Conhecimentos de Base Recomendados
- Análise Matemática II
- Álgebra
Métodos de Ensino
Os conteúdos são apresentados através de exposição teórica orientada, seguida de resolução prática de problemas em aula, com discussão coletiva. As aulas valorizam a aprendizagem ativa e o trabalho colaborativo, em particular na realização de tarefas que envolvem a integração crítica e responsável de ferramentas de Inteligência Artificial. A ênfase é colocada no desenvolvimento das competências matemáticas propostas por Niss e destacadas pelo SEFI Mathematics SIG (pensar, raciocinar, modelar e comunicar matematicamente), bem como na ligação a contextos reais de gestão de ativos físicos. O ensino combina rigor matemático com reflexão ética e profissional, incentivando a tomada de decisão fundamentada.
Resultados de Aprendizagem
No final da unidade curricular, o estudante deverá ser capaz de:
- Pensar e raciocinar matematicamente, colocar e resolver problemas matemáticos, modelar situações reais e representá-las de forma rigorosa através de símbolos e formalismos matemáticos.
- Comunicar em, com e sobre a matemática, utilizando diferentes representações, recursos digitais e ferramentas de apoio.
- Formular e resolver problemas de programação linear e de otimização em redes, aplicando métodos adequados (Simplex, transporte, afetação, caminho mínimo, fluxo máximo).
- Utilizar ferramentas de Inteligência Artificial de forma crítica e responsável, reconhecendo limitações, validando resultados e refletindo sobre implicações éticas e profissionais.
- Relacionar o conhecimento teórico com aplicações práticas, valorizando a tomada de decisão fundamentada em contextos de engenharia e gestão de ativos físicos.
Programa
- Introdução
- Programação Linear. Método Simplex e variantes
- Problemas de Transportes
- Problemas de Afetação
- Problemas em Redes
- Otimização Não-linear e Métodos heurísticos
- Noções Fundamentais de Gestão de projetos
- Aspetos Organizacionais
- Metodologias
- Representação Gráfica
- Planeamento e controlo de recursos
Ao longo de todo o semestre, sempre que possível, utilizar-se-à software de apoio à compreensão e resolução dos problemas em estudo.
Docente(s) responsável(eis)
Deolinda Maria Lopes Dias RasteiroEstágio(s)
NAO
Bibliografia
– Martins, E.Q.V., Pascoal, M.M.B., Rasteiro, D.M.L.D., Santos, J.L.E.. (Junho 1999). The Optimal Path Problem, Investigação Operacional, Vol 19, no 1, pp. 43-60. (disponível na página da unidade curricular – Moodle)
– Dias Rasteiro, D.M.L. , 9 – Shortest path problem and computer algorithms. (2020). Editor(s): Jesús Martín-Vaquero, Michael Carr, Araceli Queiruga-Dios, Daniela Richtáriková, In Mathematics in Science and Engineering, Calculus for Engineering Students, Academic Press. Pages 179-195, ISSN 00765392, ISBN 9780128172100, https://doi.org/10.1016/B978-0-12-817210-0.00016-3. (disponível na página da
unidade curricular – Moodle)
– Apontamentos elaborados pela docente responsável pela unidade curricular e disponibilizados no moodle do ISEC. (disponível na página da unidade curricular – Moodle)
– Hillier, F. , Lieberman, G. . (2004). “Introduction to Operations Research”, McGraw Hill. Localização na Biblioteca: 3-9-56 (ISEC) – 09160
– Dias Rasteiro, D.M.L., Chibeles-Martins, N., 10 – Random variables as arc parameters when solving shortest path problems. (2020). Editor(s): Jesús Martín-Vaquero, Michael Carr, Araceli Queiruga-Dios, Daniela Richtáriková, In Mathematics in Science and Engineering, Calculus for Engineering Students, Academic Press.
Pages 197-219, ISSN 00765392, ISBN 9780128172100, https://doi.org/10.1016/B978-0-12-817210-0.00017-5.
– Mezzadri, D. The Paradox of Ethical AI-Assisted Research. J Acad Ethics (2025).
https://doi.org/10.1007/s10805-025-09671-7 (disponível pdf online)
– Lucas J. Wiese, Indira Patil, Daniel S. Schiff, Alejandra J. Magana, AI ethics education: A systematic literature review, Computers and Education: Artificial Intelligence, Volume 8, 2025, 100405, ISSN 2666-920X, https://doi.org/10.1016/j.caeai.2025.100405. (disponível pdf online)
Bibliografia Complementar:
– Valadares Tavares, L.. (1996). “Operational Research”. McGraw Hill
– Henggeler Antunes, C., Valadares Tavares, L.. (2000). Cases of Application of Operations Research. McGraw-Hill;
– Romão, M. C. , Pinto, L. S. , Simões, O. , Valente, J. e Vaz Pato, M. . (2011). Investigação Operacional – Exercícios e Aplicações, Verlag Dashofer.