Aplicaciones de Optimización Combinatoria
Objetivo
Tratar una gran variedad de problemas que surgen en el área operativa de empresas y organizaciones por medio de modelos matemáticos que representan los aspectos relevantes del problema y que son resueltos con algoritmos computacionales. Se busca minimizar o maximizar una función objetivo (que mide el resultado de la operación y se expresa habitualmente en tiempo, dinero, productividad o calidad de servicio) buscando la mejor combinación de decisiones sobre los recursos de la operación. El resultado es una planificación o programación sugerida que especifica cómo usar los recursos (en qué orden fabricar los pedidos, qué itinierarios deben seguir los vehículos, etc.) de modo tal de optimizar la función objetivo especificada por el modelo. El objetivo final de estas actividades es ayudar a la toma de decisiones en el área operativa, tanto (a) proporcionando planes de producción, itinerarios, etc. que permitan optimizar las operaciones cotidianas como (b) proporcionando herramientas de análisis de escenarios para la toma de decisiones estratégicas.Temas Centrales
Conocer aplicaciones habituales de problemas y modelos de optimización combinatoria, en particular de programación lineal entera. Identificar los problemas que surgen cuando se llevan a la práctica modelos y técnicas de optimización combinatoria. Conocer al menos un lenguaje de modelado de programación matemática, para formular modelos de programación lineal entera. Analizar distintas estrategias de modelado de problemas de optimización combinatoria por medio de programación lineal entera, y entender las implicancias de distintas decisiones de modelado. Brindar herramientas para la identificación y resolución práctica de problemas de optimización combinatoria en áreas operativas de empresas y organizaciones.
Profesor
JAVIER MARENCO. Doctor en Ciencias de la Computación, UBA. Licenciado en Ciencias de la Computación, UBA. Es profesor e investigador en ciencias de la computación, especializado en temas de optimización combinatoria. Actualmente se desempeña como profesor investigador asociado en UTDT. Sus áreas de interés incluyen temas de programación lineal entera, combinatoria poliedral y aplicaciones de investigación operativa. Completó su doctorado en ciencias de la computación en la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales de la UBA en 2005, y su Licenciatura en Ciencias de la Computación en la misma casa de estudios en 1999.