SÍLABO

Investigación operativa (100000S01I)

2024 - Ciclo 1 Marzo

1. DATOS GENERALES

1.1.Carrera: Ingeniería de Sistemas e Informática

Ingeniería Industrial
Ingeniería Empresarial
Ingeniería Económica y Empresarial
Ingeniería Textil y de Confecciones
Ingeniería Marítima con mención - puente

1.2. Créditos: 3

1.3. Enseñanza de curso: Virtual 24/7

1.4. Horas semanales: 4

2. FUNDAMENTACIÓN
El curso proporciona los fundamentos de la investigación de operaciones y su aplicación en las organizaciones
productivas y de servicio. En ese sentido, permitirá que los estudiantes conozcan la aplicación de la
programación lineal como un método de optimización. Asimismo, contarán con los conceptos necesarios para
usar la programación lineal como una herramienta que provee información para la toma de decisiones.

3. SUMILLA
El curso es de naturaleza práctica. Comprende los aspectos generales de la programación lineal, la formulación
de modelos, su solución e interpretación. Igualmente, se estudia la aplicación de los conceptos fundamentales
de la programación lineal y la programación dinámica.

4. LOGRO GENERAL DE APRENDIZAJE

Al finalizar el curso, el estudiante propone soluciones viables a problemas de programación lineal y dinámica
considerando que sean aplicables a situaciones de la vida real.

5. UNIDADES Y LOGROS ESPECÍFICOS DE APRENDIZAJE

Unidad de aprendizaje 1: Semana 1,2,3 y 4

Conceptos fundamentales de la programación lineal..

Logro específico de aprendizaje:

Al finalizar la unidad, el estudiante analiza los resultados obtenidos a partir del modelamiento de problemas de
programación lineal.

Temario:
Introducción a la Investigación de Operaciones. Pasos del método gráfico.
Método gráfico. Análisis de la solución del método gráfico y automatizado. Análisis de recursos agotados y
sobrantes.
Formulación e interpretación de modelos de programación lineal con dos variables. Casos de aplicación sobre
la formulación de modelos de programación lineal con dos variables.
Formulación e interpretación de modelos de programación lineal con n variables. Programación compacta.
Casos de aplicación sobre la formulación de modelos de programación lineal con n variables. Programación
compacta.

Unidad de aprendizaje 2: Semana 5,6 y 7

Análisis de sensibilidad..
 Logro específico de aprendizaje:
Al finalizar la unidad, el estudiante analiza la modificación de los resultados a partir de las variaciones de los datos
con las que se realiza el modelamiento.

Temario:
Análisis de sensibilidad utilizando el método gráfico
Cálculo de precios duales utilizando el método gráfico. Cálculo de rangos de sensibilidad utilizando el método
gráfico.
Análisis de sensibilidad de manera automatizada. Regla del 100 %: modificación de los coeficientes y
restricciones

Unidad de aprendizaje 3: Semana 8,9,10,11 y 12

Modelos de transporte, asignación e inventarios.

Logro específico de aprendizaje:

Al finalizar la unidad, el estudiante analiza los resultados de un problema planteado sobre distribución, asignación e
inventarios.

Temario:
Modelo de transporte con maximización de utilidades: conceptos y ejercicios. Resolución de manera
automatizada. Formulación compacta.
Modelo de transporte con maximización de utilidades: casos. Resolución de manera automatizada. Formulación
compacta. Modelo de transbordo: conceptos y ejercicios. Resolución de manera automatizada. Formulación
compacta.
Modelo de transbordo: casos. Resolución de manera automatizada. Formulación compacta. Modelo de
inventario: conceptos y ejercicios
Modelo de transbordo con inventario en transbordo: casos. Resolución de manera automatizada. Formulación
compacta. Modelo de asignación: conceptos y ejercicios
Modelo de asignación: Casos

Unidad de aprendizaje 4: Semana 13,14,15,16,17 y 18

Programación entera, multiobjetivo y binaria. Programación Dinámica.

Logro específico de aprendizaje:

Al finalizar la unidad, el estudiante analiza los resultados de un problema utilizando programación entera,
multiobjetivo, binaria o dinámica.

Temario:
Programación multiobjetivo: conceptos y ejercicios. Resolución de manera automatizada. Programación
multiobjetivo: casos. Resolución utilizando de manera automatizada.
Modelos de programación entera: conceptos y ejercicios. Resolución de manera automatizada. Modelos de
programación entera: casos. Resolución de manera automatizada.
Modelos con variables binarias: conceptos y ejercicios. Resolución de manera automatizada. Modelos con
variables binarias: casos. Resolución de manera automatizada.
Programación dinámica: casos de aplicación.

6. METODOLOGÍA
La estrategia metodológica que orienta a este curso ha sido diseñada para la modalidad virtual e incorpora
todas sus características. Ello supone el empleo de una metodología activa y participativa que promueve el
autoaprendizaje, la autonomía del estudiante y el trabajo colaborativo.

En la plataforma virtual de aprendizaje, el estudiante encuentra los materiales de estudio organizados por
semanas; y realiza una serie de actividades virtuales (foros, tareas virtuales, lecturas, uso de portales web) que
permiten comprobar los aprendizajes de los temas. Por ello, se espera que el estudiante revise de forma diaria
los contenidos del curso alojados en la plataforma educativa, sea activo en relación al aprendizaje y participe en
las actividades programadas, así como realice las consultas necesarias para resolver dudas de diferentes
temas. De esa manera, se asegura que se pueda alcanzar el logro de aprendizaje del curso.

A lo largo del curso, el estudiante cuenta con un acompañante, quien lo involucra a participar activamente en la
plataforma educativa a través de una comunicación constante mediante diferentes medios como anuncios,
bandeja de entrada, chats, foros de discusión, etc.; asimismo, absuelve preguntas relacionadas con el curso o el
manejo de la plataforma, brindando retroalimentación rápida para contar con el acompañamiento necesario
para el desarrollo del curso.

7. SISTEMA DE EVALUACIÓN
 El cálculo del promedio final se hará de la siguiente manera:

(20%)PC1 + (20%)PC2 + (20%)PC3 + (40%)EXFN

Donde:

Tipo Descripción Semana Observación

PC1 PRÁCTICA CALIFICADA 1 5 Individual

PC2 PRÁCTICA CALIFICADA 2 8 Individual

PC3 PRÁCTICA CALIFICADA 3 12 Individual

EXFN EXAMEN FINAL 18 Individual

Indicaciones sobre Fórmulas de Evaluación:

1. La nota mínima aprobatoria final es de 12.

2. El estudiante que no rinde el examen final puede rendir un único examen de rezagado. La nota obtenida en
este examen de rezagado reemplaza al examen final no rendido.
El estudiante rinde el examen de rezagado en la fecha programada por la Universidad, previa presentación
de solicitud y pago de los derechos por examen de rezagado dispuesto en el tarifario vigente y publicado
en Portal del Estudiante. Los exámenes de rezagados se aplican al final del período lectivo y abarcan todos
los temas vistos en la asignatura.

3. En caso un estudiante no rinda una práctica calificada (PC) y, por lo tanto, obtenga NSP, este es
reemplazado por la nota obtenida en el examen final. Si también tiene NSP en el examen final, este es
reemplazado por la nota obtenida en el examen rezagado. Este reemplazo de nota es automático. No es
necesario que el estudiante realice trámite alguno para que proceda el remplazo de la nota. En caso de que
el alumno tenga más de una práctica calificada no rendida, solo se reemplaza la práctica calificada de
mayor peso.

8. FUENTES DE INFORMACIÓN
Bibliografía Base:
Maroto Álvarez, Concepción. Investigación operativa en administración y dirección de empresas.
Editorial de la Universidad Politécnica de Valencia. https://tubiblioteca.utp.edu.pe/cgi-bin/koha/opac-
detail.pl?biblionumber=37059
Bibliografía Complementaria:
Alzate Montoya, Paola M. Investigación de operaciones: conceptos fundamentales. Ediciones de la U.
https://tubiblioteca.utp.edu.pe/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=37054
Hamdy A. Taha. Investigación de operaciones. PEARSON. https://tubiblioteca.utp.edu.pe/cgi-
bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=29543
Hillier, Frederick. (2015). Investigación de operaciones. McGraw-Hill Interamericana.
https://tubiblioteca.utp.edu.pe/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=29487

9. COMPETENCIAS

Carrera Competencias específicas

Ingeniería de Sistemas e Análisis de Sistemas

Informática

Ingeniería Industrial Herramientas y Métodos Cuantitativos

Gestión de Operaciones

Ingeniería de Sistemas e Análisis de Sistemas

Informática

Ingeniería Económica y Empresarial Emprendimiento y Gestión de Empresas

Ingeniería Industrial Herramientas y Métodos Cuantitativos

Gestión de Operaciones

Ingeniería Textil y de Confecciones Emprendimiento, Gestión y Planeamiento

 Ingeniería Marítima con mención - Competencia básica en STEM (Science, Technology, Engineering and
puente Mathematics)

Ingeniería de Sistemas e Análisis de Sistemas

Informática

Ingeniería Empresarial Gestión Estratégica

Ingeniería Industrial Herramientas y Métodos Cuantitativos

Gestión de Operaciones

10.CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES

Unidad de Actividades y
Semana Sesión Tema
aprendizaje evaluaciones

Introducción a la Investigación de
Revisión del
Operaciones. Pasos del método gráfico.
vídeo de
presentación del
curso, vídeos y
materiales
explicativos de la
1 semana.
1 Sesión Uso del foro de
Virtual consultas a lo
largo de todo el
curso ante
cualquier duda.
Desarrollo de las
actividades
propuestas.

Método gráfico. Análisis de la solución

Revisión de los
del método gráfico y automatizado.
materiales
2 Análisis de recursos agotados y
Unidad 1 explicativos de la
2 Sesión sobrantes.
Conceptos semana.
fundamentales de la Virtual Desarrollo de las
programación lineal. actividades
propuestas.

Formulación e interpretación de modelos

Revisión de los
de programación lineal con dos
materiales
variables. Casos de aplicación sobre la
3 explicativos de la
formulación de modelos de
3 Sesión semana.
programación lineal con dos variables.
Virtual Desarrollo de las
actividades
propuestas.

Formulación e interpretación de modelos

Revisión de los
de programación lineal con n variables.
materiales
Programación compacta. Casos de
4 explicativos de la
aplicación sobre la formulación de
4 Sesión semana.
modelos de programación lineal con n
Virtual Desarrollo de las
variables. Programación compacta.
actividades
propuestas.

Análisis de sensibilidad utilizando el

Revisión de los
método gráfico
materiales
explicativos de la
semana.
5 Desarrollo de las
5 Sesión actividades
Virtual propuestas.
 Evaluación PRÁCTICA
CALIFICADA 1

Cálculo de precios duales utilizando el

Unidad 2 Revisión de los
método gráfico. Cálculo de rangos de
Análisis de sensibilidad. materiales
sensibilidad utilizando el método gráfico.
6 explicativos de la
6 Sesión semana.
Virtual Desarrollo de las
actividades
propuestas.

Análisis de sensibilidad de manera

Revisión de los
automatizada. Regla del 100 %:
materiales
modificación de los coeficientes y
7 explicativos de la
restricciones
7 Sesión semana.
Virtual Desarrollo de las
actividades
propuestas.

Modelo de transporte con maximización

Revisión de los
de utilidades: conceptos y ejercicios.
materiales
Resolución de manera automatizada.
explicativos de la
Formulación compacta.
semana.
8 Desarrollo de las
8 Sesión actividades
Virtual propuestas.

Evaluación
PRÁCTICA
CALIFICADA 2

Modelo de transporte con maximización

Revisión de los
de utilidades: casos. Resolución de
materiales
manera automatizada. Formulación
9 explicativos de la
compacta. Modelo de transbordo:
9 Sesión semana.
conceptos y ejercicios. Resolución de
Virtual Desarrollo de las
manera automatizada. Formulación
actividades
compacta.
propuestas.

Modelo de transbordo: casos. Resolución

Revisión de los
de manera automatizada. Formulación
materiales
Unidad 3 compacta. Modelo de inventario:
10 explicativos de la
Modelos de transporte, conceptos y ejercicios
10 Sesión semana.
asignación e inventarios Virtual Desarrollo de las
actividades
propuestas.

Modelo de transbordo con inventario en

Revisión de los
transbordo: casos. Resolución de manera
materiales
automatizada. Formulación compacta.
11 explicativos de la
Modelo de asignación: conceptos y
11 Sesión semana.
ejercicios
Virtual Desarrollo de las
actividades
propuestas.

Modelo de asignación: Casos

Revisión de los
materiales
explicativos de la
semana.
12 Desarrollo de las
12 Sesión actividades
Virtual propuestas.
 Evaluación
PRÁCTICA
CALIFICADA 3

Programación multiobjetivo: conceptos y

Revisión de los
ejercicios. Resolución de manera
materiales
automatizada. Programación
13 explicativos de la
multiobjetivo: casos. Resolución
13 Sesión semana.
utilizando de manera automatizada.
Virtual Desarrollo de las
actividades
propuestas.

Modelos de programación entera:

Revisión de los
conceptos y ejercicios. Resolución de
materiales
manera automatizada. Modelos de
14 explicativos de la
programación entera: casos. Resolución
14 Sesión semana.
de manera automatizada.
Virtual Desarrollo de las
actividades
propuestas.

Modelos con variables binarias:

Revisión de los
conceptos y ejercicios. Resolución de
materiales
manera automatizada. Modelos con
15 explicativos de la
variables binarias: casos. Resolución de
Unidad 4 15 Sesión semana.
manera automatizada.
Programación entera, Virtual Desarrollo de las
multiobjetivo y binaria. actividades
Programación Dinámica propuestas.

Programación dinámica: casos de

Revisión de los
aplicación.
materiales
16 explicativos de la
16 Sesión semana.
Virtual Desarrollo de las
actividades
propuestas.

Programación dinámica: casos de

Revisión de los
aplicación.
materiales
17 explicativos de la
17 Sesión semana.
Virtual Desarrollo de las
actividades
propuestas.

Evaluación
18 18 Examen Final