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Investigação Operacional

Objetivos

Introduzir a área científica da Investigação Operacional, nas suas componentes de modelação e otimização.

Estas duas componentes serão abordadas em diferentes temáticas subjacentes ao domínio científico da Investigação Operacional, nomeadamente na Gestão de Projetos, na Gestão de Stocks, na Otimização em Redes, na Teoria da Decisão, nas Cadeias de Markov e na Simulação.

Sendo esta uma unidade curricular introdutória, alguns dos conteúdos serão (ou poderão ser, por escolha do aluno) aprofundados em unidades curriculares subsequentes do plano curricular.

Caracterização geral

Código

12917

Créditos

9.0

Professor responsável

Maria do Carmo Proença Caseiro Brás

Horas

Semanais - 4

Totais - 110

Idioma de ensino

Português

Pré-requisitos

A disponibilizar brevemente

Bibliografia

1. "Elementos de apoio às aulas de Introdução à Investigação Operacional", "Enunciados de Exercícios de Introdução à Investigação Operacional", Ruy A. Costa (2007)

2. Investigação Operacional, Valadares Tavares et al, McGraw Hill (1997)

3. Wayne L. Winston, Operations Research: Applications and Algorithms, Brooks/Cole; 4th edition, 2004.

4. Introduction to Operations Research, Hillier e Lieberman, McGraw Hill (1995)

5. Operations Research - An Introduction, Taha, Prentice Hall (2011)

Método de ensino

As aulas teórico-práticas (TP) decorrem, usualmente, em laboratório computacional. O formato TP permite a apresentação dos conteúdos programáticos e a sua imediata aplicação, quando necessário utilizando meios informáticos.

Os alunos dispõem de elementos teóricos de apoio às aulas, bem como de enunciados de exercícios.

Quaisquer dúvidas são esclarecidas no decorrer das aulas, nas sessões semanais destinadas ao atendimento aos alunos ou ainda em sessões combinadas diretamente entre aluno e professor.

Existe uma avaliação regular de conteúdos durante o semestre.

Método de avaliação

O Método de Avaliação será detalhado na área moodle da Unidade Curricular.

Todos os alunos deverão obter frequência (assistir a um mínimo de 2/3 das aulas teóricas/práticas lecionadas) para se submeterem à avaliação

A Aprovação poderá ser obtida por Avaliação Contínua ou por Exame.

A Avaliação Contínua será constituída por dois testes (T1 e T2),  e duas atividades de participação a serem realizadas nas aulas, com classificação de 1 valor cada. A classificação final de Participação (P) de cada aluno será a soma das classificações nas atividades de Participação.

A classificação final por Av. Contínua será igual ao arredondamento aos inteiros de:

              CF_AC = 0.9*(T1 + T2) + P.

 O aluno aprovará em Época Normal se CF_AC >= 9.5.

  A Avaliação por Exame será constituída por um Exame (Ex). A classificação final por Exame (CF_Ex) será igual ao arredondamento aos inteiros de:

              CF_Ex = 0.9*(Ex) + P.

 O aluno aprovará em Época de Recurso se CF_Ex >= 9.5.

 A atribuição de uma classificação final superior a 17 valores subentende a prestação de uma prova complementar.

Conteúdo

1 - Gestão de Projetos (Método do Caminho Crítico; Diagrama de Gantt / Gestão de recursos; Redução da duração total de um projecto; Técnica PERT)

2 -  Gestão de Stocks (modelos determinísticos básicos; extensões dos modelos determinísticos básicos). .

3 - Otimização em Redes (Introdução à Teoria de Grafos. Caminho mais curto; Algoritmo de Dijsktra; Algoritmo de Floyd–Warshall; Árvore Geradora de Custo Mínimo; Algoritmo de Prim. Algoritmo de Kruskal. Grafos Eulerianos. Problema do Carteiro Chinês. Problema do Caixeiro Viajante.

4 - Teoria da Decisão (Decisão em situações de incerteza e de risco; Utilidade. Introdução à decisão multicritério; Decisões sequenciais).   

5 - Cadeias de Markov em Tempo Discreto (Definição; Probabillidades de transição; Decomposição de uma cadeia homogénea; Teoremas Limite).

6 - Simulação (Geração de números pseudo-aleatórios; Aplicações).