Métodos de Apoio à Decisão

Alguns conhecimentos de Programação Matemática.

Nas aulas teóricas apresentam-se conceitos, princípios e métodos fundamentais, recorrendo a exemplos ilustrativos que enquadram a aplicação das técnicas de apoio à decisão. As aulas práticas são orientadas para a resolução estruturada de problemas, individual ou em grupo, promovendo o desenvolvimento de competências de raciocínio analítico, seleção de métodos adequados e interpretação crítica de resultados.
São propostas atividades que incluem a resolução de exercícios adicionais e a preparação de um trabalho de grupo, que envolve métodos de apoio à decisão, a elaboração de um relatório técnico e apresentação oral.

A unidade curricular visa dotar os estudantes de competências para modelar, analisar e resolver problemas de apoio à decisão no âmbito da Engenharia e Gestão Industrial. Pretende-se que os estudantes compreendam a formulação de modelos deterministas e não deterministas, selecionem métodos adequados e avaliem os respetivos pressupostos. Desenvolvem-se capacidades para utilizar técnicas de otimização linear e não linear, bem como métodos de decisão sob incerteza, teoria da utilidade, modelos de filas de espera e árvores de decisão. Os estudantes também deverão ser capazes de interpretar resultados, realizar análise de sensibilidade e comunicar conclusões técnicas de forma rigorosa e fundamentada.

I-Modelos deterministas
1. Formulação e desenvolvimento do modelo. Modelos baseados na programação linear. Análise de sensibilidade. Modelos baseados em programação inteira. 2. Otimização em redes: alguns modelos e algoritmos. 3. Modelos não lineares. Formulação de problemas.
Otimização sem restrições a uma ou mais variáveis. Condições de KKT para otimização não linear com restrições. Programação quadrática, separável, convexa, não-convexa.

II-Modelos não deterministas
1. Teoria da decisão. Métodos não-probabilísticos e probabilísticos. Critérios de decisão na incerteza. Valor da informação. Utilidade, indiferença e risco. Prémio de risco. Critérios de decisão com risco. 2. Modelos de filas de espera.

III-Árvores de Decisão
Nós de decisão, alternativas e estados. Seleção, qualificação e valoração de alternativas. A análise de Bayes na estimativa de probabilidades. Valor da informação. Análise de sensibilidade. Planos de contingência.

A avaliação pode ser periódica ou por exame final.
Avaliação periódica (a realizar durante as aulas):
· Teste 1 (teórico-prático, sobre modelos deterministas): cotado para 7.0 valores;
· Teste 2 (teórico-prático, sobre modelos não deterministas e árvores de decisão): cotado para 7.0 valores;
· Trabalho (com relatório escrito e apresentação oral): cotado para 6.0 valores.
Requer que a soma das classificações obtidas nos dois testes seja superior ou igual a 7.0 valores em 14.
O estudante é aprovado na UC por avaliação periódica se a soma das classificações obtidas no trabalho e testes for maior ou igual a 9.5 valores e cumpra os mínimos exigidos.

Avaliação por exame final:
Exame, teórico-prático, cotado para 20 valores, a realizar nas épocas de exames do ISEC. O estudante é aprovado na UC se a classificação no exame for superior ou igual a 9.5 valores.

NAO