Ciências da Decisão
Código
11632
Unidade Orgânica
Faculdade de Ciências e Tecnologia
Departamento
Departamento de Matemática
Créditos
6.0
Professor responsável
Maria Isabel Azevedo Rodrigues Gomes, Nelson Fernando Chibeles Pereira Martins
Horas semanais
4
Língua de ensino
Português
Objectivos
No final desta unidade curricular o estudante terá adquirido conhecimentos, aptidões e competências que lhe permitam:
- Ser capaz de identificar as diferenças entre decisão em situação de incerteza, de risco, mono-critério e multicritério. Conhecer as principais desvantagens do métodos quantitativos de apoio à decisão e ser capaz de fazer uma análise critica das soluções obtidas.
- Compreender as diferenças entre os paradigmas da optimização mono e multiobjectivo. Conhecer e aplicar diferentes técnicas para a determinação da solução de compromisso.
- Conhecer conceitos como simulação discreta, entidade, estado, número pseudo-aleatório, réplica, entre outros. Identificar qual método mais adequado para a simulação de diferentes sistemas.
- Conhecer os conceitos de Data Mining e ser capaz de identificar e aplicar algoritmos adequados a grandes estruturas de dados.
- Ser capaz de escolher e utilizar ferramentas informáticas adequadas.
Conteúdo
(Os tópicos abordados poderão ter algumas variações de ano para ano, adaptando-se ao perfil dos alunos que no ano frequentam a unidade curricular)
– Tópicos de Decisão Uni-critério e Multi-critério (Decisão em situação de incerteza e risco, árvores de decisão, teoria da utilidade; Modelos multicritério: compensatórios, não-compensatórios e hierárquicos)
– Tópicos de Optimização Multi-Objectivo (Dominância e Eficiência; Métodos escalarizantes: Método da soma ponderada agregada; Métodos baseados na distância a um ponto de referência; Método das restrições; Métodos baseados em metas)
- Tópicos de Simulação no contexto da tomada de decisão (Simulação em Tempo Discreto vs em Tempo contínuo; Métodos de Geração de números pseudo-aleatórios; Planeamento de experiências e análise estatística de resultados)
- Tópicos de Data Mining (conceitos básicos, regras de associação, algoritmos de classificação, detecção de outliers, previsão, análise de resultados)
Bibliografia
Goodwin e Wright (2014) Decision Analysis for Management Judgement, John Wiley & Sons, 5thed.
Hillier and Lieberman (2015) Introduction to Operations Research, McGraw-Hill, 10thed.
Taha, H. A. (2005) Operations research: An introduction. Prentice Hall, 7thed.
Figueira, Mousseau, Roy (2016). ELECTRE methods. In Multiple Criteria Decision Analysis (pp. 155-185). Springer, New York, NY.
Opricovic & Tzeng (2004). Compromise solution by MCDM methods: A comparative analysis of VIKOR and TOPSIS. European journal of operational research, 156(2), 445-455.
Antunes, Alves, Clímaco (2016). Multiobjective linear and integer programming. Springer International Publishing.
Mavrotas (2009). Effective implementation of the ε-constraint method in multi-objective mathematical programming problems. Applied mathematics and computation, 213(2), 455-465.