Conhecimentos de Base Recomendados
Conceitos base de programação linear.
Métodos de Ensino
É usada uma estratégia de aprendizagem apoiada na experimentação da matéria exposta na aula teórica
a) Na componente teórica é feita a exposição oral da matéria, utilizando o quadro e projeções em Power-Point.
b) Na componente prática são aplicados os conhecimentos adquiridos nas aulas teóricas mediante a resolução de exercícios de aplicação da componente teórica (as Fichas estão disponíveis na plataforma Moodle e os alunos devem trazê-las para as aulas).
É necessário o estudo individual do aluno fora das aulas (para um melhor acompanhamento das aulas).
Resultados de Aprendizagem
Objetivos:
Pretende-se com esta Unidade Curricular dotar os alunos com os conceitos mínimos necessários a um especialista que possa servir de interface entre um Sistema de Apoio à Decisão (SAD) e o “staff” de uma empresa e que, por outro lado, possa programar os componentes do sub-sistema de modelos do próprio SAD.
Tendo como base os conceitos de Investigação Operacional já adquiridos no 1º ciclo, nesta unidade curricular vão estudar-se outros tipos de modelos mais complexos e mais próximos da realidade como, por exemplo, problemas com objetivos múltiplos, de programação dinâmica, etc., de modo a possibilitar ao alunos ampliarem os seus conhecimentos nas áreas de otimização e apoio à tomada de decisão.
Os conhecimentos apreendidos poderão ser aplicados na resolução de algoritmos/problemas similares, num contexto real.
Competências a Desenvolver:
Depois de frequentarem esta unidade curricular, os alunos devem
1- Compreender a importância dos sistemas de apoio à decisão, bem como os principais conceitos relacionados com estes.
2- Identificar diferentes tipos de problemas de decisão e diferentes tipos de metodologias de otimização.
3- Identificar o algoritmo mais adequado que pode ser usado para resolver um problema de decisão simples.
4- Resolver problemas práticos simples usando os algoritmos de otimização apropriados e interpretar a(s) solução(ões) obtida(s).
5- Incentivar o trabalho autônomo de estudo e pesquisa.
Programa
• Programação linear com um só objetivo (recordar de alguns conceitos chave)
• Problemas de decisão lineares com múltiplos objetivos
• Problemas de decisão lineares de programação por metas (“Goal Programming”)
• Programação dinâmica
Docente(s) responsável(eis)
Ana Rosa Pereira BorgesMétodos de Avaliação
São possibilitados 4 modos de avaliação aos alunos:
1) Avaliação Final:
a) - Exame final (20 valores), abrangendo toda a matéria leccionada
2) Avaliação Contínua/Periódica:
b) - 2 Testes [1º teste (T1) = 10 valores + 2º teste (T2) = 10 valores]
Ou
c) - 2 Testes [1º teste (T1) = 7 valores + 2º teste (T2) = 7 valores] + Trabalho (6 valores)
Ou
d) - Exame final (14 valores), abrangendo toda a matéria leccionada + Trabalho (6 valores)
1
É garantida a melhor nota entre:
- Exame final ou
- (T1 +T2) ou
- (T1 +T2 + Trabalho) ou
- (Exame final + Trabalho)
2
- O 1º teste de avaliação será realizado durante o semestre letivo (previsto para início/meados de novembro)
- A data do 2º teste de avaliação (o último) coincide com a data definida para a última aula da UC.
- A matéria abrangida por cada teste, será anunciada aos alunos com a devida antecedência durante as aulas.
- É necessária a classificação mínima de 30% em cada teste (T1 e T2).
3
- Alunos com notas finais das avaliações superiores ou iguais a 16.5 valores à UC (quer obtida por avaliação periódica, quer por avaliação final) poderão sujeitar-se a uma prova de validação de nota obrigatória em horário a agendar.
- A prova de validação de nota será realizada de forma oral e incidirá sobre toda a matéria lecionada na UC.
- Os alunos devem informar a docente se desejam submeter-se à prova até 3 dias após divulgação da nota final, e a prova ocorrerá até 5 dias após divulgação da nota final.
- Caso o aluno não manifeste que pretende realizar a prova oral, ser-lhe-á atribuída a classificação máxima de 16 valores.
Estágio(s)
NAO
Bibliografia
Bibliografia Principal:
– Apontamentos de apoio às aulas disponibilizados na plataforma de gestão académica (ou no moodle).
– Clímaco, J. N., Antunes C. H., & Alves M. J. (2003). Programação Linear multiobjectivo: do modelo de programação linear clássico à consideração explícita de várias funções objectivo. Coimbra – Imprensa da Universidade de Coimbra. [Cota ISEC: 3-9-95 (ISEC) – 13356; 3-9-96 (ISEC) – 13392]
– Hillier, F. S., & Lieberman, G. J. (2010). Introduction to Operations Research (6a ed.). New York: McGraw-Hill. [Disponível na Biblioteca do ISEC a 5ª Edição = Cota ISEC: 3-9-31 (ISEC) – 08145]. A 10ª edição (2015) deste livro está disponível para download em: https://pt1lib.org/book/3426899/3de006
– Ramalhete, M., Guerreiro, J., & Magalhães, A. (1984-1985) Programação Linear (vol. I e vol. II) (6a ed.). Lisboa: McGraw-Hill. [Cota ISEC: 3-9-22 (ISEC) V.1º v. – 05262; 3-9-23 (ISEC) V.2º v. – 07016; …]
– Borges, A. R. (2005). Abordagens interactivas para tratamento da incerteza em modelos de optimização multiobjectivo para apoio à decisão. Dissertação de Doutoramento. Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra. [Cota ISEC: 1A-1-279 (ISEC) – 13507]
Bibliografia Suplementar:
– Taha, H. A. (2007) – Operations research: an introduction (8a ed.). London: Prentice-Hall [Disponível na Biblioteca do ISEC a 5ª Edição = Cota ISEC: 3-9-29 (ISEC) – 07857]
– Steuer, R. (1986) Multiple Criteria Optimization: theory, computation and application. John Wiley & Sons.
– Bazaraa M.S., Jarvis J.J., & Sherali H.D. (2010) Linear Programming and Network Flows (4ª ed.), Wiley.