Taller de Ingeniería Industrial

Presentación del tema: "Taller de Ingeniería Industrial"— Transcripción de la presentación:

1 Taller de Ingeniería Industrial
Ing. Felipe Torres Clase 7: Algorítmica y programación

2 Maquinas de cálculo (mecánicas)
En 1642 Pascal crea una máquina mecánica capaz de sumar llamada la Pascalina. Usaba engranajes de ruedas dentadas. Realizaba operaciones de hasta 8 dígitos. En 1670, Leibniz mejora la máquina inventada por Blaise Pascal, al agregarle capacidades de multiplicación, división y raíz cúbica. En 1679 crea y presenta el modo aritmético binario, basado en 0 y 1 Charles Babbage diseñó la Máquina de Diferencias (1821) aunque no la concluyó (era muy grande). Evaluaba polinomios

3 Maquinas de cálculo (mecánicas)
Posteriormente Charles Babbage diseñó la Máquina Analítica (1834) pero que Dispositivo de entrada de la información: tarjetas metálicas perforadas en miles de combinaciones.     Unidad de almacenaje: tablero que contenía ejes y piñones que podían registrar dígitos.   Procesador: dispositivo con cientos de ejes verticales y miles de piñones.   Unidad de control: dispositivo en forma de barril con filamentos y ejes (como cuerdas de piano).   Dispositivo de salida: plantillas diseñadas para ser utilizadas en una prensa de imprenta.   

4 Máquinas de cálculo (Electromecánicas)
En 1890 H. Hollerith consiguió realizar con su Máquina Censadora el censo de EE.UU. Usaba tarjetas perforadas para introducir los datos. H. Hollerith fundó junto a T. Watson una compañía para rentabilizar su máquina de la que saldría posteriormente la empresa IBM. Máquina Censadora

5 Máquinas de cálculo (Electromecánicas)
En 1937 H. Aiken inició la construcción de la MARK I. Se completó en 1944. Las operaciones internas se realizaban con relés y los contadores aritméticos eran mecánicos. Usaba cinta perforada para su programación. Se usó durante la Segunda Guerra Mundial. Se inspiró en las ideas de Babbage MARK I

6 Máquinas de cálculo (Electrónicas)
La ENIAC (Electric Numeric Integrator And Calculator) fue construida entre 1943 y 1945 por J. Mauchly y J. P. Eckert. Fue la primera computadora electrónica de propósito general totalmente operativa. Trabajaba en sistema decimal. Tenía grandes dimensiones y utilizaba válvulas de vacío e interruptores. ENIAC

7 Máquinas de cálculo (Electrónicas)
En 1945, J. von Neumann, J. Mauchly y J. P. Eckert. constuyeron el EDVAC, otro ordenador de grandes dimensiones. La arquitectura de este ordenador costaba de: Memoria principal Unidad de control Unidad aritmética Sistema de entrada y salida Trabajaba en binario V. Neumann y la EDVAC

8 UNIDAD CENTRAL DE PROCESAMIENTO
Modelo de Von Newton MEMORIA UNIDAD CENTRAL DE PROCESAMIENTO UNIDAD DE ENTRADA Unidad de Control UNIDAD DE SALIDA Registros Unidad Aritmética Lógica Todas las computadoras digitales se basan en ésta arquitectura, solo ha cambiado la tecnología utilizada para la construcción del hardware Bulbos » Transistores (1956) » Circuitos Integrados (1964) » Microprocesadores (1974)

9 Ej. Modelo Von Newton RAM

10 Algoritmos “Secuencia finita de operaciones básicas que permiten resolver un problema”. Características de un algoritmo Preciso: Indicar el orden de realización de cada paso Definido: Si se sigue un algoritmo dos veces, se debe obtener el mismo resultado cada vez. Finito: Debe terminar el algún momento

11 Ejemplo de un algoritmo sencillo
Algoritmo para hacer una tasa de té Inicio Tomar la tetera Llenarla de agua Encender el fuego Mientras no hierva el agua Esperar Introducir una bolsa de té en la tetera Vaciar el té en la taza fin

12 Otros ejemplos de algoritmos
Las instrucciones o serie de pasos que sigues para grabar un número telefónico en tu celular. Las instrucciones que te dan para resolver un examen. Los pasos que sigues para prender el carbón para una carne asada El procedimiento que sigues para inscribirte EL procedimiento para obtener tu pasaporte La receta que sigues para preparar un pastel Los pasos para invitar a alguien al cine

13 Algoritmos Ejemplo de algoritmo de multiplicación por mediación y duplicación, método de Peasant int mult (int a, int b) { int resultado = 0; while (a>1) { if (a%2 != 0) { resultado = resultado + b, a=a-1; ] else { b = b*2; a = a/2; ] } resultado = resultado + b; return resultado; Mediaciones Duplicaciones (+) (+) a=18 y b= 24 24  18 = 48  9 = 48  (8+1) = 48  = 96  = 192  = 384  = = 432 a) Algoritmo en C b) Ejemplo

14 Complejidad Capacidad de procesamiento es un recurso escaso
Escoger siempre el algoritmo mas eficiente. Complejidad del algoritmo: Mayor numero de pasos posibles en cualquier instancia Número esperado de pasos de acuerdo a una distribución de probabilidades

15 Complejidad Ej. Búsqueda de un arreglo de números ordenados
Celdas C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 1 5 7 11 22 23 34 35 38 42 43 44 1 5 7 11 22 23 34 35 38 42 43 44 Búsqueda secuencial X=42 Paso 1: ¿ 42 = 1 ? (no, siguiente) Paso 2: ¿ 42 = 5 ? (no, siguiente) Paso 3: ¿ 42 = 7 ? (no, siguiente) … Paso 9: ¿ 42 = 38 ? (no, siguiente) Paso 10: ¿ 42 = 42 ? (SI, encontrado!) Comparaciones = 10 Búsqueda binaria X=42 Paso 1: ¿ 42 >=< 23 ? (mayor, búsqueda binaria entre celdas C6 y C12) Paso 2: ¿ 42 >=< 38 ? (mayor, búsqueda binaria entre celdas C9 y C12) Paso 3: ¿ 42 >=< 43 ? (menor, búsqueda binaria entre celdas C9 y C11) Paso 4: ¿ 42 >=< 42 ? (igual, encontrado!) Comparaciones = 4

16 Complejidad, notación big-oh
Notación big-oh es una medida asintótica para medir el desempeño de los algoritmos Algoritmo corre en O(f(n)) si el tiempo requerido para encontrar solución en el peor caso es “c x f(n)” donde c es el tiempo de ejecución de cada paso y n el numero de elementos. O(f(n)) Nombre O(1) constante O(log n) logarítmica O(n) lineal O(n log n) n log n Complejidad asintótica de los algoritmos O(nm) polinomial O(2n) ó O(n!) exponencial

17 Complejidad, notación big-oh
Ejemplo, Tiempo de ejecución de cada paso 10-9 seg, algoritmo que requiere n! pasos. f(n)=n! ; c= 10-9 Caso cuando n=10 f(10)=3.6x106; se ejecuta en 3.6 ms Caso cuando n=20 f(20)=2.4x1018; se ejecuta en 77 años!

18 Complejidad exponencial
Los problemas con algoritmos de tiempo exponencial no tienen solución práctica exacta Tiempo limitado Se utilizan algoritmos heurísticos eficientes Ej. Problema del Agente Viajero: Encontrar la ruta mas corta para visitar exactamente una vez cada cuidad en una lista dada y regresar a la partida El único algoritmo exacto se basa en la enumeración exhaustiva de todas las soluciones factibles, es decir un algoritmo de tiempo exponencial se dice que un algoritmo es heurístico cuando la solución no se determina en forma directa, sino mediante ensayos, pruebas y reensayos.

19 b) Matriz de distancias entre las ciudades
Problema del Agente Viajero Heurística de visita del vecino mas cercano 45 90 160 95 E 50 135 85 D 65 C 80 B A b) Matriz de distancias entre las ciudades E A D C B a) Topología (ciudades) A B D C E A B D C E c) Primer paso d) Segundo paso

20 Problema del Agente Viajero Heurística de visita del vecino mas cercano (cont)
e) Tercer paso A B D C E f) Cuarto paso A B D C E g) Quinto paso

21 a) Topología (ciudades)
Problema del Agente Viajero Heurística de inserción del vecino mas lejano A B D C E a) Topología (ciudades) c) Segundo paso b) Primer paso d) Tercer paso e) Cuarto paso Se inicia seleccionando las dos ciudades mas alejadas entre si y formando un circuito con la ciudad cuya menor distancia a cualquiera de ellas es máxima. Luego se incorpora al circuito la cuidad cuya distancia mínima a cualquier otra ciudad del circuito sea máxima.

22 a) Topologíal (ciudades)
Problema del Agente Viajero Heurística de visita del vecino mas cercano A B D C E A B D C E A B D C E a) Topologíal (ciudades) b) Primer paso c) Segundo paso Este algoritmo selección en cada paso la arista con menor longitud, que no construya un circuito y se detiene cuando se han incorporado todos los nodos al arbol. A B D C E A B D C E d) Tercer paso e) Cuarto paso

23 Software de aplicación
Programación Hardware, son los componentes físicos que constituyen una computadora Software, son los programas que flexibilizan y hacen accesible el uso de las computadoras Software de sistema (Ej. Windows) Programas que se encargan del control y administración de los recursos de cómputo Software de aplicación (Ej. Excel) Permiten a la computadora realizar actividades específicas de procesamiento de la información Software de aplicación Software de sistema Hardware

24 Programas vs Programación
Programa: es la unión de una secuencia de instrucciones que una computadora puede interpretar y ejecutar y una (o varias) estructuras de datos que almacena la información independiente de las instrucciones que dicha secuencia de instrucciones maneja. Programación : Describir lo que debe hacer la computadora para resolver 1 problema concreto utilizando 1 determinado lenguaje de programación

25 Lenguajes de programación
La clasificación de lenguajes de acuerdo a su generación (1ra gen., 2da gen., etc.) tiene sentido ya que: Mientras más alta sea la generación, mayor es el nivel de abstración y menor es la dependencia de la arquitectura de la máquina. Un programa debería ser escrito más fácilmente en un lenguaje de mayor generación que en uno de menor generación. Clasificación de los lenguajes: Primera – lenguaje de máquina Segunda – lenguaje de ensamblaje Tercera – lenguaje procedimentales (tales como Basic, Cobol o C) y orientados a objetos (tales como C++ y Java) Cuarta – lenguajes funcionales y declarativos (tales como Lisp, Prolog, SQL y VRML) Quinta – lenguajes naturales (tales como el Español o el Inglés)

26 Lenguajes de Programación
máquina Lenguajes de bajo nivel Lenguajes de alto nivel Son directamente inteligibles por la computadora (0 y 1) Sus instrucciones son mas sencillas de recordar, pero necesitan ser traducidas al lenguaje máquina. Sus instrucciones son muy fáciles de recordar pero necesitan traducirse a lenguaje máquina por medio de un compilador o intérprete. Ensamblador C++ VisualBasic Fortran Pascal

27 Ejemplo de instrucciones: suma y resta
Lenguaje de alto nivel Lenguaje de bajo nivel (Ensamblador) Lenguaje máquina + ADD 100101 _ SUB 010011

28 Lenguajes de programación
Ejemplos del programa “Hola Mundo” Lenguaje de alto nivel (C++) #include <stdio.h> main();  { printf("hola Mundo"); } Lenguaje ensamblador (Assembler) STACK SEGMENT STACK DW DUP (?) STACK ENDS  DATA SEGMENT SALUDO DB "Hola mundo!!",13,10,"$" DATA ENDS  CODE SEGMENT ASSUME CS:CODE, DS:DATA, SS:STACK  INICIO: MOV AX,DATA MOV DS,AX MOV DX,OFFSET SALUDO MOV AH,09H INT H MOV AH,4CH CODE ENDS END INICIO Lenguaje de máquina (Binario) c7 3c 2a 3c 2a 2b 2a 5c 3c 28 5c 2a 2b 2a 5c 3c 28 5c 2a 2b 2a 5c 3c 28 5c 2a 2b 2a 5c 3c 28 5c 2a 2b 2a 5c 3c 28 5c 2a 2b 2a 5c 3c 28 5c 2a 2b 2a 5c 3c 28 5c 2a 2b 2a 5c 3c 28 5c 2a 2b 2a 5c 3c 28 5c 2a 2b 2a 5c 3c 28 5c 2a 2b 2a 5c 3c 28 5c 2a 2b 2a 5c 3c 28 5c 2a 2b 2a 5c 3c 28 5c 2a 2b 2a c 6c 6f 2c f 72 6c Fuente:

29 Clasificación de acuerdo al paradigma de programación
Los paradigmas de programación son enfoques alternativos para construir programas. Tradicionalmente, los paradigmas más importantes son los siguientes: Procedural Orientado a objetos Funcional Declarativo

30 Paradigma procedural Los programas consisten de rutinas que contienen instrucciones que son ejecutadas mayormente en secuencia. Las estructuras de control, tales como decisiones y ciclos, y las llamadas a subprogramas (rutinas) son usadas para alterar la secuencia. Debido a esto último, la programación imperativa también se conoce como estructurada y también como procedimental.

31 Paradigma procedural (cont)
El estado de un programa puede ser determinado observando los valores de las variables. El paradigma imperativo está muy arraigado al concepto de arquitectura Von Neumann. Esto es visto por muchos como un aspecto negativo que dificulta la programación. Lenguajes como Basic, C, Cobol, Fortran y Pascal pertenecen a este paradigma.

32 Ejemplo PROCEDURAL procedimiento nombre_completo {
imprimir $persona['nombre'] + $persona[’apellido'] } Procedimiento es_mayor { si $persona['edad'] > 18 imprimir “es mayor de edad” sino imprimir “es menor de edad” $persona['nombre'] = “Juan”; $persona['apellido'] = “Perez”; $persona['edad'] = “25” nombre_completo; es_mayor;

33 Paradigma orientado a objetos
Los programas consisten de objetos que interactúan entre sí por medio de mensajes. Los objetos consisten de datos y de operaciones para manipular esos datos. Cada objeto pertenece a una clase y todos los objetos de la misma clase tienen la misma estructura. Es posible diseñar objetos que contengan otros objetos (composición) y objetos que se deriven de objetos previamente creados (herencia).

34 Paradigma orientado a objetos (cont)
La idea principal de la orientación a objetos es maximizar la reutilización de código y la abstracción. La mayoría de los lenguajes modernos de programación son orientados a objetos. Lenguajes como C++, C#, Java y Smalltalk pertenecen a este paradigma. Algunos lenguajes imperativos tienen extensiones que permiten la programación orientada a objetos, tales como Pascal (Turbo Pascal, Delphi) y Basic (Visual Basic .Net).

35 Ejemplo OOP $persona = new Persona('Juan', 'Perez', 25);
class Persona { variable $nombre; variable $apellido; variable $edad; método Persona($nombre, $apellido, $edad) { $this->nombre = $nombre; $this->apellido = $apellido; $this->edad = $edad; } método nombre_completo() { retornar $this->nombre . ' ' . $this->apellido; método es_mayor($persona) { retornar $this->edad >= 18; $persona = new Persona('Juan', 'Perez', 25); echo $persona->nombre_completo(); si ($persona->es_mayor) { imprimir " es mayor de edad."; } sino { imprimir " es menor de edad."; }

36 Paradigma funcional Los programas consisten de fuciones que reciben como argumentos los resultados de otras funciones. Las funciones en estos lenguajes pueden aceptar funciones como parámetros y también pueden devolver funciones como resultados. (Las funciones son valores de primera clase.) En la mayoría de los lenguajes funcionales, las listas dinámicas son un tipo de datos provisto. Por lo tanto, el programador cuenta con operaciones prehechas para manejarlas.

37 Paradigma funcional (cont)
En los lenguajes funcionales puros, no existe el enunciado de asignación. Esto evita que las funciones puedan ocasionar efectos secundarios tales como modificar una variable global o devolver resultados por medio de parametros por referencia. En cuanto a las estructuras de control, estos lenguajes proveen estructuras de decisión pero no de ciclos. Las repeticiones se hacen usando recursión. Lisp es el lenguaje funcional por excelencia. Otros lenguajes en esta categoría son Scheme (un dialecto de Lisp), Haskell y ML.

38 Ejemplo FUNCIONAL función inicializar($nombre, $apellido, $edad) {
$persona['nombre'] = $nombre; $persona['apellido'] = $apellido; $persona['edad'] = $edad; return $persona; } función nombre_completo($persona) { retornar $persona['nombre'] . ' ' .$persona['apellido']; función es_mayor($persona) { retornar $persona['edad'] >= 18; $p = inicializar('Juan', 'Perez', 25); echo nombre_completo($p); Si (es_mayor($p)) { imprimir " es mayor de edad."; } Sino{ imprimir " es menor de edad."; }

39 Paradigma declarativo
Los programas consisten de declaraciones donde se indican las carácterísticas del problema que se quiere resolver, pero no se indica el algoritmo para resilverlo. El nivel de abstracción es bien alto ya que el algoritmo es determinado por el traductor. Normalmente los lenguajes declarativos no son de propósito general. Lenguajes como Prolog (bases de datos deductivas y manejos de listas), SQL (bases de datos relacionales) y VRML (graficas en 3D) son declarativos.

40 Paradigma lógico Los lenguajes lógicos son un tipo de lenguajes declarativos. En estos lenguajes se utilizan hechos y reglas que permiten deducir otros hechos y de esta manera resolver el problema deseado. Prolog es el lenguaje lógico por excelencia y utiliza la lógica proposicional.

41 Ingeniería de Software
Construcción de una casa para nuestro perro “Fido” Puede hacerlo una sola persona Requiere: Modelado mínimo Proceso simple Herramientas simples

42 Ingeniería de Software
Construcción de una casa para una familia Construida eficientemente y en un tiempo razonable por un equipo Requiere: Modelado complejo Proceso bien definido Herramientas más sofisticadas

43 Ingeniería de Software
Construcción de rascacielos

44 ¿ Qué es el la Ingeniería de Software?
Metodología seguida por una organización para el desarrollo del software Esta metodología incluye todas las fases del ciclo de vida clásico Este proceso se define de manera general para todas las aplicaciones de una organización Igualmente se definen tareas especificas a cada aplicación en particular Universidad Nacional de Colombia I.S

45 Actividades a desarrollar
Diseño modular Análisis Codificación y pruebas de unidades Diseño Pruebas de integración Programación Pruebas Mantenimiento

46 Modelos del proceso del software
Modelo lineal o cascada Modelo de construcción de prototipos Modelos evolutivos: incremental, espiral, de desarrollo concurrente Otros Un MPS se selecciona de acuerdo con el tipo de aplicación, con los métodos que se desean utilizar en la construcción y los informes requeridos, entre otros. Acá presentamos diferentes tipos de modelos, estos modelos pretenden dar un orden a la labor de desarrollo del software y su principal objetivo es CONTRIBUIR AL CONTROL de un proyecto de software real Universidad Nacional de Colombia I.S

47 Modelo lineal secuencial o en cascada
Definición Análisis Diseño Programación Pruebas Mantenim. Definición de requisitos: Las restricciones y metas del sistema se definen a partir de la interacción con el interesado. Se comprende la naturaleza de la aplicación y el dominio de información, así como su funcionalidad, rendimiento e interconexión Se reúnen todos los requisitos que debe cumplir el software Es una secuencia de actividades cuyo objetivo ppal es poder hacer un control mediante entregas calendario en mano. Problema es dificil Universidad Nacional de Colombia I.S

48 Modelo lineal secuencial o en cascada
Definición Análisis Diseño Programación Pruebas Mantenim. Se concentra en cuatro características básicas: Estructura de datos Arquitectura del software Representaciones de interfaz Detalle procedimental (algoritmo) En la fase de diseño se traducen los requisitos a una representación que permita evaluar la calidad del software que se va a construir antes de comenzar la implementación Universidad Nacional de Colombia I.S

49 Modelo lineal secuencial o en cascada
Definición Análisis Diseño Programación Pruebas Mantenim. Se llama también Implementación o desarrollo Generación de código entendible por la máquina Actualmente se investiga mucho sobre la manera de generar código automáticamente En la fase de diseño se traducen los requisitos a una representación que permita evaluar la calidad del software que se va a construir antes de comenzar la implementación Universidad Nacional de Colombia I.S

50 Modelo lineal secuencial o en cascada
Definición Análisis Diseño Programación Pruebas Mantenim. Proceso de depuración de programas Chequear la validez de las sentencias Pruebas para detectar errores, asegurando que a partir de los datos de entrada si se genere la salida deseada En la fase de diseño se traducen los requisitos a una representación que permita evaluar la calidad del software que se va a construir antes de comenzar la implementación Universidad Nacional de Colombia I.S

51 Modelo lineal secuencial o en cascada
Definición Análisis Diseño Programación Pruebas Mantenim. Corrección de errores no detectados en la etapa de pruebas Posibles mejoras funcionales debidas a nuevos requerimientos del cliente En esta fase se vuelven a aplicar todas las etapas anteriores sobre el software existente En la fase de diseño se traducen los requisitos a una representación que permita evaluar la calidad del software que se va a construir antes de comenzar la implementación Universidad Nacional de Colombia I.S

52 Modelo de Construcción de Prototipos
Comienza con una recolección inicial de requisitos para pasar a un diseño rápido y finalmente a la construcción de un prototipo de la solución. El interesado define los objetivos generales del sistema pero no da muchos detalles de los requisitos de entrada y de salida, en estos casos es interesante seguir este modelo. I.S Universidad Nacional de Colombia

53 Modelo Incremental Aplica el enfoque lineal secuencial escalonadamente
Incrementos parciales de la herramienta completa (versiones) Cada incremento agrega funcionalidad adicional o mejorada sobre el sistema Cada etapa debe cumplir con los requisitos de las desarrolladas Análisis Diseño Código Pruebas Incremento 2 Análisis Diseño Código Pruebas Incremento n Universidad Nacional de Colombia Análisis Diseño Código Pruebas I.S

54 Modelo Incremental Ventajas:
Los clientes no tienen que esperar hasta que el sistema se entregue completamente para comenzar a hacer uso de él. Los clientes pueden usar los incrementos iniciales como prototipo para precisar los requerimientos posteriores del sistema. Minimización del riesgo de falla en el proyecto porque los errores se van corrigiendo progresivamente. Problemas: Adaptación de los requisitos del cliente para lograr incrementos pequeños (no mas de líneas de código) que añadan funcionalidad al sistema. Nota: Una evolución de este enfoque se conoce como Programación Extrema (XP-Extreme Programming). I.S Universidad Nacional de Colombia

55 Modelo Espiral Utilización de ciclos en lugar de sucesión de actividades. Facilita el desarrollo rápido de versiones incrementales de software. El modelo en espiral se divide en un numero de actividades del marco de trabajo o regiones de tareas que varían entre tres y seis. En la Figura se reconocen seis regiones, que a su vez están constituidas por un conjunto de tareas que se adaptan a las características particulares del proyecto en construcción. Una de las principales ventajas de este modelo de desarrollo es que considera directamente los riesgos técnicos en todas las etapas del proyecto, reduciéndolos antes de que se conviertan en problemáticos. Además, este modelo puede adaptarse y aplicarse a lo largo de la vida del software. Los procesos que se llevan a cabo dentro de un modelo en espiral son los siguientes: Comunicación con el cliente : Tareas para dinamizar la interacción desarrollador – cliente. Planificación : Definición de recursos, tiempo y otra información relacionada con el proyecto. Análisis de Riesgos : Evaluación de riesgos técnicos y de gestión. Ingeniería : Construcción de una o más representaciones de la aplicación. Construcción y Adaptación : Tareas de construcción, pruebas e instalación de la aplicación. Evaluación del Cliente : Reacción del cliente frente a la aplicación obtenida a partir de la fase de ingeniería y de construcción. I.S Universidad Nacional de Colombia