Investigación de Operaciones: Optimización con Python

Description

Bienvenidos al curso Investigación de Operaciones: Optimización con Python. Soy Carlos Martínez, tengo una Maestría en Finanzas de la Universidad Centroamericana, un MBA de INCAE y un Ph.D. en Management de la Universidad de Saint Gallen en Suiza. He presentado mi investigación en algunas de las más prestigiosas conferencias y coloquios doctorales sostenidos en la Universidad de Tel Aviv, el Politecnico de Milán, la Universidad de Halmstad en Suecia y el MIT. Además, soy coautor de más de 25 casos de enseñanza algunos de ellos incluídos en las bases de casos de universidades relevantes como Harvard y Michigan.

Esta es una introducción muy completa a los modelos de programación lineal, no lineal, entera y disyuntiva utilizando el paquete Pyomo de Python. Comenzaremos el curso con una introducción a los modelos de optimización con programación lineal. En la segunda sección, haremos una introducción a Python desde cero en la que aprenderás los tipos de variables, operadores, condicionales, secuencias, funciones, iteraciones y principales paquetes como matplotlib, numpy y pandas. En la tercera sección, aprenderemos a operacionalizar los problemas de programación lineal con la biblioteca Pyomo, desarrollando un caso completo con datos reales de la industria de petróleo. Luego, aprenderemos sobre una de la aplicaciones más importantes en programación lineal como lo es el problema del transporte. En la quinta sección, discutiremos otros modelos de optimización como lo son la programación no lineal y programación entera mixta. Finalmente, cerraremos el curso aprendiendo sobre la programación disyuntiva y desarrollando un caso relacionado a la programación de mantenimientos.

Este curso no está pensado para estudiantes de postgrado en matemáticas, sino que tiene un enfoque práctico, orientado a la aplicación en problemas de la industria. Los estudiantes ideales del curso son tanto profesionales con un background de ingeniería que ya conocen sobre modelos de optimización y quieren aprender a operacionalizarlos en Python, como por otro lado personas que ya conocen este versátil lenguaje de programación y desean aprender una aplicación muy demandada en la industria. El curso es de un nivel introductorio y no asume conocimientos previos ni en Python ni en programación lineal, por lo que no tiene prerrequisitos.

Te invito a que revises la información del curso y te inscribas. ¡Nos vemos en la primera clase!

What You Will Learn!

• Aprenderán las bases teóricas de los problemas de programación lineal, no lineal, entera-mixta y disyuntiva.
• Introducción completa al lenguaje de programación Python: tipos de variables, secuencias, iteraciones, funciones y las bibliotecas: numpy, pandas y matplotlib
• Operacionalización de los problemas de programación con el paquete Pyomo
• Breve introducción al paquete PuLP (muy útil para hacer análisis de sensibilidad)
• Interpretación del Análisis de Sensibilidad: Precios Sombras y Slacks
• Problema de Transporte ilustrado con un caso en la Industria Láctea en México
• Desarrollo de un Problema de Programación Lineal en la Industria Petrolera
• Desarrollo de un Problema de Programación Disyuntiva de una Mantenimiento
• Aprenderán a Formular Problemas de Optimización: Definición de Variables, Función Objetivo y Restricciones
• Aprenderán a instalar y utilizar los solvers glpk (programación lineal) e ipopt (programación no lineal)

Who Should Attend!

• Estudiantes y Profesionales con un background de ingeniería que ya conocen sobre modelos de optimización y quieren aprender a operacionalizarlos en Python.
• Estudiantes y Profesionales que ya tienen una base en Python y desean aprender una aplicación muy demandada en la industria.
• El curso no está orientado a estudiantes de postgrado en matemáticas, buscando profundizar en modelos abstractos sino que tiene un enfoque práctico orientado a la optimización de problemas en la industria.

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