Otimização Linear
Objetivos
(i) Desenvolvimento da capacidade de formulação de problemas.
(ii) Compreensão dos conceitos e técnicas fundamentais de PL e PI.
(iii) Amadurecimento da formação matemática.
Caracterização geral
Código
10983
Créditos
6.0
Professor responsável
Jorge Orestes Lasbarrères Cerdeira
Horas
Semanais - 5
Totais - A disponibilizar brevemente
Idioma de ensino
Português
Pré-requisitos
Os alunos devem ter conhecimentos de Álgebra Linear, Análise Matemática e alguma capacidade de conceber e implementar algoritmos.
Bibliografia
Operations Research: Applications and Algorithms, Wayne L. Winston, Brooks/Cole; 4th edition edition, 2004.
L.A. Wolsey, Integer Programming, Wiley, 1998.
A First Course in Linear Optimization, Jon Lee, Reex Press, third edition, 2013-2017 https://github.com/jon77lee/JLee_LinearOptimizationBook/blob/master/JLee.3.0.pdf
Método de ensino
As aulas são teóricas/práticas participadas, com exposição oral dos conceitos e metodologias devidamente complementada com exemplos e resoluções de problemas. Eventuais dúvidas poderão ser esclarecidas no decurso das aulas ou em sessões individuais marcada com o professor.
Os alunos necessitam de assistir a um mínimo de 2/3 das aulas teóricas/práticas lecionadas para se submeterem a avaliação. A avaliação contínua é baseada em dois testes. Se um aluno não obtiver aprovação através de avaliação contínua poderá vir a obtê-la num exame de recurso.
Método de avaliação
Regras de avaliação.
Frequência: Obtida com pelo menos 2/3 de presenças nas aulas. A frequência obtida no presente ano letivo mantém-se válida no ano letivo seguinte.
Avaliação:
Por testes:
Dois testes a realizar durante o período letivo (), cada um com a cotação de 10 valores.
Considera-se aprovado o aluno com frequência e soma das classificações obtidas nos testes >=10. A classificação final será o valor dessa soma.
Por exame final:
Só os alunos com frequência podem realizar exame final (ver data no calendário de exames).
Considera-se aprovado o aluno que obtenha frequência e nota de exame final >=10 valores.
Conteúdo
Programação linear (PL): formulação de problemas em PL, geometria da PL, método do simplex, dualidade, análise de sensibilidade.
Programação linear inteira (PI): formulação de problemas em PI, PL vs PI, relaxações, método do branch and bound, métodos heurísticos, complexidade computacional.
Cursos
Cursos onde a unidade curricular é leccionada: