Conhecimentos de Base Recomendados
Não há requisitos prévios de conhecimentos base para além dos que são requeridos à admissão no presente curso de mestrado.
Métodos de Ensino
A atividade letiva decorre em regime presencial, com exposição de conceitos, técnicas e métodos.
Resultados de Aprendizagem
Objetivos:
Os sistemas económicos atuais são fortemente influenciados por interesses conflituantes e habitualmente contraditórios, sendo caracterizados por múltiplos fatores de um sistema mais amplo e quase sempre complexo. É neste contexto que o gestor se move, sendo regularmente solicitado a tomar decisões.
São introduzidas técnicas de modelização matemática dirigidas a alguns problemas de otimização e decisão, incluindo planeamento de projetos, seleção de projetos, gestão financeira, gestão da produção.
A unidade curricular abordará também a teoria da decisão, incidindo nos fundamentos da Análise Bayesiana, com vista à implementação de critérios e modelos de decisão. A integração de competidores ativos é posteriormente conduzida através de uma abordagem modelada pela Teoria de Jogos.
Competências:
Pretende-se que o aluno evidencie capacidade para modelizar, no âmbito da programação linear e linear inteira, alguns problemas de decisão. O aluno deve ainda conhecer técnicas e ferramentas de suporte informático para resolução deste tipo de modelos matemáticos.
Os conhecimentos fundamentais da análise Bayesiana e a sua aplicação no âmbito dos modelos de decisão, com e sem competidores ativos, são igualmente requeridos nas competências do aluno.
Programa
1 – Modelos de Programação linear e linear inteira
1.1 – Formulação matemática de problemas
1.2 – Casos de aplicação da modelação matemática a problemas de Gestão
1.3 – Análise económica dos modelos
2 – Técnicas de resolução de programas linear e lineares inteiros
2.1 – Descrição dos principais métodos em programação linear contínua e inteira
2.2 – Softwares para resolução de problemas de maior dimensão
3 – Interpretação económica das soluções
3.1 – Análise de sensibilidade
3.2 – Análise paramétrica
4 – Aplicações da programação linear e linear inteira ao processo de tomada de decisão
4.1 – Planeamento de investimentos e seleção de projetos com cash-flows
4.2 – Gestão da produção
4.3 – Gestão financeira
4.4 – Planeamento de projetos
4.5 – Escalas e turnos de trabalho
5 – Análise de decisão
5.1 – Processo de tomada de decisão sem e com experimentação
5.2 – Árvores de decisão
5.3 – Análise de sensibilidade
5.4 – Teoria da utilidade
5.5 – Tomada de Decisão face a um “Competidor” Ativo – Teoria de Jogos
Docente(s) responsável(eis)
Estágio(s)
NAO
Bibliografia
Bibliografia Essencial
– Elementos de apoio pedagógico elaborados pelo docente da disciplina.
Bibliografia Complementar
– F.S. Hillier e G.J. Lieberman, Introdução à Pesquisa Operativa, McGraw Hill, 2006.
– R.L. Rardin, Optimization in Operations Research, Prentice Hall, New Jersey, 1998.
– W. J. Stevensen, Operations Management, McGraw Hill, 8 th Ed, 2005.
– L.V. Tavares, R.C. Oliveira, I.H. Themido e F.N. Correia, Investigação Operacional, McGraw Hill, 1st Ed., 1996.