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MAESTRÍA EN INGENIERÍA INDUSTRIAL
Juan de Dios Bátiz No. 310 pte. Col. Guadalupe, C.P. 80220
Culiacán, Sinaloa, Tels. 713-17-96, 713-38-04 y 713-86-09 Fax: 716-96-47 itculiacan.edu.mx
Subsecretaría de Educación Superior
Dirección General de Educación Superior Tecnológica Instituto Tecnológico de Culiacán
Asignaturas Optimización
1. Historial de la asignatura.
Lugar y fecha de elaboración o revisión
Participantes Observaciones (cambios y justificación)
Instituto Tecnológico de
Culiacan, Culiacan, Sinaloa. Abril del 2011
Consejo de Postgrado de Ingeniería Industrial. IT Culiacán.
Dr. José Fernando Hernández Silva Dra. Carmen Guadalupe López
Varela
Desarrollo de la asignatura
2. Pre-requisitos y correquisitos. Investigación de operaciones, Administración de la producción y las operaciones 3. Objetivo de la asignatura.
Formar investigadores prácticos y consultores capaces de dirigir y analizar sistemas de logística a lo largo de la cadena de suministro, diseñar y mejorando el servicio al mercado, los sistemas empresariales, industriales, de evaluar su comportamiento, así como de tomar decisiones mediante la aplicación de teorías matemáticas y estadísticas, de metodologías de integración de empresas y simulación de sistemas de logística, así como de los métodos de análisis y diseño de la ingeniería industrial, de las ciencias económico administrativas, y ciencias sociales.
4. Aportación al perfil del graduado.
Diseña, implementa, administra y mejora sistemas integrados de abastecimiento, producción y distribución de bienes y servicios de forma sustentable considerando las normas nacionales e internacionales.
Diseña, administra y mejora sistemas de materiales.
Planea y diseña la localización y distribuciones de instalaciones para la producción de bienes y servicios.
Desarrolla y utiliza tecnologías de vanguardia en su área de competencia.
Aplica métodos y técnicas para la evaluación y el mejoramiento de la productividad.
Utiliza las tecnologías y sistemas de información de manera eficiente.
Utiliza técnicas y métodos cualitativos y cuantitativos para la toma de decisiones.
Nombre de la Asignatura: Logística y Cadena de Suministros Línea de Trabajo: Asignatura Optativa (Optimización)
Docencia – Trabajo de Investigación Supervisado - Trabajo Profesional Supervisado - Horas totales – Créditos 48 20 100 168 6
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Aplica su capacidad de juicio crítico, lógico, deductivo y de modelación para la toma de decisiones y evaluación de resultados.
5. Contenido temático.
Unidad Temas Subtemas
1
Introducción a la logística y cadenas de suministro.
1.1 Conceptos básicos
1.1.1 Diferencia entre logística, cadenas de suministro y administración de la cadena.
1.1.2 Historia de la logística. 1.2 La importancia de la
logística. 1.3 Características principales. 1.4 La importancia de la cadena
de suministro. 1.5 Tipos de cadenas.
2
Diseño de Cadenas de Suministro.
2.1 Metodologías para el diseño
de cadenas de suministro. 2.2 Reingeniería y logística. 2.3 Planeación de
requerimiento de recursos. 2.4 Técnicas y estrategias de
compras. 2.5 Medición del desempeño de
la cadena.
3
Operación de Bodegas.
3.1. Organización de
materiales en una bodega.
3.2. Bodegas Manuales y automatizadas.
3.3. Tecnología de la información en una bodega.
3.4. Embalaje de producto terminado.
4
Sistemas de Transporte.
4.1. Técnicas de selección
de transporte. T 4.2. Trámites aduanales.
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4.3. Tráfico. 4.4. Selección de rutas de
transporte.
5
La tecnología de información
5.1 Impacto de la tecnología de
la información en la logística.
5.2 Planeación de recursos de la empresa (ERP) y la logística.
5.3 Tipos de transacciones propiciadas por la tecnología de la información
6
Configuración de Distribución
6.1 Importancia estratégica de la
red de distribución. 6.2 Diseño de la red de
distribución. 6.3 Técnicas para el diseño de
la red.
6. Metodología de desarrollo del curso.
Desarrollar el curso mediante la exposición de conceptos teóricos y discusión de los temas. Se recomienda
el uso de ejercicios sencillos de aplicaciones de técnicas cualitativas para logística y cadena de suministros.
Adicionalmente, se deberá trabajar en casos de aplicaciones reales.
7. Sugerencias de evaluación.
Exposición y presentación de un proyecto para el diseño y control de una cadena de suministro real de manufactura o servicios
Solución de problemas sugeridos en la bibliografía.
Realizar investigaciones en internet sobre los avances y aplicaciones exitosas de la administración de la cadena de suministro y logística a nivel mundial
Exámenes escritos
8. Bibliografía y Software de apoyo.
Bowersox, D.J., Closs, D.J., Cooper, M.B., Administración y logística en la cadena de suministros, Mc Graw Hill, 2
a Edición, 2007.
Ballou, R.H., Logística: Administración de la cadena de suministro, Pearson Education, 5a Edición,
2004.
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Chopra, S., Meindl, P., Supply chain Management: Strategy , Planning and Operations Ed. Prentice Hall, 1
st Edition, 2003.
Christopher, M., Logistics and Supply Chain Management: Strategies for reducing Costs and Improving Service, Ed. Prentice Hall, 2
nd Edition, 2003.
Handfield, R.B., Nichols E.L., Supply Chain Redesign: Transforming Supply Chains into Integrated Value Systems. Ed. Prentice Hall, 2002.
Tompkinns, J.A., Smith, J.D., Warehouse Management Handbook. Ed. Editors-in chiefs, 2004.
Frazelle, E., World-Class Warehousing and Material Handling, Ed. Logistics Management Library, 2002.
Barret, C., Modern Transportation Management and Material Management, Ed. Logistics Series, 2007.
Kasilingam, R.G., Logistics and Transportation-Design and Planning. Ed. Kluwer Academic Publisher Co.,2005.
Knolmayer, G., Mertens, P., Zeiers, A., Supply Chain Management Based on SAP Systems. Ed. Springer Verlag, 2004.
Gorchels, L., The Product managers Handbook: The Complete Product Management Resource Ed. New producers Marketing, 2004.
9. Prácticas propuestas.
No se consideran prácticas. Nombre y firma del catedrático responsable.
Dra. Carmen Guadalupe López Varela
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1. Historial de la asignatura.
Lugar y fecha de elaboración o revisión
Participantes Observaciones (cambios y justificación)
Instituto Tecnológico de
Culiacan, Culiacan, Sinaloa. Abril del 2011
Consejo de Postgrado de Ingeniería Industrial. IT Culiacán.
Dr. José Fernando Hernández Silva Dra. Carmen Guadalupe López
Varela
Desarrollo de la asignatura
2. Pre-requisitos y correquisitos. Investigación de Operaciones, Administración de la producción y las operaciones. 3. Objetivo de la asignatura.
Proporcionar al alumno los conceptos, teoría y práctica de las herramientas útiles para la planeación y el diseño de instalaciones adecuadas para el mejoramiento de los sistemas empresariales. Al finalizar el curso el alumno será capaz de crear diferentes alternativas de distribución de planta, por métodos analíticos o computacionales mediante las técnicas de planeación y diseño en la solución de problemas, así como identificar y desarrollar un proyecto formal de investigación aplicada
4. Aportación al perfil del graduado.
El alumno podrá realizar estudios de localización y distribución de instalaciones. Además, será capaz de diseñar espacios de trabajo en entornos industriales y de servicios.
5. Contenido temático.
Unidad Temas Subtemas
1
Introducción a la
1.1 Definiciones y conceptos. 1.2 Importancia de la
Planeación y Diseño de Instalaciones. 1.3 El Proceso de Diseño en Ingeniería aplicado a la Planeación y Diseño de
Nombre de la Asignatura: Planeación y Diseño de Instalaciones Línea de Trabajo: Asignatura Optativa (Optimización)
Docencia – Trabajo de Investigación Supervisado - Trabajo Profesional Supervisado - Horas totales – Créditos 48 20 100 168 6
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Planeación y Diseño de Instalaciones Industriales.
Instalaciones. 1.4 Análisis, evaluación,
selección y presentación de alternativas en la Planeación y Diseño de Instalaciones.
1.5 Requerimientos de Información para la PDI
2
Métodos Cualitativos para la Localización de Instalaciones.
2.1 Factores preponderantes
para la localización de instalaciones.
2.1.1 Nivel macro. 2.1.2 Nivel micro. 2.2 Método por puntos
(Brown & Gibson).
3
Métodos Cuantitativos para la Localización de Instalaciones.
3.1 Método de la Mediana. 3.2 Localización de Centro
de Gravedad. 3.3 Método de la Distancia Euclidiana. 3.4 Localización de unidades
de emergencia. 3.5 Métodos
Computacionales.
4
Diseño del Proceso
4.1 Definición de un Sistema
de Producción. 4.2 Clasificación de los
Sistemas Productivos. 4.3 Aspectos Principales
para la Distribución de Planta.
4.4 Relación Espacio-Tiempo – Movimiento.
4.5 Antropometría. 4.6 Ambiente y Condiciones
de Trabajo.
5
5.1 La distribución de planta 5.2 S.L.P. (Systematic
Layout Planning) 5.3 Asignación Cuadrática 5.4 Oficinas, su Distribución
y Localización dentro de
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Distribución de Planta
la Organización. 5.5 Almacenes, su
localización y distribución dentro de la organización
5.6 Servicios Generales y de Soporte.
5.7 Métodos Manuales para la Distribución de Planta.
5.8 Métodos Computacionales para la Distribución de Planta.
6
Manejo de Materiales y Almacenamiento.
5.1 Definiciones. 5.2. Principios de Manejo de
Materiales. 5.3 Concepto de Carga
Unitaria. 5.4 Tipos de equipos de
Manejo de Materiales. 5.5 Procedimiento de
análisis para eliminar el Manejo de Materiales.
5.6 Arreglo de Almacenes. 5.7 Las Funciones de
Recepción y Embarque. 5.8 Planeación de Espacio,
Equipo, y Distribución de Almacenes.
6. Metodología de desarrollo del curso.
Se asignará por equipo un proyecto para desarrollarse durante el curso referente a la Planeación y Diseño
de una Instalación. Se realizará por lo menos una práctica en cada unidad, así como visitas a instalaciones
de trabajo.
7. Sugerencias de evaluación.
A través de ensayos versados sobre los temas que se asignen en las unidades y relacionados con las lecturas sugeridas por el maestro.
Realización de las prácticas desarrolladas y entrega de los reportes respectivos.
Exámenes escritos: uno a mitad del curso y otro al final del mismo.
Presentación del proyecto sobre la Planeación y Diseño de una Instalación asignada por el maestro o propuesta por los alumnos que integran el equipo, haciendo su análisis y recomendando las soluciones fundamentadas bajo el enfoque de las técnicas y herramientas analizadas en la materia.
8. Bibliografía y Software de apoyo.
Francis R.L. Edicion 1992. Facility Layout and Location: An Analytical Approach. International Series in Industrial and Systems Engineering. Editorial Prentice Hall.
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Sule D. R. Edición 2002; Instalaciones de Manufactura: Localización, Planeación y Diseño; Editorial Thomson; Mexico.
Konz Stephan 1992; Diseño de Instalaciones Industriales; Editorial Limusa Noriega Editores; México.
Konz Stephan; 1992; Diseño de Estaciones de Trabajo; Editorial Limusa Noriega Editores; México
Richard Muther; Systematic Layout Planning, Ed. Mc Graw Hill
Richard Muther; Symplified Systematic Layout Planning, Ed. Mc Graw Hill
Moore; Plant Layout and Design; Ed. Mc Graw Hill
Richard Muther; Distribución en Planta, Ed. Hispano Europea
Dr. Juan Prawda W.; Métodos y Modelos de Investigación de Operaciones; Tomo II; Ed. Limusa Noriega
Panero Julios; Diseño de Espacios Interiores; Editorial Gustavo Gili; España.
Konz Stephan & Steven Johnson 2004; Work Design: Ocupational Ergonomics; Editorial J. Willey; U. S.
Tompkins White Bozer; Facilities Plannig. 2 nd. Ed. Wiley
Apple James; Layout and Material Handling. Wiley/Ronald Press.
Inzunza Inzunza Vicente; Formulación y Evaluación de Proyectos
Miller John R.; Manejo de Materiales. Ed. Hispano-Europea, S.A.
Chase - Aquilano – Jacobs; Administración de Producción y Operaciones. Ed. Mc Graw Hill.
WinQSB. DSSPOM. QSOM. ALDEP, CORELAP (Apoyo Computacional)
9. Prácticas propuestas.
Unidad Práctica
1. Introducción a la
Planeación y Diseño de Instalaciones Industriales.
Integrándose en equipos de trabajo, se discutirá la importancia la Planeación y el Diseño de Instalaciones. Se planteara las necesidades básicas de información para la elaboración de un proyecto integral de construcción de una entidad productiva o de servicios. El producto entregable será un reporte escrito.
2. Métodos
Cualitativos para la Localización de Instalaciones.
Se utilizará tablas de Excel para implementar el método por puntos para la localización de instalaciones.
3. Métodos
Se utilizará el software WinQSB resolver problemas de localización de instalaciones presentados en algunos libros de la
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cuantitativos para la localización de Instalaciones
bibliografía propuesta. Adicionalmente, el alumno se capacitará en el manejo de las tablas de Excel para proponer formatos de localización de instalaciones elaborando formulas en hojas de cálculo.
4. Diseño del
proceso
Se diseñaran procesos de producción y se realizaran corridas de producción a escala académica. Por ejemplo, el diseño de una línea de producción incluyendo diseño del producto, diseño del proceso y toma de medidas antropométricas necesarias para el diseño de estaciones de trabajo.
5. Distribución de planta
Se diseñará una Distribución de Planta utilizando el S.L.P. a) Se presentará una maqueta. b) Se compararán los resultados con apoyo de WinQSB, QSOM
y DSSPOM.
6. Manejo de
Materiales y Almacenamiento
En un ambiente real de trabajo, hacer un análisis sobre el manejo de materiales y, a partir de dicho análisis, hacer propuestas para reducirlo y mejorarlo.
Nombre y firma del catedrático responsable.
Dra. Carmen Guadalupe López Varela
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1. Historial de la asignatura.
Lugar y fecha de elaboración o revisión
Participantes Observaciones (cambios y justificación)
Instituto Tecnológico de
Culiacan, Culiacan, Sinaloa. Abril del 2011
Consejo de Postgrado de Ingeniería Industrial. IT Culiacán.
Dr. José Fernando Hernández Silva Dra. Carmen Guadalupe López
Varela
Desarrollo de la asignatura
2. Pre-requisitos y correquisitos. Investigación de Operaciones 3. Objetivo de la asignatura.
Proporcionar al alumno los conceptos, teoría y práctica de la herramienta metodológica llamada Simulación para que pueda realizar investigación, análisis, síntesis, diseño, gestión y mejoramiento de los sistemas productivos de bienes y servicios. El alumno aprenderá un lenguaje profesional de simulación y estará capacitado para aplicarlo en la solución de problemas que se presentan en las empresas e instituciones, mediante la aplicación del método científico y tecnológico.
4. Aportación al perfil del graduado.
La materia contribuye a la conformación de una serie de conocimientos que ayudaran al egresado a tener las herramientas necesarias para la correcta toma de decisiones en los sistemas industriales y de servicios para minimizar los riesgos. Específicamente el curso coadyuva a:
Comprender, mediante el uso de la simulación, el funcionamiento de un sistema.
Generar una capacidad de análisis sobre la pregunta ¿Qué pasaría si? al modificar las variables de entrada de un sistema.
Evaluar todos los posibles escenarios en un sistema para la correcta toma de decisiones.
Desarrollar una metodología propia para el análisis y diseño de sistemas industriales y de servicios a través de la simulación.
Lograr una reducción probabilística del error en la toma de decisiones.
Nombre de la Asignatura: Simulación Línea de Trabajo: Asignatura Optativa (Optimización)
Docencia – Trabajo de Investigación Supervisado - Trabajo Profesional Supervisado - Horas totales – Créditos 48 20 100 168 6
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5. Contenido temático.
Unidad Temas Subtemas
1
Introducción a la Simulación
1.1 Introducción a la simulación. 1.2 ¿Qué es simular? 1.3 ¿Porqué simular? 1.4 ¿Cómo funciona la
simulación? 1.5 Terminología de simulación. 1.6 Proyecto de simulación. 1.7 Pasos en un estudio de
simulación. 1.8 Distribuciones de
probabilidad. 1.9 Periodo de Warm-Up. 1.10 Réplicas e Inferencia
estadística. 1.11 Implicaciones de la
simulación.
1.12 Lenguajes de simulación.
1.13 Ejemplos del uso de la
simulación
2
Números Aleatorios y pseudoaleatorios
2.1. Números aleatorios
definición propiedades, generadores y tablas
2.2. Números Pseudo aleatorios propiedades, 2.2.1 Técnicas para
Generar números Pseudo aleatorios
2.2.1.1 Métodos de Centros al Cuadrado
2.2.1.2 Métodos de Congruencia: multiplicativo y mixto
2.3. Pruebas de Aleatoriedad
3
3.1. Introducción 3.2. Métodos para Generar
Variables aleatorias 3.2.1 Transformada inversa,
aceptación-rechazo, convolución, directos. 3.2.1.1 Generación de
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Generación de variables aleatorias
variables aleatorias discretas: distribuciones poisson, binomial, y geométrica 3.2.1.2 Generación de variables aleatorias continuas: distribuciones uniforme, exponencial, normal, Erlang, Gamma, Beta, y Triangular
3.2.2 Distribuciones Empíricas de probabilidad
4
Modelos de Líneas de Espera
4.1 El modelo general de líneas
de espera. 4.2 Notación de modelos. 4.3 Procesos de nacimiento y
muerte 4.4 Modelo de una fila, un
servidor, Población infinita. 4.5 Modelo de una fila, un
servidor, Población finita. 4.6 Modelo de una fila,
servidores múltiples en paralelo, población infinita.
4.7 Modelo de una fila, servidores múltiples
en paralelo, población finita. 4.8 Modelo de servidores
múltiples en serie. 4.9 Aplicaciones de las líneas de
espera.
5
Software de Simulación
5.9 Simuladores: Promodel,
Arena. 5.2 Aprendizaje y Uso de un
Simulador 5.2.1 Características del
software. 5.2.2 Elementos del modelo. 5.2.3 Menús principales. 5.2.4 Construcción del
modelo.
6
Proyecto Final el cual consiste en el análisis, modelado y simulación de sistema de
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Proyecto de Aplicación servicios o productivo de una empresa para detectar las mejoras posibles a realizar, y plantear acciones que mejoren el desempeño de sistemas.
6. Metodología de desarrollo del curso.
Desarrollar el curso mediante el uso de ejercicios sencillos de simulación aumentando el nivel de
complejidad a medida que se vaya cubriendo el temario.
7. Sugerencias de evaluación.
Exposición y presentación de un proyecto de simulación Aplicando la metodología de simulación vista en clase para simular un sistema real de manufactura o servicios
Solución de problemas de simulación.
Realizar investigaciones en internet sobre los avances y aplicaciones de la simulación a nivel mundial (imprimir investigación, hacer resumen de 400 palabras sobre el artículo y escribir comentarios propios acerca del mismo en un máximo de una cuartilla)
Caso especial de simulación para resolver frente al instructor.
Exámenes escritos y Prácticas de laboratorio.
8. Bibliografía y Software de apoyo.
Harrell, C.R., Ghosh, B.K., Bowden, R.O., Simulation using Promodel, Mc Graw Hill, 2ª. Edicion, 2003.
Banks, J., Carson, J.S., Nelson, B.L., Nicol, D.M., Discrete-Event system simulation, Prentice Hall, 5ª Edicion, 2009.
Kelton, W., Sadowski, R., Swets, N., Simulation with Arena. Mc Graw Hill, 5ª Edicion, 2009.
Hillier, F.S., Lieberman, G.J. Introducción a la Investigación de Operaciones, Mc Graw Hill, 9ª Edición, 2010.
Taha, H.A. Investigación de Operaciones, Prentice Hall. 7ª Edición. 2004.
Azarang, M. R. y García Dunna, E. Simulación y Análisis de Modelos Estocásticos, Mc Graw Hill. 1996.
Coss Bu Raúl, Simulación Un enfoque práctico, Editorial Limusa. 2002.
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Subsecretaría de Educación Superior
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Ross, S. Simulation, Academic Press, 4ª Edición, 2006.
Law, A., Simulation Modeling and Analysis, Mc Graw Hill, 4ª Edición, 2006.
Winston W.L., Investigación de Operaciones, Cengage Learning, 4ª Edición, 2004.
9. Prácticas propuestas.
Unidad Práctica
7. Introducción a la Simulacion
Integrándose en equipos de trabajo, se discutirá la importancia la Simulacion. Se planteara las necesidades básicas de información para la elaboración de un proyecto de Simulacion. El producto entregable será un reporte escrito.
8. Números
Aleatorios y pseudoaleatorios
Realizar pruebas de aleatoriedad a los números pseudo aleatorios obtenidos usando algún generador (ejemplo: los vistos en clase, uno propio, Excel, etc)
9. Generación de
variables aleatorias
Realizar pruebas de ajuste de bondad a un conjunto de datos usando software (Stat:Fit)
10. Modelos de Líneas de Espera
Resolver algunos ejercicios de teoría de colas utilizando el software WinQSB en el laboratorio de cómputo, discutir los resultados y compararlos con sus compañeros. Ademas, Simular el comportamiento con Promodel o Arena.
11. Software de
Simulación
Resolver un caso práctico de estudio, de simulación en el software Promodel o ARENA en el laboratorio de cómputo, discutir los resultados y compararlos con sus compañeros.
12. Proyecto de
Aplicación
Presentar un trabajo de aplicación en un caso real del sector productivo de la localidad.
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Nombre y firma del catedrático responsable.
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1. Historial de la asignatura.
Lugar y fecha de elaboración o revisión
Participantes Observaciones (cambios y justificación)
Instituto Tecnológico de
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Consejo de Postgrado de Ingeniería Industrial. IT Culiacán.
Dr. José Fernando Hernández Silva Dra. Carmen Guadalupe López
Varela
Desarrollo de la asignatura
2. Pre-requisitos y correquisitos. Investigación de operaciones 3. Objetivo de la asignatura.
El alumno será competente en la aplicación de procedimientos heurísticos de solución de problemas y conocerá los aspectos más importantes de AG, RS, Lógica difusa, búsqueda tabú y redes neuronales, para la toma de decisiones de las áreas de logística, operaciones, inventarios, etc, y en donde los modelos requieren el empleo de variables discretas y contar con un gran número de soluciones factibles.
4. Aportación al perfil del graduado.
Conocer las herramientas de la Inteligencia Artificial para la optimización utilizadas en la toma de decisiones, así como adquirir la habilidad del análisis matemático por medio de la aplicación de técnicas avanzadas de optimización.
5. Contenido temático.
Unidad Temas Subtemas
1
Introducción a la Inteligencia
1.1 El propósito de la IA y su
evolución histórica. 1.2 Las habilidades cognoscitivas
según la psicología. Teorías de la inteligencia
1.3 El proceso de razonamiento según la lógica (Axiomas,
Nombre de la Asignatura: Tópicos de Inteligencia Artificial Línea de Trabajo: Asignatura Optativa (Optimización)
Docencia – Trabajo de Investigación Supervisado - Trabajo Profesional Supervisado - Horas totales – Créditos 48 20 100 168 6
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Artificial Teoremas, demostración). 1.4 El modelo de adquisición del
conocimiento según la filosofía. 1.5 El modelo cognoscitivo. 1.6 El modelo del agente inteligente. 1.7 El papel de las heurísticas. 1.8 Ventajas y limitaciones 1.9 Software utilizados en IA
2
Optimización Combinatoria
2.1 Problema e instancia de
optimización combinatoria 2.2 Algoritmos exactos y heurísticos 2.3 Complejidad computacional
2.3.1 Complejidad de un problema: polinomial y exponencial
2.4 Búsqueda aleatoria, exhaustiva y local.
3
Algoritmos Genéticos
3.1 Motivación de algoritmos
genéticos: proceso evolutivo y genética natural
3.2 Algoritmo genético simple: selección, cruce de un punto, y mutación
3.3 Bases matemáticas de algoritmos genéticos: teorema de esquemas y engaño
3.4 Mejores usuales a algoritmos genéticos: escalamiento, selección de torneo, cruce de dos puntos y cruce uniforme
3.5 Manejo de restricciones 3.6 Aplicación de algoritmos
genéticos
4
Búsqueda Tabú
4.5. Conceptos básicos 4.6. Ejemplo ilustrativo 4.7. Elección del entorno 4.8. Esquema de un algoritmo de
búsqueda tabú básico 4.9. Tamaño de lista
4.10. Elección de atributos 4.11. Nivel de aspiración 4.12. Tabú con umbral 4.13. Criterio de finalización
MAESTRÍA EN INGENIERÍA INDUSTRIAL
Juan de Dios Bátiz No. 310 pte. Col. Guadalupe, C.P. 80220
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Subsecretaría de Educación Superior
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5
Templado Simulado
5.1 Algoritmo de Metrópolis 5.2 Algoritmo de templado simulado 5.3 Aplicación de templado simulado
6
Redes Neuronales
6.1 Introducción a las redes
neuronales 6.2 Fundamentos de las RNA. 6.3 Red simple: el perceptrón. 6.4 El modelo de retro-propagación 6.5 Redes recurrentes: redes de
Hopfield 6.6 Aprendizaje no supervisado
7
Lógica Difusa
7.1 Conjuntos difusos y operaciones
básicas 7.2 Sistemas expertos difusos:
Relaciones difusas, reglas difusas y razonamiento difuso
7.3 Aplicaciones de lógica difusa
6. Metodología de desarrollo del curso.
Desarrollar el curso mediante la exposición de conceptos teóricos y discusión de los temas. Se recomienda
el uso de ejercicios sencillos de aplicaciones de técnicas cualitativas. Adicionalmente, se deberá trabajar en
casos de aplicaciones reales.
7. Sugerencias de evaluación.
Solución de problemas sugeridos en la bibliografía.
Realizar investigaciones en internet sobre los avances y aplicaciones exitosas de meta heurísticas en problemas de ingeniería industrial
Exámenes escritos (uno a mitad del curso y examen al final de semestre)
8. Bibliografía y Software de apoyo.
Russell, S. & Norvig, P., Artificial intelligence: A modern approach. 2nd
Edition. Saddle River, NJ: Pearson, 2003.
Korte B., Vygen, J., Combinatorial optimization: Theory and algorithms, Springer, 2nd
Edition, 2002.
Gonzalez T.F., Approximation algorithms and Metaheuristics, Taylor and Francis, 2007.
Siarry P., Michalewicz, Z., Advances in Metaheuristics for hard optimization, Springer, 2008.
Goldberg, D. E., Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning. Reading, MA: Addison-Wesley, 1989.
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Aarts, E., Korst, J., Simulated annealing and Boltzmann machines: A stochastic approach to combinatorial optimization and neural computing. New York: John Wiley, 1990.
Weiss, S. M., & Kulikowski, C. A., Computer systems that learn: Classification and prediction methods from statistics, neural nets, machine learning, and expert systems, Morgan Kaufmann, 1991.
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Hagan, M. T., Demuth, H. B., and Beale, M., Neural network design, PWS Publishing Company, 1996.
Fu, L., Neural networks in computer intelligence, McGraw-Hill, 1994. Hayken, S., Neural networks: A comprehensive foundation, Macmillan, 1994.
Driankov, D., Hellendoorn, H., Reinfrank, M., An Introduction to fuzzy control. New York: Springer-Verlag, 1993.
Klir, G. J. & Yuan, B., Fuzzy sets and fuzzy logic: Theory and applications. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall, 1995. Zimmermann, H. J., Fuzzy set theory and its applications. Boston: Kluwer, 1988.
Glover, F., Laguna, M., Tabu Search, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, 1997.
Wayne L. Winston, Munirpallam Venkataramanan, Introduction to Mathematical Programming, Operations Research: Volume One. 4th edition, CA, Brooks/Cole-Thomson Learning, Thomson, 2003
Taha, Hamdy; Investigación de Operaciones, Pearson Prentice Hall. 8ª Edición, 2006.
Hillier y Lieberman; Introducción a la Investigación de Operaciones, Editorial Mc Graw Hill. 9ª Edición, 2010.
9. Prácticas propuestas.
Se consideran prácticas a partir de la unidad 3, la prácticas se realizaran implementando los algoritmos propuestos en algún lenguaje de programación (Pascal, Fortran, C, C++, Java, etc.) a ejemplos de libro y en casos reales.
Nombre y firma del catedrático responsable.
Dr. José Fernando Hernández Silva