Con este curso, además de reforzar tus conocimientos en distintas áreas de las matemáticas combinatorias, comprenderás ampliamente en qué consiste un problema de optimización y sus principales elementos; tales como espacio de búsqueda, función objetivo y restricciones, con el fin de que puedas ser capaz de desarrollar un modelo aproximado en base a un problema real.

También se incluye una explicación acerca de cómo se mide la complejidad de un problema y conocerás las distintas clasificaciones de complejidad que existen dentro del área de las ciencias computacionales, y así te darás cuenta de la importancia de los problemas de optimización que aquí se abordarán.

Explicaremos igualmente como se clasifican los algoritmos de optimización, con el fin de contrastar este tipo de métodos frente a otras clasificaciones, tales como los métodos exactos o de "branch and bound". Asimismo, haremos una diferenciación entre dos grandes grupos de metaheurísticas: las de trayectoria, y las poblacionales.

También conocerás algunos de los algoritmos metaheurísticos más estudiados, y cómo estos se utilizan para resolver problemas complejos de optimización, tales como el problema de enrutamiento vehicular (VRP), o el problema del viajero (TSP). Abordaremos la diferencia entre problemas de dominio continuo y discreto y cómo se definen sus distintos elementos para un algoritmo de optimización en particular.