Créditos ECTS Créditos ECTS: 6
Horas ECTS Criterios/Memorias Trabajo del Alumno/a ECTS: 102 Horas de Tutorías: 6 Clase Expositiva: 18 Clase Interactiva: 24 Total: 150
Lenguas de uso Castellano, Gallego
Tipo: Materia Ordinaria Máster RD 1393/2007 - 822/2021
Departamentos: Matemática Aplicada, Departamento externo vinculado a las titulaciones
Áreas: Matemática Aplicada, Área externa M.U en Matemática Industrial
Centro Facultad de Matemáticas
Convocatoria: Primer semestre
Docencia: Con docencia
Matrícula: Matriculable | 1ro curso (Si)
Introducir al alumno en el modelado matemático y en la resolución numérica de diferentes problemas de optimización y control óptimo que surgen en el ámbito de la ingeniería y de la industria.
Parte I: Métodos numéricos en optimización (21h)
- Introducción (3h) – Ejemplos prácticos con MATLAB
- Optimización global y multiobjetivo (3h) – Ejemplos prácticos con MATLAB
- Optimización aplicada al modelado matemático (3h)
- Caso de estudio de interés industrial (3h)
- Sofware AMIGO2 como herramienta para la optimización de sistemas dinámicos (9h)
Parte II: Control óptimo (21h)
- Introducción: Optimización con restricciones y control óptimo (4h).
- Problemas de control óptimo modelados por sistemas discretos (5h).
- Problemas de control óptimo gobernados por ecuaciones diferenciales ordinarias (8h).
- Problemas de control óptimo gobernados por ecuaciones en derivadas parciales: sistemas elípticos y sistemas parabólicos (4h).
Bibliografía básica sobre optimización:
D. Bertsekas (1999): Nonlinear Programming, Athena Scientific.
Bibliografía básica sobre control:
D. Bertsekas (2005): Dynamic Programming and Optimal Control, Athena Scientific.
Bibliografía complementaria sobre optimización:
J. Nocedal, S.J. Wright (2006): Numerical Optimization, Springer.
E. Walter, L. Pronzato (1997): Identification of parametric models from experimental data. Springer.
Bibliografía complementaria sobre control:
E. Cerdá Tena (2001): Optimización dinámica, Prentice Hall.
K. Ogata (2010): Ingeniería de control moderna, Pearson-Prentice-Hall.
E. Trelat (2007): Contrôle optimal, Notes de cours, Master de Mathématiques, Univ. De Orléans.
F. Tröltzsch (2010): Optimal Control of Partial Differential Equations: Theory, Methods and Applications, AMS (Graduate Studies in Mathematics, Vol 112).
Competencias generales:
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- CG1: Poseer conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación, sabiendo traducir necesidades industriales en términos de proyectos de I+D+i en el campo de la Matemática Industrial
- CG4: Saber comunicar las conclusiones, junto con los conocimientos y razones últimas que las sustentan, a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
- CG5: Poseer las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo, y poder emprender con éxito estudios de doctorado.
Competencias específicas:
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- CE2: Modelar ingredientes específicos y realizar las simplificaciones adecuadas en el modelo que faciliten su tratamiento numérico, manteniendo el grado de precisión, de acuerdo con requisitos previamente establecidos.
- CE3: Determinar si un modelo de un proceso está bien planteado matemáticamente y bien formulado desde el punto de vista físico.
- CE4: Ser capaz de seleccionar un conjunto de técnicas numéricas, lenguajes y herramientas informáticas, adecuadas para resolver un modelo matemático.
- CE5: Ser capaz de validar e interpretar los resultados obtenidos, comparando con visualizaciones, medidas experimentales y/o requisitos funcionales del correspondiente sistema físico/de ingeniería.
- CE6: Ser capaz de extraer, empleando diferentes técnicas analíticas, información tanto cualitativa como cuantitativa de los modelos.
Clases presenciales donde se irán desarrollando los contenidos de la materia, resolviendo ejemplos y ejercicios que ayuden a su comprensión. Con esta metodología se trabajan las competencias CG1, CG4, CG5, CE2, CE3, CE4, CE5 y CE6.
Estas horas presenciales irán acompañadas del trabajo personal del alumno, dirigido por el profesor, con el fin de que se alcancen los objetivos fijados. Con esta metodología se trabajan las competencias CG1, CE4, CE5 y CE6.
La parte de Optimización y la de Control se evalúan separadamente y se hace la media de ambas.
La evaluación de cada una de las partes se realizará en base a trabajos y/o ejercicios propuestos a lo largo del curso. Las tareas propuestas incluirán tanto la resolución de problemas como la programación de métodos numéricos y el uso de software específico (CE2, CE3, CE4, CE5, CE6).
Se contempla la posibilidad de realizar sesiones individuales con los alumnos para completar la evaluación de los trabajos enviados.
- Trabajo presencial en el aula = 42 horas
- Trabajo personal = 108 horas.
- Asistencia participativa a clase
- Estudio diario de la materia
- Realización de los ejercicios y trabajos propuestos
Jeronimo Rodriguez Garcia
Coordinador/a- Departamento
- Matemática Aplicada
- Área
- Matemática Aplicada
- Teléfono
- 881813355
- Correo electrónico
- jeronimo.rodriguez [at] usc.es
- Categoría
- Profesor/a: Profesor Contratado/a Doctor
| Miércoles | |||
|---|---|---|---|
| 09:00-10:00 | Grupo /CLE_01 | Castellano | Aula de informática 5 |
| Viernes | |||
| 09:00-11:00 | Grupo /CLE_01 | Castellano | Aula de informática 5 |