Investigação Operacional: Modelos, Algoritmos e Aplicações

Objetivos

1. Desenvolvimento da compreensão e pensamento crítico de conceitos fundamentais relativos a modelos, metodologias, abordagens, métodos, técnicas e algoritmos de Investigação Operacional, juntamente com ferramentas de suporte (pacotes de software especializados). 2. Desenvolver uma compreensão informada de alguns quadros conptuais de Investigação Operacional na abordagem e tratamento de problemas do mundo real ou em estudos de caso, para estruturar, modelar, realizar experiências computacionais, resolver os problemas e analisar os resultados. 3. Fomentar a capacidade de relacionar os conceitos teóricos com a prática, desenvolver a capacidade para modelar problemas complexos de Investigação Operacional do mundo real de uma forma estruturada e apresentar recomendações sólidas com base numa abordagem científica explorando métodos analíticos/quantitativos avançados. 4 Desenvolver as competências multi e interdisciplinares dos alunos e promover as competências para o trabalho em equipa.

Programa

1. Introdução à Investigação Operacional (IO) e à Análise de Sistemas 2. Introdução à Modelação em IO 3. IO e as Aplicações em Engenharia (as aplicações pode alterar-se todos os anos: 5 áreas por ano) 4. Programação Linear 5. Modelação e resolução de problemas de optimização combinatória, programação linear inteira mista programação não linear. a. Aplicações e modelos de optimização combinatória b. Introdução à programação linear inteira mista c. Introdução à programação não linear d. Mais aplicações: A IO na Era Digital e. Software para as aplicações (Excel, Cplex, CVXOPT) 6. Simulação 7. Conclusões, extensões e novos desafios e tendências da IO: Trabalhando em conjunto com os estudantes. Projeto: 5’ de um vídeo com a apresentação.

Pré Requisitos

Tópicos Principais (apenas as noções básicas são necessárias): 1. Teoria dos Sistemas. 2. Álgebra Linear. 3. Matemática Computacional.4. Geometria Euclidiana. 5. Análise Combinatória. 6. Concepção e Análise de Algoritmos. 7. Microeconomia. 8. Estatística.

Competências Transversais

Propõe-se um sistema misto de avaliação, sistema clássico juntamente com um sistema baseado em *aprendizagem, onde * (ast) significa Trabalho (projeto numa empresa), Projeto académico (estudo decaso), Problema teórico, Desenvolvimento de artefato de laboratório, Jogo ou um Fenómeno social, requerendo a aplicação de uma abordagem de IO (Otimização, Simulação ou outra). As competências de soft skills serão desenvolvidas essencialmente no Projeto de grupo (trabalho em equipa) e incluemtrabalho em equipa, pensamento estratégico, pensamento crítico, criatividade, estratégias de resolução de problemas, comunicação escrita e oral, entre outros. 20% é a percentagem em Soft Skillsque será incorporada ao Projeto de Grupo

Componente Laboratorial

Não há componente laboratorial obrigatória. Se alguns alunos precisarem dessa componente, em um laboratório IST ou UL, tal componente deve ser definida durante as primeiras duas semanas do curso.

Componente de Programação

Pequenos trabalhos computacionais envolvendo o Excel, solvers de otimização, plataformas web ou software de simulação para aplicar aos problemas de IO escolhidos ou aos estudos de caso ou projetos.

Princípios Éticos

All members of a group are responsible for the group’s work In any assessment, every student shall honestly disclose any help received and sources used. In an oral assessment, every student shall be able to present and answer questions about the entire assignment and solution.