodos Monte-Carlo. Tema 6: Generación de Variables aleatorias discretas. Tema 7: Generación de Variables aleatorias continuas. Tema 8: Introducción a la teoría de colas. Simulación de Inventarios. Contenido detallado de la asignatura y cronograma de impartición. Semanas 1 y 2 Tema 1: Tratamiento estadístico de datos. Introducción al R Práctica: Tratamiento estadístico de datos. Introducción al R (distintas sesiones) Semana 3 Tema 2: Introducción a la probabilidad. Semana 4 y 5 Tema 3: Variables aleatorias Práctica: Variables aleatorias (distintas sesiones) Semanas 6 y 7 Tema 4: Números aleatorios 5

6 Contenido detallado de la asignatura y cronograma de impartición. Práctica: Números aleatorios (distintas sesiones) Semanas 8 y 9 Tema 5: Métodos Monte-Carlo Práctica: Métodos Monte-Carlo (distintas sesiones) Semanas 10 y 11 Tema 6: Generación de variables aleatorias discretas Práctica: Generación de variables aleatorias discretas (distintas sesiones) Semanas 12 y 13 Tema 7: Generación de variables aleatorias continuas Práctica: Generación de variables aleatorias continuas (distintas sesiones) Semanas 14 y 15 Tema 8: Introducción a la teoría de colas. Simulación de Inventarios Práctica: Introducción a la teoría de colas. Simulación de Inventarios (distintas sesiones) Bibliografía Básica. ROSS, S.M.. Simulation 3 rd Edition. Academic Press CAO ABAD, R. Introducción a la simulación y a la teoría de colas. Netbiblo Bibliografía complementaria. BANKS, J., CARSON II, J. S. y otros. Discrete-event system simulation. 4 th Edition. Prentice-Hall JORBA, A. y MASDEMONT, J. Introducció a la Simulació. Edicions UPC KNUTH, D. E. Art of Computer Programming, Volume 2: Seminumerical algorithms (3 rd Edition). Addison-Wesley Professional PAZOS ARIAS, J.J., SUÁREZ GONZÁLEZ, A. y DÍAZ REDONDO, R.P. Teoría de colas y simulación de eventos discretos. Prentice-Hall ROSS, S.M. Introduction to Probability Models, Ninth Edition.2006 VV.AA. C++ Estándar. Anaya Otros recursos. El profesor pondrá a disposición de los alumnos material de apoyo para las clases magistrales y las sesiones prácticas. Durante la parte práctica de la asignatura el alumno debe aprender a manejar el software R. Esta herramienta se encuentra bajo licencia GPL (General Public Licence) y se puede obtener en la página principal del proyecto: donde se encuentran enlaces que permite descargar el programa, diferentes paquetes que multiplican la funcionalidad de R y múltiples manuales. Recomendaciones a los estudiantes para cursar la materia. Es recomendable que: - El alumno siga la evaluación continua y realice todas las tareas programadas en los tiempos previstos. - Estudiar de forma continua y constante a lo largo del semestre y solicitar ayuda mediante sesiones 6

7 Recomendaciones a los estudiantes para cursar la materia. de tutorías de los profesores de la asignatura. - Complementar los conocimientos en las clases magistrales con los libros recomendados en la bibliografía. Repercusión líneas de investigación. La simulación, frente a la experimentación, permite hacer pruebas que en un sistema real serían imposibles de llevar a cabo por motivos económicos, de falta de tiempo o porque podrían llevar al desastre. Además, en la mayoría de situaciones en las que se puede utilizar la simulación, se dispone de total acceso a la entrada y la salida. Estas breves propiedades hacen de la simulación una herramienta perfecta para abordar una amplia gama de líneas de investigación de distinta índole. Repercusión actividad profesional. Adquirir una buena base sobre simulación te va ayudar profesionalmente, entre otras cosas, a: * Desarrollar un razonamiento lógico para plantear la resolución de cualquier tarea, ya sea informática o no. * Organizar, simplificar y sintetizar el desarrollo y ejecución de un objetivo. * Interpretar los resultados de un estudio y ayudarte a la toma de decisiones. 7