pyOperativ UTN.BA: Investigación Operativa con Python

Este repositorio contiene documentos teoricos, casos prácticos, implementaciones didácticas y ejercicios relacionados con el campo de la Investigación Operativa utilizados en el curso I4051 de Ingenieria Industrial UTN FRBA.

Docentes: Martin Palazzo, Rodrigo Maranzana.

Elementos importantes:

Item	Detalle
Cronograma 1er cuatrimestre	Cronograma con el detalle fecha a fecha de los temas, ejercicios y codigos realizados en clase.
Guia de ejercicios	Listado de ejercicios sin resolver por tema.
Guía Anaconda y primeros pasos en Python	Tutorial para dar los primeros pasos en Jupyter Notebooks con Anaconda
Notebook primeros pasos en Python	Jupyter Notebook para ejecutar los primeros comandos en Python
Bibliografia 1	Hillier, F. S., & Price, C. C. (2001). International Series in Operations Research & Management Science.
Bibliografia 2	Taha, H. A. (2003). Operations research: an introduction. Pearson Educación.
Bibliografia 3	Winston, W. L., & Goldberg, J. B. (2004). Operations research: applications and algorithms (Vol. 3). Belmont: Thomson Brooks/Cole.

Clases grabadas:

Grabaciones
Link a clases grabadas 2022
Link a clases grabadas 2021

Contenido:

Clase	Título	Tema	Tipo
00	Introducción a Investigación Operativa, probabilidad y distribuciones	Introducción y Repaso	Teoría
	Notebook Probabilidad Empirica	Introducción y Repaso	Teoria
	Ejercicios de repaso de probabilidad	Introducción y Repaso	Ejercicios
	Notebook Repaso de probabilidad	Introducción y Repaso	Casos y Código
	Guia ejercicios Proba y Est	Repaso Proba y Est	Ejercicios
01	Introducción a Simulación	Simulación	Teoría
	Métodos de sampleo	Simulación	Ejercicios
	Notebook Métodos de sampleo	Simulación	Ejercicios (código)
	Notebook de distribuciones en Python