Métodos de Ensino
As metodologias de ensino predominantes serão o método expositivo, nas aulas teóricas, e a resolução por parte do estudante de problemas práticos (sempre que possível aplicados à Engenharia e Gestão Industrial).
Resultados de Aprendizagem
Apresentar as potencialidades dos métodos de apoio à decisão lineares, não lineares e estocásticos no contexto do Controlo, da Investigação Operacional e da Gestão, dando-se especial relevo à formulação/resolução de problemas de decisão no âmbito da Engenharia e Gestão Industrial e a instrumentos particularmente úteis para otimizar soluções.
Programa
I-Modelos deterministas
1.Formulação e desenvolvimento do modelo. Modelos baseados na programação linear. Análise de sensibilidade. Análise de grandes variações. Modelos baseados em programação inteira.
2.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
Teoria da decisão. Métodos não-probabilísticos e probabilísticos. Critérios de decisão na incerteza. Valor da informação. Funções de utilidade exponenciais. Utilidade, indiferença e risco. Prémio de risco. Critérios de decisão com risco.
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. Teoria da utilidade
Docente(s) responsável(eis)
Métodos de Avaliação
- - Teste (teórico-prático escrito) - 70.0%
- - Trabalho (com relatório escrito e apresentação oral) - 30.0%
- - Exame (escrito) - 100.0%
Estágio(s)
NAO
Bibliografia
F. Hillier, G. Lieberman, Introduction to Operations Research, McGraw Hill, 2004.
Material de apoio (textos e exercícios práticos) disponibilizado no moodle.
G. E. Monahan, Management Decision Making, Cambridge Univ. Press, 2000
C. Henggeler Antunes, L. Valadares Tavares (eds), Casos de Aplicação da Investigação Operacional, McGraw-Hill, 2000.
L. Valadares Tavares, Investigação Operacional, McGraw Hill, 1996.
J. Heizer, B. Render, Operations Management, 5 Ed., Prentice Hall, 1999.
R. K. Ahuja, T. L. Magnanti, and J. B. Orlin, Network flows theory, algorithms, and applications, Upper Saddle River, Prentice-Hall, 1993.