Máster Universitario en Software y Sistemas

Computación Numérica Avanzada

Profesor (Coordinador):
Vicente Martín
vicente@fi.upm.es
Profesor:
José Luis Rosales
jose.rosales@fi.upm.es

Semestre

Segundo semestre

Créditos

4 ECTS

Resumen

Las técnicas numéricas vistas se centran en métodos de optimización, que se ven desde una perspectiva esencialmente práctica. Se presentan métodos clásicos para problemas con restricciones y sin restricciones, métodos estocásticos como el annealing simulado y derivados y otros basados en sistemas biológicos como la computación evolutiva o los basados en sistemas inmunes artificiales, estrategias de forrajeo y de bandada. Finalmente, se estudia su aplicación a problemas de cadenas de producción en la industria.

Objetivos

Que el alumno se familiarice con técnicas aplicadas de cálculo numérico avanzado y sus implementaciones en computación de alto rendimiento, preparándole para resolver nuevos problemas y, en general, capacitarle para abordar e investigar cuestiones relacionadas con ésta línea de trabajo.

Programa

  1. Introducción a la Optimización
    1. Establecimiento del problema. Tipos y ejemplos
    2. Conceptos básicos en optimización
  2. Métodos de optimización
    1. Optimización con y sin restricciones. Métodos tradicionales
    2. Optimización heurística: Algoritmos basados en ideas extraídas de procesos naturales: annealing simulado, algoritmos evolutivos, redes inmunes, etc. Ejemplos prácticos
  3. Aplicación de técnicas de optimización a problemas industriales

Bibliografía

Prerrequisitos

Método de Evaluación

La calificación se obtendrá mediante la presentación oral y de la memoria de un proyecto que el alumno deberá realizar durante el transcurso de la asignatura. Dicho proyecto será asignado de forma individual y versará sobre cualquiera de las partes del contenido de la asignatura, cubriendo aspectos teóricos y prácticos de la materia cursada. Previa a la ejecución del proyecto el estudiante deberá realizar una propuesta de tema y un plan de trabajo que serán debatidos con el profesor.

Idioma en el que se imparte

Castellano

Aula

R 5208

Competencias Específicas

Más información:

Esta tabla muestra el código, la descripción y el nivel de cada una de las competencias específicas de la asignatura

Código Competencia Nivel
CEM2 Analizar y sintetizar soluciones a problemas que requieran aproximaciones novedosas para la definición de la infraestructura computacional que permita el procesamiento y el análisis de datos de diversa naturaleza A
CEM7 Evaluar y aplicar las diversas teorías matemáticas y estadísticas, y los procesos, métodos y técnicas disponibles para la extracción y descubrimiento de conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos C
CEM8 Aplicar los fundamentos teóricos y matemáticos adecuados al procesamiento y análisis de funciones y datos de diversa naturaleza, y evaluar y diseñar los métodos relacionados para su aplicación en dominios prácticos S

Resultados de Aprendizaje

Más información:

Esta tabla muestra cada el código, la descripción, las competencias asociadas y el nivel de adquisición de cada uno de los resultados de aprendizaje de la asignatura

Código Resultado de Aprendizaje Competencias asociadas Nivel de Adquisición
RA-APDI-4 Conocer ejemplos de aplicaciones reales y tendencias y líneas de investigación CEM2, CEM7 A
RA-APDI-6 Seleccionar y aplicar métodos de optimización a problemas concretos CEM2, CEM8 S
RA-APDI-5 Conocer la teoría de métodos de optimización clásicos y heurísticos CEM2, CEM8 S
RA-APDI-7 Conocer y aplicar las bases necesarias de teoría de aproximación para resolver algunos problemas de sistemas integrables CEM7, CEM8 S

Guía de Aprendizaje

Guía de aprendizaje de la asignatura: Computación Numérica Avanzada.