Fundamentos de Investigação Operacional

Objetivos

Os objectivos ou resultados de aprendizagem consistem: (1) na compreensão do contexto, identificação e construção do problema de optimização; (2) no desenvolvimento do modelos de FIO mais adequado para a resolução do problema; (3) na aplicação do software adequado para a resolução do modelo; e, (4) na redacção de um relatório que reporte a descrição do problema, do modelo, da técnicas de FIO escolhida, e que proponha conclusões robustas para apoio no processo de tomada de decisão.

Programa

1. Introdução geral. 2. Modelação em FIO. 3. Programação linear. 3.1. Modelação em programação linear 3.2. Conjuntos convexos e funções convexas. 3.3. Resolução de um problema linear através do método gráfico. 3.4. O método simplex primal na forma algébrica. 3.5. O método simplex primal na forma de quadros. 3.6. O método simplex primal na forma matricial. 4. Análises de sensibildade e introdução à dualidade. 5. Dualidade em programação linear. 6. O método simplex dual. 7. Algoritmos e estruturas de dados. 7.1. Introdução ao estudo da eficiência de algoritmos. 7.2. Algoritmos de ordenação elementares e avançados: inserção direta, seleção direta, bubblesort, quicksort, fusão binária e heapsort. 7.3. Análise assimptótica de complexidade (notações O, Teta e Omega). Classes de Complexidade. 8. Introdução à teoria dos jogos. 9. Introdução à gestão de stocks. 10. Introdução à previsão. 11. Introdução à simulação.

Pré Requisitos

Álgebra Linear.

Competências Transversais

Percentagem na avaliação final: 10% - Pensamento Crítico e Inovador (p.e. criatividade, pensamento estratégico, abordagens à resolução de problemas); - Competências Interpessoais (p.e. apresentações orais, competências de comunicação e organizacionais, trabalho em equipa, etc.).

Componente Laboratorial

2 sessões semanais de 1.5h cada em TP (Ensino teórico-prático), num total de 42hs. Para além destas, os alunos terão 169h(6 ECTS)-42h = 127h em outras (O) horas de trabalho, sem contacto com o docente. São horas de trabalho autónomo para estudo de preparação do exame e realização do projecto. Na componente laboratorial utilizarems principalmente of Software Cplex com interface para conjuntos de dados em formato Excel.

Componente de Programação

(1.5 ECTS): Percentagem na avaliação final: 25% 7. Algoritmos e estruturas de dados 7.1. Introdução ao estudo da eficiência de algoritmos. 7.2. Algoritmos de ordenação elementares e avançados: inserção direta, seleção direta, bubblesort, quicksort, fusão binária e heapsort. 7.3. Análise assimptótica de complexidade (notações O, Teta e Omega). Classes de Complexidade.

Princípios Éticos

Todos os membros de um grupo são responsáveis pelo trabalho do grupo. Em qualquer avaliação, todo aluno deve divulgar honestamente qualquer ajuda recebida e fontes usadas. Numa avaliação oral, todo aluno deverá ser capaz de apresentar e responder a perguntas sobre toda a avaliação.