Subsecretaría de Educación Superior Dirección General de … · 2013-09-24 · empresa (ERP) y...

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






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.






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.






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













Varela


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


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.



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)







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






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.


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.


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.


Francis R.L. Edicion 1992. Facility Layout and Location: An Analytical Approach. International Series in Industrial and Systems Engineering. Editorial Prentice Hall.






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)


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






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













Varela


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.


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)









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






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






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.


Desarrollar el curso mediante el uso de ejercicios sencillos de simulación aumentando el nivel de

complejidad a medida que se vaya cubriendo el temario.


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.


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.






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.


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.







Dr. José Fernando Hernández Silva













Varela


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.


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.



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)







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






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


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.


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)


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.






Tanaka, K., An introduction to fuzzy logic for practical applications, Springer Verlag. 1987.

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.

Aarts, E., Korst, J., Simulated annealing and Boltzmann machines: A stochastic approach to combinatorial optimization and neural computing, John Wiley, 1990.

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.


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.


Dr. José Fernando Hernández Silva

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