Nombre: MODELADO Y SIMULACIÓN
Código: 505103009
Carácter: Obligatoria
ECTS: 6
Unidad Temporal: Cuatrimestral
Despliegue Temporal: Curso 4º - Segundo cuatrimestre
Menciones/Especialidades:
Lengua en la que se imparte: Castellano
Carácter: Presencial
Nombre y apellidos: ALCARAZ ESPÍN, JUAN JOSÉ
Área de conocimiento: Ingeniería Telemática
Departamento: Tecnologías de la Información y las Comunicaciones
Teléfono: 968326544
Correo electrónico: juan.alcaraz@upct.es
Horario de atención y ubicación durante las tutorias:
martes - 16:00 / 19:00
ANTIGONES, planta 1, Despacho 14
jueves - 16:00 / 19:00
ANTIGONES, planta 1, Despacho 14
Se recomienda avisar con antelación por correo electrónico enviando un mensaje a: juan.alcaraz.upct.es
Titulaciones:
Categoría profesional: Catedrático de Universidad
Nº de quinquenios: 4
Nº de sexenios: 3 de investigación
Curriculum Vitae: Perfil Completo
Responsable de los grupos: G2
Nombre y apellidos: VALES ALONSO, JAVIER
Área de conocimiento: Ingeniería Telemática
Departamento: Tecnologías de la Información y las Comunicaciones
Teléfono: 968326588
Correo electrónico: javier.vales@upct.es
Horario de atención y ubicación durante las tutorias: Las tutorías se realizarán a demanda del estudiante mediante solicitud remitida al correo javier.vales@upct.es
Titulaciones:
Licenciado en Ciencias Matemáticas en la UNED (ESPAÑA) - 2015
Doctor en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones en la Universidad Politécnica de Cartagena (ESPAÑA) - 2005
Ingeniero en Telecomunicación en la Universidad de Vigo (ESPAÑA) - 2000
Categoría profesional: Catedrático de Universidad
Nº de quinquenios: 4
Nº de sexenios: 4 de investigación y 1 de transferencia
Curriculum Vitae: Perfil Completo
[CG3 ]. Conocimiento de materias básicas y tecnologías, que le capacite para el aprendizaje de nuevos métodos y tecnologías, así como que le dote de una gran versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones.
[T2 ]. Capacidad para aplicar las técnicas en que se basan las redes, servicios y aplicaciones telemáticas, tales como sistemas de gestión, señalización y conmutación, encaminamiento y enrutamiento, seguridad (protocolos criptográficos, tunelado, cortafuegos, mecanismos de cobro, de autenticación y de protección de contenidos), ingeniería de tráfico (teoría de grafos, teoría de colas y teletráfico) tarificación y fiabilidad y calidad de servicio, tanto en entornos fijos, móviles, personales, locales o a gran distancia, con diferentes anchos de banda, incluyendo telefonía y datos
[T3 ]. Capacidad de construir, explotar y gestionar servicios telemáticos utilizando herramientas analíticas de planificación, de dimensionado y de análisis
[T4 ]. Capacidad de describir, programar, validar y optimizar protocolos e interfaces de comunicación en los diferentes niveles de una arquitectura de redes
[T5 ]. Capacidad de seguir el progreso tecnológico de transmisión, conmutación y proceso para mejorar las redes y servicios telemáticos
[TR2 ]. Trabajar en equipo
[TR5 ]. Aplicar a la práctica los conocimientos adquiridos
Al finalizar el plan formativo, el estudiante debe ser capaz de:
Sintetizar y analizar problemas de Ingeniería Telemática mediante modelos matemáticos estocásticos.
Optimizar el funcionamiento de protocolos aplicando procesos de decisión de Markov.
Desarrollar software de simulación para la evaluación de sistemas basados en eventos.
Interpretar resultados de simulación y extraer conclusiones con pensamiento crítico.
Usar paquetes software de cálculo científico para el análisis y simulación de problemas de Ingeniería Telemática.
Técnicas de simulación de redes. Análisis de resultados. Técnicas de modelado, análisis y optimización de redes<br><br><br><br><br><br>
Cadenas de Markov en Tiempo Discreto (DTMCs)
1.1. Introducción a las Cadenas de Markov en Tiempo Discreto
1.2. Clasificación de estados
1.3. El régimen estacionario
1.4. Análisis de los estados transitorios
1.5. Análisis de los estados recurrentes
1.6. Cadenas con recompensa
1.7. Cadenas en tiempo continuo
Procesos de Decisión de Markov (MDPs)
2.1. Tipos de problemas MDPs
2.2. MDPs con terminación (SSPs)
2.3. Evaluación del coste de una política
2.4. Mejora de políticas
2.5. El algoritmo Policy Iteration
2.6. MDPs con descuento
2.7. MDPs de coste medio
Simulación
3. Introducción a la simulación de sistemas.
4. Generación de números aleatorios.
5. Generadores de muestras de variables aleatorias.
6. Estimación paramétrica.
7. Contrastes poblacionales.
Modelado Estocástico
Práctica 1. Análisis de DTMCs y estado estacionario. Práctica 2. DTMCs con recompensa.
Procesos de Decisión de Markov
Práctica 3. Procesos de Decisión de Markov (MDPs).
Simulación
Práctica 4. Introducción a los simuladores por eventos discretos. Práctica 5. Análisis estadístico de resultados. Práctica 6. Desarrollo de un simulador.
La Universidad Politécnica de Cartagena considera como uno de sus principios básicos y objetivos fundamentales la promoción de la mejora continua de las condiciones de trabajo y estudio de toda la Comunidad Universitaria. Este compromiso con la prevención y las responsabilidades que se derivan atañe a todos los niveles que integran la Universidad: órganos de gobierno, equipo de dirección, personal docente e investigador, personal de administración y servicios y estudiantes. El Servicio de Prevención de Riesgos Laborales de la UPCT ha elaborado un "Manual de acogida al estudiante en materia de prevención de riesgos" que puedes encontrar en el Aula Virtual en el apartado actúa sobre una emergencia, pestaña "guías técnicas", y en el que encontrarás instrucciones y recomendaciones acerca de cómo actuar de forma correcta, desde el punto de vista de la prevención (seguridad, ergonomía, etc.), cuando desarrolles cualquier tipo de actividad en la Universidad. También encontrarás en el apartado actúa sobre una emergencia, recomendaciones sobre cómo proceder en caso de emergencia o que se produzca algún incidente. En especial, cuando realices prácticas docentes en laboratorios, talleres o trabajo de campo, debes seguir todas las instrucciones del profesorado, que es la persona responsable de tu seguridad y salud durante su realización. Consúltale todas las dudas que te surjan y no pongas en riesgo tu seguridad ni la de tus compañeros.
Stochastic Modeling
1.1. Discrete-time Markov chains
1.2. Classification of states
1.3. The steady state regime
1.4. Analysis of transient states
1.5. Analysis of recurrent states
1.6. Chains with rewards
1.7. Continuous time process
Markov Decision Processes
2.1. Types of MDP problems
2.2. MDP with termination: SSPs
2.3. Policy evaluation
2.4. Policy improvement
2.5. The policy iteration method
2.6. Discounted MDPs
2.7. Average cost MDPs
Simulation
3. Introduction to system simulation.
4. Random number generation.
5. Random variable generation..
6. Parametric estimation.
7. Statistical hypothesis tests.
Estudio personal o en grupo de alumnos
Tiempo dedicado por el alumnado, de forma autónoma o colaborativa, a la revisión, profundización y aplicación práctica de los contenidos de la asignatura.
60
0
Preparación de trabajos y ejercicios (incluye tiempo para consulta bibliográfica y documentación)
Tiempo dedicado por el alumnado a la búsqueda de información, análisis de fuentes y elaboración de trabajos o ejercicios, que incluye la consulta de bibliografía y otros recursos documentales necesarios.
60
0
Clase de teoría
Sesión presencial en la que el profesorado expone y desarrolla los contenidos teóricos fundamentales de la asignatura, fomentando la comprensión y la participación del alumnado.
22.5
100
Clase orientada a la resolución de problemas y caso de estudio
Sesión presencial dedicada al planteamiento y resolución de problemas y al análisis de casos de estudio, en la que el alumnado aplica los conceptos teóricos y desarrolla habilidades de razonamiento y toma de decisiones.
7.5
100
Clase práctica en laboratorio
Sesión presencial en laboratorio orientada a la realización de actividades prácticas y experimentales que permiten al alumnado aplicar los contenidos de la asignatura, desarrollar destrezas técnicas y metodológicas, y consolidar su aprendizaje mediante la experiencia directa.
24
100
Presentación de trabajos ante el profesor
Exposición presencial de los trabajos elaborados por el alumnado ante el profesorado, destinada a comunicar resultados, defender argumentos y recibir retroalimentación académica.
3
100
Realización de pruebas de evaluación (tiempo de duración de los exámenes y otras pruebas de evaluación en el aula)
Tiempo destinado a la realización presencial de exámenes y otras pruebas de evaluación en el aula, durante el cual el alumnado demuestra el grado de adquisición de los conocimientos, competencias y habilidades de la asignatura.
3
100
Trabajo Final
N/A
0 %
Exámenes escritos y/u orales (evaluación de contenidos teóricos, aplicados y/o prácticas de laboratorio)
El sistema de evaluación continua contempla dos actividades de evaluación tipo examen.
Examen parcial 1:
Contenidos: UD 1 (DTMCs) y UD 2 (MDPs)
Resultados de aprendizaje evaluados: 1 y 2
Peso en la calificación final: 35%
Se realizará en el periodo de exámenes parciales en la fecha determinada por la ETSIT.
Examen parcial 2:
Contenidos: UD 3 (Simulación)
Resultados de aprendizaje evaluados: 3 y 4
Peso en la calificación final: 15%
Se realizará en horario lectivo.
La metodología de evaluación en ambos exámenes consistirá en cuestiones de carácter teórico-práctico que se calificarán numéricamente.
Estas actividades no tienen asociada calificación mínima.
El sistema de evaluación final contendrá dos pruebas equivalentes a los dos exámenes parciales, con el mismo peso en la calificación final, y los mismos resultados de aprendizaje evaluados.
50 %
Entregables de ejercicios y/o prácticas
El sistema de evaluación continua contempla 6 actividades de evaluación del tipo "entregables de ejercicios y/o prácticas de laboratorio", una por cada práctica del programa de prácticas descrito en esta guía docente.
Nombre actividad / resultados de aprendizaje evaluados / metodología evaluación / peso en la calificación final
- P1 / 1 y 5 / cuestionario individual / 5%
- P2 / 1 y 5 / informe por parejas / 5%
- P3 / 2 y 5 / cuestionario individual / 5%
- P4 / 3 y 5 / cuestionario individual / 10%
- P5 / 4 y 5 / cuestionario individual / 10%
- P6: / 3, 4 y 5 / cuestionario individual / 15%
Planificación temporal: Cada actividad de evaluación se realizará tras la finalización de la correspondiente práctica. Los profesores informarán a través del Aula Virtual de los periodos de realización de los cuestionarios o entrega de los informes.
Criterio de evaluación: Se asignará una calificación numérica a cada cuestión y a cada apartado del informe de la P2.
Calificación mínima: Estas actividades no tienen asociada calificación mínima.
El sistema de evaluación final contendrá 6 pruebas equivalentes, de tipo cuestionario individual, para cada una de las actividades anteriores, con los mismos resultados de aprendizaje evaluados y con los mismos pesos en la calificación final,.
50 %
Para aprobar se debe obtener una calificación global igual o superior a 5 sobre 10, calculada a partir de las calificaciones obtenidas en cada actividad de evaluación con la ponderación indicada en esta guía docente.
No se establecen calificaciones mínimas para ninguna de las actividades de evaluación de esta asignatura.
Presentarse a una actividad del sistema de evaluación final IMPLICA RENUNCIAR a la calificación obtenida en dicha actividad del sistema de evaluación continua o en una convocatoria anterior del sistema de evaluación final.
Sistema de evaluación final (convocatorias ordinaria y extraordinaria): cada una de las actividades del sistema de evaluación continua dispone de una actividad equivalente de recuperación con la misma ponderación y evaluando los mismos resultados de aprendizaje. El estudiante podrá recuperar exclusivamente las actividades no superadas o no realizadas y optar al 100% de la calificación de la asignatura.
Autor: Pazos Arias, José Juan
Título: Teoría de colas y simulacion de eventos discretos
Editorial: Prentice Hall
Fecha Publicación: 2003
ISBN: 842053675
Autor: Bertsekas, Dimitri
Título: Dynamic programming and optimal control
Editorial: Athena Scientific,
Fecha Publicación: 2012
ISBN: 97818865290832
Autor: Bertsekas, Dimitri P.
Título: Dynamic programming and optimal control
Editorial: Athena Scientific
Fecha Publicación: 2007
ISBN: 1886529302
Autor: Bertsekas, Dimitri P.
Título: Introduction to probability
Editorial: Athena Scientific
Fecha Publicación: 2008
ISBN: 9781886529236
Se facilitarán a través del sistema de aula virtual de la UPCT todos los recursos necesarios.