Modelação e Otimização
Código
1307
Unidade Orgânica
null
Departamento
null
Créditos
7,5
Professor responsável
Paulo Bárcia
Língua de ensino
Inglês
Objectivos
As técnicas de optimização são baseadas em métodos quantitativos, e em geral o objectivo consiste em determinar a melhor forma de desenhar e operacionalizar um sistema condicionado às limitações existentes.
Este curso é uma introdução à optimização linear e extensões., e será lecionado numa base de aprendizagem através de exemplos, ilustrando sempre que possível a aplicação dos algoritmos na resolução desituações problemáticas reais das principais áreas de conhecimento de gestão (finanças, operações, recursos económicos e marketing).
Pré-requisitos
Precedência obrigatória:
- 1303. Álgebra Linear
Conteúdo
1. Introdução à Investigação Operacional
2. Programação Linear
3. Dualidade e Análise de Sensibilidade
4. Problema dos Transportes, Afectação e Transhipmment
5. Programação Inteira
6. Modelos em Redes
Bibliografia
?Winston, W. (2004). Operations Research, Applications and Algorithms 4th ed; International student edition. South-Western, Cengage Learning. ISBN: 978-0-534-42362-9.
?Albright, S. Christian and Winston, Wayne L. (2012). Management Science Modeling; International student edition. South-Western, Cengage Learning. ISBN: 978-1-111-53245-1.
Método de ensino
Aulas teóricas (2 por semana de 1,5 h cada); 1 aula prática (1 ,5h); algumas das aulas serão lecionadas em ambiente de laboratório; casos de excel para serem resolvidos na aula; Fichas de exercícios; projecto; teste intermédio e exame final.
Método de avaliação
Haverá um exame final vale 40% da nota final. A parte restante de sua nota será atribuído a dois projectos (grupo de 3 ou 4 alunos) (20%), um teste intermédio (30%) e avaliação de aulas práticas (10%).
Atribuições individuais: haverá um exame intercalar em 16 de abril e um exame final em 20 de junho, às 10:00. A nota mínima de 45% na componente individual é necessário para passar no curso.
Atribuições da equipe: para realizar os trabalhos de grupo, cada aluno deve trabalhar em uma equipe de 3/4 alunos. A primeira tarefa é devido no dia 8 de Abril, às 22:00 ea segunda atribuição é devido em 27 de maio às 10h (todos os arquivos devem ser carregados no moodle). Tarefas atrasadas não são aceitos.