Objetivos Gerais:

1 - Conhecer alguns modelos e métodos de otimização com aplicações a vários problemas reais, tais como em transportes, logística, manufatura, gestão de projetos, finanças, entre outros.
2 - Conhecer genericamente muitos dos métodos computacionais e respetivas ideias matemáticas básicas para a resolução de problemas de otimização.
3 - Conhecer mais aprofundadamente um problema de otimização e respetiva resolução computacional abordado nas aulas.
4 - Saber utilizar um software (MATLAB e/ou Excel) como ferramenta de cálculo numérico e visualização gráfica.

Conteúdos / Programa:

1 - Exemplos de problemas de otimização com aplicações a diferentes áreas.
2 - Análise comparativa entre: otimização estática vs dinâmica; otimização determinística vs estocástica; otimização sem restrições vs com restrições; otimização contínua vs combinatória; técnicas locais vs globais; otimização exacta vs heurística.
3 - Alguns problemas de otimização particulares, entre os quais: fluxo máximo de custo mínimo; gestão de projectos usando PERT e CPM; programação dinâmica; métodos de pesquisa em linha na otimização sem restrições; métodos Lagrangianos na otimização com restrições.

Bibliografia / Fontes de Informação:

M. S. Bazaraa, J. J. Jarvis, H. D. Sherali , 1990 , Linear Programming and Network Flows , John Wiley & Sons
W. L. Winston , 2004 , Operations Research: Applications and Algorithms , Tomson Brooks/Cole
M.S. Bazaraa, H.D. Sherali, C.M. Shetty , 1993 , Nonlinear Programming: Theory and Algorithms , John Wiley & Sons

Métodos e Critérios de Avaliação:

Tipo de Classificação: Quantitativa (0-20)

Metodologia de Avaliação:
Aulas teórico-práticas expositivas, com resolução de problemas no quadro. Algumas aulas laboratoriais com recurso ao computador para resolução computacional de um problema particular. Avaliação: dois testes (frequências) a resolver individualmente, peso 40% cada. Um mini-trabalho individual, com peso 20%.