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Ciências da Decisão

Objetivos

No final desta unidade curricular e no contexto dos tópicos estudados, o estudante terá adquirido conhecimentos, aptidões e competências que lhe permitam:

- Ser capaz de identificar as diferenças entre decisão em situação de incerteza, de risco, mono-critério e multicritério. Conhecer as principais desvantagens dos métodos quantitativos de apoio à decisão e ser capaz de fazer uma análise crítica das soluções obtidas.

- Compreender as diferenças entre os paradigmas da optimização mono e multiobjectivo. Conhecer e aplicar diferentes técnicas para a determinação da solução de compromisso.

- Conhecer conceitos como simulação discreta, entidade, estado, número pseudo-aleatório, réplica, entre outros. Identificar qual método mais adequado para a simulação de diferentes sistemas. 

- Conhecer os conceitos de Data Mining e ser capaz de identificar e aplicar algoritmos adequados a grandes estruturas de dados.

- Ser capaz de escolher e utilizar ferramentas informáticas adequadas.

Caracterização geral

Código

12972

Créditos

9.0

Professor responsável

Maria Isabel Azevedo Rodrigues Gomes

Horas

Semanais - 2

Totais - 24

Idioma de ensino

Inglês

Pré-requisitos

A disponibilizar brevemente

Bibliografia

Gomes, M. I., & Martins, N. C. (2022). Mathematical Models for Decision Making with Multiple Perspectives: An Introduction. CRC Press.

J.N.Clímaco, C.H. Antunes, M.J.G.Alves, Programação linear multiobjectivo, Universidade de Coimbra, 2003.

J.Figueira, S.Greco, M.Ehrgott, Multiple Criteria Decision Analysis. State of the Art Surveys, Springer, 2005.

P.Goodwin, G.Wright, Decision Analysis for Management Judgement, John Wiley & Sons, 2010.

R.E.Steuer, Multiple Criteria Optimizations: Theory, Computation, and Application, Krieger Pub Co, 1989.

T.Tanino, T.Tanaka, M.Inuiguchi, Multi-Objective Programming and Goal Programming, Springer, 2003.

Método de ensino

Orientação tutorial orientada para o cumprimento de objectivos.

Trabalho de pesquisa.

Método de avaliação

A disponibilizar brevemente

Conteúdo

(Os tópicos abordados poderão ter algumas variações de ano para ano, adaptando-se ao perfil dos alunos que no ano frequentam a unidade curricular)

- Tópicos de Decisão Uni-critério e Multi-critério (Decisão em situação de incerteza e risco, árvores de decisão, teoria da utilidade; Modelos multicritério: compensatórios, não-compensatórios e hierárquicos).
- Tópicos de Optimização Multi-Objectivo (Dominância e Eficiência; Métodos escalarizantes: Método da soma ponderada agregada; Métodos baseados na distância a um ponto de referência; Método das restrições; Métodos baseados em metas).
- Tópicos de Simulação no contexto da tomada de decisão (Simulação em Tempo Discreto vs em Tempo contínuo; Métodos de Geração de números pseudo-aleatórios; Planeamento de experiências e análise estatística de resultados).
- Tópicos de Data Mining (conceitos básicos, regras de associação, algoritmos de classificação, detecção de outliers, previsão, análise de resultados).