Conhecimentos de Base Recomendados
É recomendável que os alunos dominem os conhecimentos básicos sobre funções (continuidade, concavidade e pontos extremos), bem como derivadas.
Métodos de Ensino
Usam-se os métodos expositivo e inquisitivo. Durante a abordagem dos assuntos programáticos expõem-se situações práticas e incentiva-se o espírito crítico e a compreensão dos mesmos, com uma participação activa nas aulas; os alunos procedem à resolução de exercícios individualmente ou em grupos.
Resultados de Aprendizagem
Obtenção de conhecimentos sobre métodos de apoio à decisão, aplicáveis no contexto do curso.
Aquisição de aptidões e competências para utilizar métodos de apoio à decisão, incluindo formular e resolver problemas de otimização.
Programa
1. Introdução aos métodos de apoio à decisão
2. Introdução às técnicas de otimização: Programação linear, Programação inteira e Programação não-linear
3. O Suplemento Solver do Microsoft Excel
4. Aplicações práticas no contexto do curso
4.1. Programação linear: formulação e resolução de problemas pelo método Simplex
4.2. Programação inteira: formulação e resolução de problemas pelo método Branch-and-Bound
4.3. Programação não-linear: formulação e resolução de problemas pelo método do gradiente reduzido generalizado
Docente(s) responsável(eis)
Estágio(s)
NAO
Bibliografia
Recomendada:
– Apontamentos fornecidos pelos docentes.
– Rodrigues, J. M. C. (2005). Aplicações da Teoria de Sistemas – Uma introdução a técnicas de IO e suas aplicações (4ª edição). Ediliber.
– Valadares Tavares, L., & Nunes Cunha, F. (1999). Optimização linear e não linear – Conceitos, métodos e algoritmos. Fundação Calouste Gulbenkian.
Complementar:
– Hillier, F., & Lieberman, G. (2014). Introduction to Operations Research. McGraw-Hill.