Study programme competencies |
Code
|
Study programme competences / results
|
A16 |
CE1 - Coñecer, identificar, modelar, estudar e resolver problemas complexos de estatística e investigación operativa, nun contexto científico, tecnolóxico ou profesional, xurdidos en aplicacións reais. |
A17 |
CE2 – Desenvolver autonomía para a resolución práctica de problemas complexos surdidos en aplicación reais e para a interpretación dos resultados cara á axuda na toma de decisións. |
A18 |
CE3 - Adquirir coñecementos avanzados dos fundamentos teóricos subxacentes ás distintas metodoloxías da estatística e a investigación operativa, que permitan o seu desenvolvemento profesional especializado. |
A21 |
CE6 - Adquirir coñecementos teórico-prácticos avanzados de distintas técnicas matemáticas, orientadas específicamente á axuda na toma de decisións, e desenvolver a capacidade de reflexión para avaliar e decidir entre distintas perspectivas en contextos complexos. |
A22 |
CE7 - Adquirir coñecementos teórico-prácticos avanzados de distintas técnicas de optimización matemática, tanto en contextos unipersoais como multipersoais, e saber aplicalos con autonomía suficiente nun contexto científico, tecnolóxico ou profesional. |
B1 |
CB6 - Posuír e comprender coñecementos que acheguen unha base ou oportunidade de ser orixinais no desenvolvemento e/ou aplicación de ideas, a miúdo nun contexto de investigación |
B2 |
CB7 - Que os estudantes saiban aplicar os coñecementos adquiridos e a súa capacidade de resolución de problemas en ámbitos novos ou pouco coñecidos dentro de contextos máis amplos (ou multidisciplinares) relacionados coa súa área de estudo |
B3 |
CB8 - Que os estudantes sexan capaces de integrar coñecementos e enfrontarse á complexidade de formular xuízos a partir dunha información que, sendo incompleta ou limitada, inclúa reflexións sobre as responsabilidades sociais e éticas vinculadas á aplicación dos seus coñecementos e xuízos |
B4 |
CB9 - Que os estudantes saiban comunicar as súas conclusións e os coñecementos e razóns últimas que as sustentan a públicos especializados e non especializados dun modo claro e sen ambigüidades |
B5 |
CB10 - Que os estudantes posúan as habilidades de aprendizaxe que lles permitan continuar estudando dun modo que haberá de ser en gran medida autodirixido ou autónomo. |
B17 |
CG1 - Coñecer, comprender e saber aplicar os principios, metodoloxías e novas tecnoloxías na estatística e a investigación operativa en contextos científico/académicos, tecnolóxicos ou profesionais especializados e multidisciplinares, así como adquirir as destrezas e competencias descritas nos objectivos generales do título. |
B18 |
CG2 - Desenvolver autonomía para identificar, modelar e resolver problemas complexos da estatística e da investigación operativa en contextos científico/académicos, tecnolóxicos ou profesionais especializados e multidisciplinares. |
B19 |
CG3 - Desenvolver a capacidade para realizar estudos e tarefas de investigación e transmitir os resultados a públicos especializados, académicos e xeneralistas. |
B20 |
CG4 - Integrar coñecementos avanzados e enfrontarse á toma de decisións a partir de información científica e técnica. |
B21 |
CG5 - Desenvolver a capacidade de aplicación de algoritmos e técnicas de resolución de problemas complexos no eido da estatística e a investigación operativa, manexando o software especializado axeitado. |
C11 |
CT1 - Desenvolver firmes capacidades de razoamento, análise crítica e autocrítica, así como de argumentación e de síntese, contextos especializados e multidisciplinais. |
C12 |
CT2 - Desenvolver destrezas avanzadas no manexo de Tecnoloxías da Información e a Comunicación (TIC), tanto para a obtención de información como para a difusión do coñecemento, nun ámbito científico/académico, tecnolóxico ou profesional especializado e multidisciplinar. |
C13 |
CT3 - Ser capaz de resolver problemas complexos en novos escenarios mediante a aplicación integrada dos coñecementos. |
C14 |
CT4 - Desenvolver unha sólida capacidade de organización e planificación do estudo, asumindo a responsabilidade do seu propio desenvovemento profesional, para a realización de traballos en equipo e de xeito autónomo. |
C15 |
CT5 - Desenvolver capacidades para o aprendizaxe e a integración no traballo en equipos multidisciplinais, nos ámbitos científico/académico, tecnolóxico e profesional. |
Learning aims |
Learning outcomes |
Study programme competences / results |
Apply cooperative game theory techniques to any operational research problem |
AC16 AC17 AC18 AC21 AC22
|
BJ1 BJ2 BJ3 BJ4 BJ5 BJ17 BJ18 BJ19 BJ20 BJ21
|
CJ11 CJ12 CJ13 CJ14 CJ15
|
Contents |
Topic |
Sub-topic |
Cooperation in planning problems |
Planning problems
Cooperation in planning problems |
Cooperation in queueing problems |
Queueing problems
Cooperation in queueing problems |
Cooperation in networks models |
Networks models (shortest path problem, vehicle routing problems, minimum cost spanning tree problems, minimum cost arborescences problems, fixed cost tree problems, etc)
Cooperation in networks models |
Cooperation in inventory models and linear production problems |
Inventory models
Cooperation in inventory models
Linear production problems
Cooperation in linear production problems |
Planning |
Methodologies / tests |
Competencies / Results |
Teaching hours (in-person & virtual) |
Student’s personal work hours |
Total hours |
Guest lecture / keynote speech |
A16 A17 A18 A21 A22 B1 B5 B17 C13 |
35 |
26 |
61 |
Speaking test |
B19 B20 B21 C11 C12 C14 C15 |
4 |
0 |
4 |
Supervised projects |
A16 A17 A18 A21 A22 B1 B2 B3 B4 B5 B18 B19 B21 C11 C12 C13 |
0 |
25 |
25 |
Problem solving |
A16 A17 A21 A22 B2 B4 B17 B18 B20 B21 C11 C12 C13 |
0 |
25 |
25 |
|
Personalized attention |
|
10 |
0 |
10 |
|
(*)The information in the planning table is for guidance only and does not take into account the heterogeneity of the students. |
Methodologies |
Methodologies |
Description |
Guest lecture / keynote speech |
The professors make use of the material, which will be previously provided to the students, to explain all the contents of the subject. |
Speaking test |
The student will defend the project. |
Supervised projects |
Each student will receive a framework to be presented and defended in an oral test. |
Problem solving |
The students have to solve a collection of problems related to the contents of the subject. |
Personalized attention |
Methodologies
|
Guest lecture / keynote speech |
Problem solving |
Supervised projects |
|
Description |
The student could ask the teacher for the instructions and the bibliography necessary to carry out his/her project. |
|
Assessment |
Methodologies
|
Competencies / Results |
Description
|
Qualification
|
Problem solving |
A16 A17 A21 A22 B2 B4 B17 B18 B20 B21 C11 C12 C13 |
The students should solve the collection of problems assigned by the professors. |
50 |
Speaking test |
B19 B20 B21 C11 C12 C14 C15 |
The student should defend the corresponding project in the speaking test. |
50 |
|
Assessment comments |
|
Sources of information |
Basic
|
Curiel, I. (1997). Cooperative Game Theory and Applications. Kluwer Academic Publishers
Sánchez-Rodríguez, E. y Vidal-Puga, J. (2014). Juegos coalicionales. Publicacións da Universidade de Vigo
Borm, P., Hamers, H. y Hendrickx, R. (2001). Operations Research Games: A Survey. Springer |
|
Complementary
|
González-Díaz, J., García-Jurado, I. y Fiestras-Janeiro, G. (2010). An introductory course on mathematical game theory. American Mathematical Society
Borm, P. y Peters, H. (2002). Chapters on Game Theory. Kluwer Academic Publishers
Driessen, T. (1998). Cooperative games, solutions and applications. Kluwer Academic Publishers
Tijs, S. (2003). Introduction to Game Theory. Kluwer Academic Publishers
Hassin, R. y Haviv, M. (2003). To Queue or not to Queue. Kluwer Academic Publishers |
|
Recommendations |
Subjects that it is recommended to have taken before |
Linear and Integer Programming/614493005 | Introduction to Game Theory/614493016 |
|
Subjects that are recommended to be taken simultaneously |
Cooperative Games/614493026 |
|
Subjects that continue the syllabus |
|
|