PDF superior Planteamiento y resolución de los problemas de optimización

Planteamiento y resolución de los problemas de optimización

Planteamiento y resolución de los problemas de optimización

(La solución negativa no es válida).. Calcule las dimensiones de tres campos cuadrados de modo que: el perímetro de uno de ellos sea triple del perímetro de otro, se necesiten exactament[r]

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Ova para el desarrollo de la competencia de planteamiento y resolución de problemas en estudiantes de grado séptimo

Ova para el desarrollo de la competencia de planteamiento y resolución de problemas en estudiantes de grado séptimo

planteamiento y resolución de problemas en los estudiantes de grado séptimo (7°), del colegio Rodolfo Llinas. El trabajo se realiza teniendo en cuenta el modelo conectivista, pues hace uso de las TIC, en un ambiente de actividades virtuales planteadas, aunque en algunos momentos se utiliza el modelo conductista: para explicar los pasos a seguir en la solución de problemas, basándose en la teoría de George Polya. La modalidad de formación es: b-learning, por medio de un entorno cerrado de aprendizaje en la plataforma LMS llamada EDMODO, en la cual se enlaza el OVA para dar solución a la problemática detectada en la población; por medio de éste se cultiva tanto el trajo individual como el colaborativo, al tiempo que se trabajan las diversas inteligencias múltiples y aumenta la motivación hacia el estudio logrando mejores resultados académicos y mayor nivel de desarrollo en las competencias matemáticas.
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Planteamiento y resolución de problemas con números enteros bajo la estrategia “PENSAR”

Planteamiento y resolución de problemas con números enteros bajo la estrategia “PENSAR”

La propuesta de intervención se encamina a fortalecer el trabajo en comunidades de la población estudiantil. Este trabajo esta direccionado para incentivar en los estudiantes del ciclo 3 la identificación y la construcción de un propósito de vida. Así como, fortalecer las competencias y habilidades en el planteamiento y resolución de problemas (situaciones en contexto), esto último enfocado a motivar al estudiante para que pueda vencer obstáculos y conseguir sus metas. La intención es romper paradigmas y salir de lo tradicional teniendo en cuenta lo que menciona Petrus (1997) al ser concebida la educación como un proceso de mejora de la persona que sobrepasa los límites del periodo escolar.
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Comprensión semiótica y su relación con la resolución de problemas de optimización en estudiantes de Ingeniería en una Universidad Privada de Lima, 2018

Comprensión semiótica y su relación con la resolución de problemas de optimización en estudiantes de Ingeniería en una Universidad Privada de Lima, 2018

En la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), en la que se ha desarrollado la experiencia del investigador como coordinador y docente del curso de Cálculo I, la enseñanza del cálculo diferencial muestra una desarticulación respecto a los cursos que tiene un estudiante dentro de su carrera y esto se debe en algunos casos a que el profesor no tiene una preparación en temas vinculados con la ingeniería, lo que muestra mayor complejidad al considerar que los estudiantes pertenecen a diversos programas de ingeniería, este problema no es exclusivo de la UPC, se presenta en diversas universidades peruanas. El desempeño del estudiante en la resolución de problemas de optimización parece estar asociada a la reducida comprensión semiótica.
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Uso de estrategia didáctica apoyada en la gamificación para el desarrollo de habilidades en el planteamiento y resolución de problemas aritméticos, en instituciones educativas rurales

Uso de estrategia didáctica apoyada en la gamificación para el desarrollo de habilidades en el planteamiento y resolución de problemas aritméticos, en instituciones educativas rurales

El planteamiento y resolución de problemas son base fundamental en el proceso formativo del estudiante; de esta manera, ésta estrategia está orientada a las necesidades educativas actuales, generando un cambio en el aprendizaje que se desarrolla en el aula de clase, involucrando herramientas como la gamificación, con las cuales el docente logra enriquecer y potencializar los procesos de aprendizaje mediante roles, batallas, retos que el juego adquiere dentro del proceso académico como agente motivador a las actividades propuestas para adquirir el nuevo conocimiento o fortalecer los saberes, buscando mejorar en los estudiantes las habilidades de pensamiento a través del dinamismo que este genera; mayor interés, atención, autonomía, trabajo en equipo, compromiso y cambio de aptitud hacia el aprendizaje cooperativo, significativo y experiencial; además del aporte del método heurístico de Polya para que los estudiantes logren desarrollar la capacidad de comprensión, comunicación con el lenguaje matemático, conlleven al estudiante a analizar, relacionar (modelación - simbolización), comprender, trabajar en equipo, ser un individuo autónomo creativo y solidario con sus pares; es decir, llegue a dar resolución a un problemas dentro de un contexto.
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RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS DE OPTIMIZACIÓN EN UN ENTORNO TECNOLÓGICO

RESOLUCIÓN DE PROBLEMAS DE OPTIMIZACIÓN EN UN ENTORNO TECNOLÓGICO

La diversidad de contextos en los que se lleva a cabo la instrucción y la variada formación de los profesores de matemáticas en el Instituto Tecnológico de Sonora, ha propiciado la creación de un taller con el fin de estandarizar las competencias matemáticas de los docentes que participan con el Departamento de Matemáticas. Con base en el principio de la resignificación progresiva de la Teoría Socioepistemológica, se pretende por medio del taller, desarrollar en los profesores el pensamiento geométrico y variacional a través de la resolución de problemas de optimización, utilizando tecnología, para contextualizar las prácticas matemáticas y configurar los significados que se construyen alrededor del concepto de derivada, considerando que este tipo de actividades permite apreciar a las matemáticas en su carácter instrumental al resolver problemas en situaciones reales.
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Métodos de segundo orden para la resolución numérica de problemas de optimización dispersos

Métodos de segundo orden para la resolución numérica de problemas de optimización dispersos

Los problemas estudiados en este trabajo, provienen de una gran variedad de apli- caciones tanto en espacios de dimensión finita como en espacios funcionales. Específi- camente, las aplicaciones en espacios funcionales, y en especial problemas de control óptimo pueden ser aplicados a varias ramas de la ingeniería. Por ejemplo, en locali- zación de actuadores con materiales pizo–eléctricos en placas, en modelos de pesca, entre otras. En los primeros capítulos se mencionó varias estrategias numéricas utili- zadas actualmente para la resolución numérica de estos problemas, entre las cuales se pueden distinguir tres grandes grupos; los que utilizan información de subgradientes, aquellos que utilizan regularizaciones, y los que proponen resolver problemas con res- tricciones. Dentro del grupo de los algoritmos que utilizan la información proporcio- nada por los subgradientes, existen dos algoritmos NW–CG y OWL los cuales utilizan información proporcionada por las direcciones ortantes y definen subespacios para realizar el proceso de optimización. La principal idea de estos algoritmos proviene del hecho de que la norma ` 1 restringida a un ortante es diferenciable. Es decir, estos al- goritmos buscan un ortante activo donde realizan el proceso de optimización, y que garantice que la función es diferenciable en ese conjunto. Es justamente de este hecho que la noción de dirección ortante se ajusta a las necesidades teóricas y numéricas.
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PROBLEMAS DE OPTIMIZACIÓN Planteamiento y resolución de los problemas de optimización

PROBLEMAS DE OPTIMIZACIÓN Planteamiento y resolución de los problemas de optimización

triángulos equiláteros cuyos lados miden x e y. ¿Qué valores de x e y hacen que la suma de las áreas de los triángulos sea mínima.. Expresa el número 60 como suma de tres números posit[r]

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PROBLEMAS DE OPTIMIZACIÓN Planteamiento y resolución de los problemas de optimización

PROBLEMAS DE OPTIMIZACIÓN Planteamiento y resolución de los problemas de optimización

Objetivo: que el área del romboide sea máxima. Su área es la mitad que la del rectángulo. Por tanto, tanto el rectángulo como el romboide son cuadrados.. Si por el punto M se trazan para[r]

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Resolución de problemas de optimización en la industria farmacéutica mediante algoritmos evolutivos

Resolución de problemas de optimización en la industria farmacéutica mediante algoritmos evolutivos

En Optipharm todas las especies están destinadas a ocupar un máximo local de la función de aptitud, sin conocer el número total de máximos locales existentes en el relieve de la función. Esto significa que cuando el algoritmo comienza no sabe cuántas especies habrá al final. Para ello, Optipharm utiliza un conjunto de especies que pueden superponerse y que definen subdominios del espacio de búsqueda. A medida que avanza el algoritmo, el proceso de búsqueda puede dirigirse hacia regiones más pequeñas creando nuevos conjuntos de especies que definen subdo- minios más pequeños. Este proceso guarda similitud con el enfriamiento simulado. Una especie en particular no es una parte fija del dominio de búsqueda sino que puede moverse a través del espacio mientras que la búsqueda continúa. Además, Optipharm es un algoritmo memético que introduce un optimizador local en el proceso de evolución. De esta manera, en cada generación Optipharm realiza una operación de optimización local en cada especie, y estas soluciones óptimas localmente reemplazan a las especies que estaban al inicio del proceso. Optipharm es abstracto en el sentido de que la gestión de especies y el mecanismo de enfriamiento han sido separados lógicamente del algoritmo de optimización local. Por lo tanto, es posible implementar cualquier tipo de optimizador para trabajar dentro de una especie.
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Metaheurísticas basadas en inteligencia computacional aplicadas a la resolución de problemas de optimización numérica con y sin restricciones y optimización combinatoria

Metaheurísticas basadas en inteligencia computacional aplicadas a la resolución de problemas de optimización numérica con y sin restricciones y optimización combinatoria

En la actualidad la l´ınea de investigaci´on focaliza su trabajo sobre tres heur´ısticas: Sistemas Inmu- nes (SI), Particle Swarm Optimizers (PSO) y Algoritmos Gen´eticos (AGs) Centralizados y Paralelos, atacando los siguientes problemas: Optimizaci´on Num´erica con restricciones (SI, PSO), Optimiza- ci´on Multiobjetivo (PSO) y Problemas de Scheduling de M´aquinas Paralelas Id´enticas (AGs). En la secci´on dos se describe el grado de avance de cada problema tratado y la secci´on tres presenta las conclusiones y futuras l´ıneas de trabajo.

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Optimización de los niveles de comprensión de lectura en la resolución de problemas matemáticos en los estudiantes

Optimización de los niveles de comprensión de lectura en la resolución de problemas matemáticos en los estudiantes

Para desarrollar el presente trabajo, se ha tomado en cuenta los bajos resultados de la evaluación censal de estudiantes del segundo grado y los resultados de las evaluaciones finales de los estudiantes en general, de la institución educativa secundaria “Andrés Bello” de Tacapisi, utilizando para ello, fichas de lecturas seleccionados por los docentes de las áreas curriculares y de los propios estudiantes, según los grados de dificultad orientados para la resolución de problemas de matemáticas, teniendo como apoyo las teorías pedagógicas y los trabajos de investigación.
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Resolución de problemas de optimización a través del uso de TIC

Resolución de problemas de optimización a través del uso de TIC

A lo largo del Capítulo 2 nos abocamos a realizar una descripción de nuestras prácticas, tanto en la etapa de planificación como de implementación de las clases. En las primeras secciones detallamos el tema con el cual nos tocó trabajar (Optimización de funciones) y explicitamos los objetivos que fijamos para su tratamiento, fundamentando la elección de los mismos a partir de la literatura existente sobre el tema, del Diseño curricular de Córdoba (2011-2015) y las planificaciones del docente a cargo del curso. En la Sección 2.3 describimos las actividades implementadas a lo largo de nuestras clases, como así también las evaluaciones que tomamos. Dado que nuestras prácticas estuvieron organizadas en dos grandes etapas, esta sección sigue esa misma estructura. Además, incluimos en ella una reflexión acerca de los procesos de modelización que se llevaron a cabo en la primer etapa, y al finalizar la misma realizamos un breve análisis de las actividades que propusimos, basándonos en la perspectiva de los ambientes de aprendizaje (Skovsmose, 2000). Concluimos este capítulo presentando un cronograma de nuestras prácticas, en el cual se brindan detalles acerca de la implementación de las clases.
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Planteamiento y resolución de problemas de áreas en el laboratorio de educación matemática

Planteamiento y resolución de problemas de áreas en el laboratorio de educación matemática

Teniendo en cuenta los anteriores elementos de esta propuesta en la línea de formación en didáctica de las matemáticas se pretende diseñar e implementar problemas no rutinarios, los cuales se pueden entender como problemas que sean significativos para el estudiante, que sean llamativos, que involucren y permitan la consolidación, la comprensión conceptual del área, que puedan ser abordados con la utilización de un procedimiento práctico informal en la resolución de problemas (heurísticas) y sobre todo de materiales manipulativos. Para abordar la problemática asociada a la comprensión conceptual del área, estableciendo la relación entre número, medida y magnitud se hace énfasis en la mediación que se configura a partir de la interacción entre el estudiante, los problemas propuestos y el material manipulativo, además permite dar cuenta de las características de la mediación instrumental que emerge en dicha comprensión, en esta mediación los materiales manipulativos son inicialmente entendidos como artefactos y posteriormente a través del proceso del desarrollo de esquemas en el estudiante, se convertirán en instrumentos que mediarán las actividades.
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TítuloResolución de problemas de optimización combinatoria utilizando técnicas de computación evolutiva: una aplicación a la biomedicina

TítuloResolución de problemas de optimización combinatoria utilizando técnicas de computación evolutiva: una aplicación a la biomedicina

Resolución de problemas de optimización combinatoria utilizando técnicas de computación evolutiva una aplicación a la biomedicina Resolución de problemas de optimización combinatoria utilizando téc[.]

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Comprensión con la solución de problemas de ecuaciones lineales con estudiantes del 1° año de BGU de la Unidad PCEI Los Ríos

Comprensión con la solución de problemas de ecuaciones lineales con estudiantes del 1° año de BGU de la Unidad PCEI Los Ríos

Se inició la clase con la temática de problemas de ecuaciones inducidas a ser planteadas mediante los sistemas de dos ecuaciones con dos incógnitas y llegar a la resolución mediante el método adecuado para satisfacer al sistema de ecuaciones. Se indicó que para resolver problemas de sistemas de ecuaciones se debe antes de comenzar, realizar una lectura detenida del mismo. Familiarizarnos con los problemas de sistemas de ecuaciones es clave antes de empezar. Una vez hemos entendido el contexto y el tipo de problema que se nos plantea, debemos realizar el planteamiento del mismo. Si es necesario, realizaremos un dibujo, una tabla, o una representación de lo expuesto. Una vez hecho, intentaremos identificar las incógnitas y los datos que aporta el problema.
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DATOS BÁSICOS DE LA ASIGNATURAGRUPO

DATOS BÁSICOS DE LA ASIGNATURAGRUPO

Participación activa del alumnado en las sesiones presenciales en forma de análisis de teorías y conceptos éticos y planteamiento y resolución de problemas; seminarios de lectura, anális[r]

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TEMA 4_CURSO 13-14 (1).pdf

TEMA 4_CURSO 13-14 (1).pdf

Introducción al planteamiento y resolución de problemas de programación lineal (PPL), así como su aplicación a diversos problemas económicos de asignación óptima de recursos escasos..[r]

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1.-INTRODUCCIÓN - Defensa UD6.

1.-INTRODUCCIÓN - Defensa UD6.

• Utilización de las ecuaciones de primer y segundo grado en el planteamiento y resolución de problemas de la vida real.. 3.3-Actitudes5[r]

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Resolución de modelos de planificación de la cadena de suministro en entornos difusos utilizando procedimientos meta heurísticos. Aplicación en una cadena de suministro del sector cerámico.

Resolución de modelos de planificación de la cadena de suministro en entornos difusos utilizando procedimientos meta heurísticos. Aplicación en una cadena de suministro del sector cerámico.

Posteriormente, y en base a las líneas de investigación definidas, se hace un planteamiento de la forma de aplicar la teoría de conjuntos difusos a un problema de aplicación real de una cadena de suministro del sector cerámico, planteado originalmente por Alemany et al. (2010) y denominado como MP-RDSINC. Para ello, se utiliza el procedimiento descrito por Peidro y Vasant. (2011), quienes modelan un problema de transporte en la cadena de suministro bajo condiciones de incertidumbre haciendo uso de la teoría de conjuntos difusos e identificando las variables afectadas por la incertidumbre para establecer un modelo de programación matemática difusa (Mula et al. 2004) con objetivos y restricciones inciertos. El modelo resultante ha sido llamado MF-MRNLP (Meta Fuzzy Mixed Real Non Linear Programming). Con esto se busca ejemplificar la definición de los tipos de problemas de planificación de cadena de suministro y, también, la forma de cómo modelarlos a partir de la teoría de conjuntos difusos. Finalmente, se expone un ejemplo de un posible método de resolución del problema a partir de la teoría de meta heurísticas. Para tal fin, el análisis experimental entre varios algoritmos meta heurísticos da como resultado que las heurísticas basadas en poblaciones (Herrera, 2006) tienen buen desempeño en su proceso de búsqueda de la solución y calidad de la misma. Con el objetivo de brindar un aporte en un campo con menor investigación realizada, se ha utilizado la meta heurística Particle Swarm Optimization (PSO) para plantear la resolución del problema difuso.
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