Otimização Linear

Objectivos

(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

A disponibilizar brevemente

Horas

Semanais - A disponibilizar brevemente

Totais - A disponibilizar brevemente

Idioma de ensino

Português

Pré-requisitos

A disponibilizar brevemente

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.