| Código |
15418
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| Ano |
1
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| Semestre |
S2
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| Créditos ECTS |
6
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| Carga Horária |
T(30H)/TP(30H)
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| Área Científica |
Engenharia e Gestão Industrial
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Tipo de ensino |
Presencial
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Objectivos de Aprendizagem |
Apresentar as potencialidades dos métodos de apoio à decisão no contexto do Controlo, da Investigação Operacional, da Gestão e da Inteligência Artificial, dando-se especial relevo à formulação de problemas de decisão no âmbito da Engenharia e a instrumentos particularmente úteis para optimizar soluções.
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Conteúdos programáticos |
1. Programação linear.
1.1 Método gráfico.
1.2 Algoritmo simplex.
1.3 Análise de sensibilidade.
1.4 Casos particulares de programação linear.
2. Optimização em redes e grafos.
2.1 Teoria dos grafos.
2.2 Algoritmos para os problemas de fluxo máximo.
2.3 Algoritmo do caminho mais curto.
2.4 Árvore de ligações mínima.
3. Planeamento e sequenciamento.
3.1 Sistema de planeamento de material necessário (MRP).
3.2 Conceito JIT.
3.3 Gestão de projectos.
3.4 Representação gráfica de projectos.
3.5 Gestão de projectos com recursos ilimitados e limitados (Pert/CPM).
3.6 Sequenciamento de tarefas.
4. Filas de espera.
4.1 Cadeias de Markov.
4.2 Fila de espera M/M/1, M/M/m, com chegadas em bloco e com servidores falíveis.
4.3 Redes de filas de espera.
4.4 Redes de Petri.
5. Simulação digital.
5.1 Métodos de simulação.
5.2 Metodologias de análise e estruturação de modelos.
5.3 Técnicas de geração de sequências aleatórias.
5.4 Projecto de experiências e análise de resultados.
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Metodologias de Ensino e Critérios de Avaliação |
Atendendo a que os conteúdos curriculares têm um carácter modular, os alunos são avaliados de uma forma contínua, através de um trabalho de análise e síntese (TAS), 3 exercícios práticos individuais, uma prova escrita de avaliação de conhecimentos, e um projecto final. O TAS e o projeto final serão realizados em grupos constituídos por 3 elementos.
Os alunos são obrigados a frequentar as aulas correspondentes às horas de contacto. A classificação mínima de aprovação é de 10 (dez) valores, numa escala de 0 a 20. Todas as componentes presentes nos critérios de avaliação têm que ser realizadas, e cada uma destas com aprovação superior a 6 valores para poderem obter admissão a exame. A fórmula para o cálculo da nota final é aplicável no período de ensino-aprendizagem e nas épocas de exame. A melhoria da classificação final requer a realização de um exame final. A apresentação oral e entrega dos TAS e Projecto Final são obrigatórias.
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Bibliografia principal |
P.A. Jensen. Operations Research Models and Methods, 1st Ed. Wiley, 2002.
F.S. Hillier, G.J. Lieberman. Introduction to Operations Research, 10th Ed. McGrawHill, 2014.
P.R. Murthy. Operations Research. New Age Int. Publishers, 2008.
D. Blumenfeld. Operations Research Calculations Handbook. CRC Press, 2009.
W.J. Stevenson. Operations management, 11th Ed. McGraw-Hill/Irwin, 2012.
J.F. Hair, B. Black, B. Babin, R.E. Anderson, R.L. Tatham; Multivariate Data Analysis (6th Edition), Prentice Hall, 2005.
E.K. Burke, G. Kendall. Search Methodologies - Introductory Tutorials in Optimization and Decision Support Techniques. Springer, 2014.
C.R. Reeves, Modern heuristic techniques for combinatorial problems, John Wiley & Sons, 1993.
S.G. Makridakis, S.C. Wheelwright, R.J. Hyndman. Forecasting: Methods and Applications, 3rd Ed., Wiley, 1998.
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| Língua |
Português
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