Métodos Quantitativos
Objetivos
Esta unidade curricular procura apresentar diversos métodos e ferramentas essenciais à análise de sistemas produtivos (quer de manufactura quer de serviços). No final do curso, os alunos deverão ser capazes de:
- Analisar adequadamente sistemas de filas de espera com e sem limitações de capacidade e população;
- Aplicar adequadamente diversas técnicas de análise de redes produtivas
- formular e resolver adequadamente problemas produtivos através da Programação Dinâmica
- Projectar cenários e comportamentos futuros com recurso a Cadeias de Markov
Caracterização geral
Código
10580
Créditos
6.0
Professor responsável
António Carlos Bárbara Grilo, Radu Godina
Horas
Semanais - 5
Totais - 70
Idioma de ensino
Português
Pré-requisitos
Aconselha-se que os alunos tenham alguma experiência em estatística e investigação operacional
Bibliografia
- Hillier, F. & Lieberman, G. (2010). Introduction to Operations Research (9th ed.). USA, Mcgraw-Hill.
Taha, H. (2010). Operations Research: An Introduction (9th ed.) Englewood Cliffs, Prentice Hall.
- Evans, J. & Minieka, E. (1992). Optimization Algorithms for Networks and Graphs (2nd ed.). USA, Marcel Dekker, Inc.
- Lapin, L.(1994). Quantitative Methods for Business Decisions with Cases (6nd ed.). USA, Dryden Press.
- Chang, Y-L (2003) WinQSB: Decision Support Software for MS/OM Version 2.0. USA, John Wiley & Sons.
- Bronson, R & Naadimuthu, G. (2001). Investigação Operacional (2ª ed.). Trad. Ruy Costa. Alfragide, Mcgraw-Hill de Portugal, Lda.
Método de ensino
A leccionação da disciplina é realizada combinando uma vertente conceptual, em aulas teóricas, e uma vertente aplicada, em aulas práticas.
Método de avaliação
Os elementos de avaliação da unidade curricular são:
- Avaliação Individual: Exame (EX) ou Testes (Teste a meio (T1) e no final do semestre (T2): se média Ts >= 9,5 dispensa Exame final individual.
Para aprovação na UC é exigida a classificação mínima de 9,5 valores.
NOTA FINAL (NF) = 0.5T1 + 0.5T2
ou Exame Final (EX) ≥ 9,5 valores.
Calculadoras gráficas não são permitidas para os testes.
Conteúdo
1. Teoria de Filas de Espera: Estrutura Básica dos Modelos; Nomenclatura e notação; Medidas de Desempenho; Equações de Little; Modelos determinísticos e probabilísticos exponenciais com disciplina FIFO; Múltiplos servidores; Capacidade limitada e população finita; Análise de dados e Testes de Ajustamento
2. Grafos e Análise de Redes: Árvore de Cobertura Mínima; Problema do Caminho mais Curto; Problema do Fluxo Máximo; Problema de Transportes; Problema da Afectação; Problema da Transexpedição (ou Transbordo)
3. Programação Dinâmica: Formulação de problemas através de grafos; Principais características; Contribuições: aditivas, multiplicativas, aditivas descontadas, max-min e min-max; Aplicações
4. Introdução às Cadeias de Markov: Caracterização de estados; Matriz de Transição; Condições de Equilíbrio; Aplicações.