Métodos de Investigação Operacional › 47691

Nesta u.c. a ênfase é colocada na metodologia e nos processos de resolução de problemas. Descreve-se a metodologia geral da investigação operacional e introduzem-se algoritmos para optimização linear, optimização em redes e optimização dinâmica. Os alunos devem ser capazes de usar a metodologia da investigação operacional para resolver problemas reais aplicando os algoritmos e métodos descritos.

Usar a metodologia da investigação operacional para resolver problemas reais aplicando os algoritmos e métodos descritos.

Uma característica distintiva da Investigação Operacional é a ênfase na resolução de problemas. O objetivo deste curso é o de aplicar os conhecimentos teóricos e os métodos práticos de resolução de problemas da Investigação Operacional a problemas reais de otimização. Descrevem-se várias técnicas de modelação de problemas e vários algoritmos de otimização para a resolução de problemas e análise de solução usando técnicas de programação linear, otimização em redes e programação dinâmica. Os estudantes devem desenvolver competências que lhes permitam identificar os problemas e as técnicas adequadas para a sua resolução e devem interpretar os resultados obtidos de modo a fazer sugestões que se tornem numa valiosa ajuda na tomada de decisão informada nas empresas e organizações e que originem uma melhoria dos processos associados ao problema de otimização tratado.

Modelação em Investigação Operacional: Metodologia geral em Investigação Operacional: estudo do problema, construção de um modelo, obtenção de uma solução, validação do modelo e da solução, implementação da solução.

Construção de um modelo: definição dos objetivos e tipos de restrições, modelação de problemas simples, exploração de um software adequado.

Problema de programação matemática: forma genérica, diversos tipos de problemas.

Programação Linear: Conceitos básicos e resolução gráfica. Resolução: método simplex e o uso de software. Dualidade, algoritmo dual do simplex e interpretação económica. Análise de soluções: pósotimização e análise de sensibilidade.

Optimização em Redes: Transportes e afetação. Caminho ótimo, fluxos, árvores.

Programação dinâmica

Programação Inteira: Problemas com solução naturalmente inteira. Heurísticas e relaxações. Algoritmo de Branch and Bound.

O estudante pode optar entre  "Avaliação discreta" ou "Avaliação por exame final".

Álgebra Linear

A metodologia de ensino usada tem como objetivo desenvolver as aptidões e competências dos estudantes baseando-se nos princípios de aprender fazendo, experimentando, observando e também na integração dos conteúdos. Será valorizado o método de trabalho individual e o método de trabalho coletivo. Os conceitos e os algoritmos são apresentados aos alunos nas aulas. Os alunos, através de trabalho individual, devem conhecer, compreender, saber usar e aplicar os conceitos, as técnicas e os algoritmos lecionados. É proposto um trabalho prático de grupo no qual um problema real de otimização deve ser resolvido. Nesse trabalho os alunos são convidados a interagir na resolução do problema. O grupo deve apresentar um relatório explicando o trabalho realizado e respetivas conclusões.

 A metodologia de avaliação inclui a realização de exames escritos que avaliam a aquisição dos conhecimentos adquiridos por cada aluno e a realização do trabalho em grupo.

R.L. Rardin. Optimization in Operations Research. Pearson. ISBN: 978-0134224879

M.S. Bazaraa, J.J. Jarvis and H.D. Sherali. Linear Programming and Network Flows. Wiley. ISBN: 978-1-118-21132-8

P.A. Jensen and J.F. Bard. Operations Research: Models and Methods. Wiley. ISBN: 978-0471380047

F.S. Hillier and G.J. Lieberman. Introduction to Operations Research. McGraw-Hill. ISBN: 978-1259545962

H.A. Taha. Operations Research: An Introduction. Pearson. ISBN: 978-0134480220