Investigação Operacional

A atividade letiva decorre em regime presencial ou por videoconferência, com exposição de conceitos, técnicas e métodos, com grande
enfoque em aplicações práticas. Será utilizado software de apoio à resolução de problemas de maior dimensão. As aulas decorrem com
suporte informático, fomentando a aplicação prática de conhecimentos algorítmicos.

Nesta disciplina introduzem-se técnicas de apoio ao processo de decisão, recorrendo a modelos de programação linear e linear inteira,
incluindo otimização em redes.
São estudadas técnicas de resolução dos modelos matemáticos propostos e fomentada a sua aplicação no âmbito da Gestão. Recorrerse-
á a software adequado para a resolução dos modelos de otimização propostos, incluindo bibliotecas do Python.
A disciplina incide ainda no estudo de algoritmos para Inteligência Artificial, incluindo técnicas heurísticas e metaheurísticas para resolução
de problemas de otimização combinatória, com especial atenção à sua aplicação prática.
Durante o curso, serão suscitados vários problemas de Gestão, através dos quais se pretende criar no aluno sensibilidade para a
modelização matemática desses problemas, assim como a sua resolução algorítmica. Pretende-se desta forma estabelecer pontes que
visam a utilização de técnicas analíticas quantitativas no apoio ao processo de decisão.

1 Introdução à modelação matemática
1.1 Formulação matemática de problemas
1.2 Casos de aplicação à Gestão
2 Programação Linear
2.1 Propriedades
2.2 Técnicas e software para resolução de modelos lineares contínuos
2.3 Análise de sensibilidade e interpretação económica de soluções
3 Otimização em redes
3.1 Conceitos e propriedades de grafos/redes
3.2 Transportes e Afetação
3.3 Problema do caminho mais curto
3.4 Problema do fluxo máximo
3.5 Problema de fluxo de custo mínimo
4 Programação inteira
4.1 Propriedades das formulações lineares com variáveis inteiras
4.2 Técnicas de modelação recorrendo a variáveis binárias
4.3 Utilização de meios informáticos para a resolução de modelos lineares inteiros
5 Heurísticas e metaheurísticas em Inteligência Artificial
5.1 Técnicas aproximativas de resolução de problemas combinatórios
5.2 Heurísticas greedy
5.3 Heurísticas de pesquisa local
5.4 Algoritmo A*
5.5 Metaheurísticas com fatores
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NAO

– E. Costa e A. Simões, Inteligência Artificial. FCA, Lisboa, 2008.
– F.S. Hillier e G.J. Lieberman, Introdução à pesquisa operacional. McGraw Hill Brasil, 2013.
– M.C. Mourão, L. Santiago Pinto, O. Simões, J. Valente e M. Vaz Pato, Investigação Operacional: Exercícios e Aplicações, Dashöfer
Holding Ltd., Chipre, 2011.