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Métodos de Apoio à Decisão

Código 7144
Ano 1
Semestre S2
Créditos ECTS 6
Carga Horária T(30H)/TP(30H)
Área Científica Informática, Automação e Controlo
Tipo de ensino Presencial.
Estágios Não aplicável.
Objectivos de Aprendizagem A unidade curricular tem como objetivos dotar os alunos de conhecimentos e competências sobre as diversas técnicas de otimização, bem como a aquisição de capacidades na formulação de problemas de otimização e suas restrições nos diversos domínios, num enquadramento de apoio à decisão, na área da engenharia. Para além das técnicas tradicionais de otimização, os alunos serão capazes compreender o conceito e aplicar as mais modernas técnicas meta-heurísticas bio-inspiradas; os seus mecanismos de intensificação e diversificação e identificar as principais vantagens e desvantagens inerentes a cada técnica.
Objectivos:
• Identificar problemas de otimização e abordá-los de uma forma estruturada;
• Formular um problema de otimização e suas restrições;
• Identificar as principais propriedades inerentes a cada técnica de otimização;
• Identificar a técnica de otimização adequada para resolver um dado problema de otimização;
• Trabalhar individualmente e em equipa;
• Elaborar relatórios.
Conteúdos programáticos 1. Introdução aos problemas de otimização em engenharia. Métodos baseados no gradiente. Casos particulares com problemas de otimização convexos e não-convexos.
2. Programação linear - Método Simplex. Programação quadrática. Conceitos e aplicações.
3. Introdução às técnicas meta-heurísticas não populacionais, simulated annealing, tabu search. Propriedades e suas características. Análise de desempenho. Implementação e aplicação em diversos problemas de otimização.
4. Introdução às técnicas meta-heurísticas populacionais, particle swarm optimization, differential evolution e outras. Estratégias de movimentos (mecanismos de intensificação e de diversificação). Parâmetros de controlo e sua influência no desempenho. Implementação e aplicação em diversos problemas de otimização referenciados em artigos científicos.
5. Meta-heurísticas híbridas. Tipos de Hibridização. Estrutura colaborativa e integrativa. Implementação e aplicação em diversos problemas de otimização.
Bibliografia principal 1. Andries P. Engelbrecht, Computational Intelligence, An Introduction, 2ª ed., John Wiley & Sons, 2007.
2. X.-S. Yang, Nature-Inspired Metaheuristic Algorithms, Luniver Press, 2010.
3. S.J.P.S. Mariano, Planeamento da Operação de Sistemas de energia eléctrica, Textos de apoio às aulas, Universidade da Beira Interior.
4. IEEE Xplore, Serviços de Documentação, Pesquisa on-line em bases de dados científicas.
Língua Português
Data da última atualização: 2020-07-14
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