| Competencias |
| Tipo A | Código | Competencias Específicas |
| Tipo B | Código | Competencias Transversales |
| Tipo C | Código | Competencias Nucleares |
| Resultados de aprendizaje |
| Tipo A | Código | Resultados de aprendizaje |
| Tipo B | Código | Resultados de aprendizaje |
| Tipo C | Código | Resultados de aprendizaje |
| Contenidos |
| tema | Subtema |
| 1. Introducció | Què és un problema d'optimització? Tipus de problemes d'optimització Tècniques d'optimització, algorismes i programari comunament utilitzat (GAMS) |
| 2. Optimització basada en el càlcul matemàtic | Diferents tipus de problemes d'optimització. Definicions i conceptes. Condicions d'òptim per a problemes sense restriccions amb una o més variables Problemes amb restriccions: les condicions de Karush-Kuhn-Tucker Problemes de programació convexa |
| 3. Programació lineal | Modelatge de problemes de programació lineal Interpretació gràfica Condicions d'optimalitat i dualitat del model de programació lineal L'algorisme símplex Aspectes pràctics i aplicacions (GAMS) Anàlisi de la sensibilitat dels resultats |
| 4. Programación no lineal | Algorismes numèrics per a problemes d'optimització amb una o més variables Aspectes pràctics i aplicacions (GAMS) |
| 5. Programació discreta i mixta | Models d’optimització amb variables binàries i/o senceres. L’algorisme de branch & bound. Modelatge de problemes de presa de decisions utilitzant variables binàries. Aspectes pràctics i aplicacions (GAMS) |
| 6. Problemes de xarxa de flux | Representació simbòlica en forma de grafs Problemes del camí més curt. Planificació i control de projectes: diagrames CPM/PERT Els problemes de transport, de flux màxim, asignació i flux de cost mínim Models de programació mixta: l'arbre de mínima envergadura i el problema del viatjant Aspectes pràctics i aplicacions (GAMS) |
| 7. Introducció als simuladors de processos | Tutorials dels simuladors de procés més comuns: ASPEN/HYSYS. Aplicació al projecte integrat (API-3): balanços de matèria i energia (PFD) i cinètica de les reaccions químiques del procés |
| 8. Síntesi de xarxes de bescanviadors de calor | Diagrama de cascada d'energia. Model de programació lineal (LP) per al cost mínim de les utilitats. Model de programació lineal mixta (MIP), nombre mínim d'unitats i cost total mínim. Aplicació al projecte integrat (API-3). |
| 9. Control | Aplicació pràctica d'estratègies de control i sintonització de controladors en equips físics amb llaços de control |
| Planificación |
| Metodologías :: Pruebas | ||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Competencias | (*) Horas en clase |
Horas fuera de clase |
(**) Horas totales | |||||||||||||||||||||||||||||||
| Actividades introductorias |
|
15 | 14.214 | 29.214 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Sesión magistral |
|
26 | 24.6376 | 50.6376 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria |
|
15 | 14.214 | 29.214 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Anteproyecto |
|
75 | 32.1427 | 107.1427 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Atención personalizada |
|
0 | 1 | 1 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Pruebas mixtas |
|
4 | 3.7904 | 7.7904 | ||||||||||||||||||||||||||||||
| (*) En el caso de docencia no presencial, serán las horas de trabajo con soporte virtual del profesor. (**) Los datos que aparecen en la tabla de planificación son de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos | ||||||||||||||||||||||||||||||||||
| Metodologías |
| descripción | |
| Actividades introductorias | Un o diversos mòduls (tallers) on els estudiants rebran la formació que els permetrà, durant el curs, desenvolupar competències tals com treball en equip i cooperació, lideratge (amb i sense càrrec) o gestió de conflictes. |
| Sesión magistral | A les sessions magistrals el professor introduirà al llarg del curs els nous conceptes de coneixements bàsics i metodològics que els alumnes aniran aprenent i aplicant gairebé en paral.lel |
| Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria | Alguns dels mètodes d'optimització tractats en el curs es poden aplicar, per a problemes de petita grandària, a mà (és a dir, amb paper, llapiç i calculadora científica). A més, l'aplicació d'aquests mètodes a problemes de petita grandària ajudarà els estudiants a assimilar part dels coneixements bàsics propis de l'assignatura. D'altra banda, utilitzant el programari i llenguatge GAMS, els estudiants plantejaran i resoldran amb l'ajut de l'ordinador diferents problemes (possiblement mitja dotzena) d'optimització de diferents tipus. |
| Anteproyecto | Els estudiants treballaran en equip, en un projecte de disseny preliminar d'un procés químic on aplicaran els conceptes i coneixements bàsics que aniran adquirin a l'assignatura (també s'incorporaran alguns objectius d'aprenentatge d'altres assignatures del tercer curs). El professors tutors portaran a terme el seguiment del treball dels equips d'estudiants, amb reunions periòdiques dins l'horari de classe expressament establert. La freqüència de les reunions serà més o menys elevada en funció de les disponibilitats de força docent de l'assignatura i del nombre d'estudiants que s'hi hagin matriculat. Una part dels objectius d'aprenentatge (equivalent a 24 hores presencials) es durant a terme en sessions pràctiques al laboratori 304. L'assistència a les sessions pràctiques de laboratori és obligatòria; en concret, l'absència injustificada en més d'un 20% de les sessions de laboratori programades tindrà com a resultat una avaluació de 0/10 a l'apartat de Pràctiques |
| Atención personalizada | Els estudiants podran reunir-se amb els diferents professors de l'assignatura tot fent ús dels seus respectius horaris d'atenció a l'alumne (consistent en un mínim de 6 hores/setmana), els quals es faran públics, com indica la normativa, al començament de cada quadrimestre. |
| Atención personalizada |
| descripción |
|
Els estudiants podran consultar, dins dels respectius horaris d'atenció, amb els professors de teoria (i pràctiques) de l'assignatura, és a dir, amb els professors responsables dels respectius objectius d'aprenentatge de l'assignatura (SAPQ). Els horaris d'atenció dels professors de l'assignatura es publicaran a l'espai Moodle. L'estudiant haurà de demanar cita prèvia all professors de l'assignatura mitjançant un
missatge de correu electrònic, o utilitzant un missatge de fòrum del
propi espai Moodle.
A més, en l'àmbit de l'avantprojecte integrat (API-3), cada equip de projecte tindrà assignat un professor-tutor. Hom establirà un calendari de reunions entre els professors-tutors i els seus respectius equips durant les hores de classe dedicades al projecte integrat. Les consultes que es puguin dur a terme en modalitat presencial es realitzaran als despatxos dels professors de l'assignatura. Si, en funció de l'evolució de la situació sanitària al llarg del quadrimestre, calgués adaptar les consultes a modalitats no presencials, hom podria utilitzar (depenent de les circumstàncies concretes en cada moment):(a) El Fòrum de Dubtes de l'espai Moodle de l'assignatura(b) Sessions en línia que els professors generaríem específicament per a aquest propòsit (i en faríem pública la forma d'accedir-hi a través de l''espai Moodle de l'assignatura) |
| Evaluación |
| Metodologías | Competencias | descripción | Peso | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Anteproyecto |
|
Treball en equip en el projecte integrat. Hom avaluarà una presentacio i un informe al final de cada quadrimestre. No serà possible aprovar l'assignatura si en aquest apartat no s'obté una nota mínima de 4,5/10 |
60% | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Pruebas mixtas |
|
Hi haurà dues proves individuals (exàmens), una a cada quadrimestre. Cada prova tindrà un pes del 40/3% (13,3%) de la nota final. Per a la part pràctica (sessions de treball al laboratori) hom valorarà l'informe de pràctiques (nota de grup). La nota de la part pràctica tindrà un pes del 40/3% (13.3%) en la nota final. No serà possible aprovar l'assignatura si en aquest apartat no s'obté una nota mínima de 4,5/10 |
40% | ||||||||||||||||||||||||||||||
| Otros |
| Otros comentarios y segunda convocatoria | |||
|
Segona convocatòria: la part d'avantprojecte no és recuperable. Només es recupera en segona convocatòria, dins de la part de continguts propis (Proves mixtes, 40%), la part corresponent a les dues proves individuals, mentre que es manté per a la segona convcoatòria la nota de la part pràctica. La nota d'Avantprojecte també es manté per a la segona convocatòria. En segona convocatòria, es manté el requisit de nota mínima de 4,5/10 en la part de Proves mixtes per a aprovar l'assignatura. Durant les proves avaluatives de tipus presencial, els telèfons mòbils, tablets i altres aparells electrònics que no siguin expressament autoritzats per la prova, han d'estar apagats i fora de la vista. En totes les proves individuals que, depenent de les circumstàncies en cada moment, s'haguessin de portar a terme en línia (de forma no presencial), l'estudiant haurà de disposar dels mitjans tecnològics imprescindibles (com a mínim, un telèfon mòbil intel·ligent, o millor una tauleta o ordinador, i connexió a Internet). La URV posarà els recursos tecnològics necessaris a disposició dels estudiants que ho necessitin (possiblement, a través dels serveis oferts en el CRAI del Campus). |
|||
| Fuentes de información |
| Básica |
Rardin, R. L., Optimization in Operations Research, Prentice Hall, 1998
Edgar, Th. F., Himmelblau, D. M., Lasdon, L. S, Optimization of Chemical Processes, McGraw-Hill, 2na ed., 2001
Biegler, L.T., Grossmann, I.E., Westerberg, A. W., Systematic Methods of Chemical Process Design, Prentice Hall, 1997 |
||||||||
| Complementaria | |||||||||
| Recomendaciones |
| Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente | ||||||||
|
||||||||
| Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente | ||||||
|
||||||
(*)La Guía docente es el documento donde se visualiza la propuesta académica de la URV. Este documento es público y no es modificable, excepto en casos excepcionales revisados por el órgano competente o debidamente revisado de acuerdo la normativa vigente.