Métodos de Apoio à Decisão
Áreas Científicas |
Classificação |
Área Científica |
OFICIAL |
Ciência de Computadores |
Ocorrência: 2018/2019 - 2S ![Requerida a integração com o Moodle Ícone do Moodle](/fcup/pt/imagens/MoodleIcon)
Ciclos de Estudo/Cursos
Língua de trabalho
Português - Suitable for English-speaking students
Objetivos
Familiarização com o processo de estudo, modelação, resolução e análise de resultados em problemas de decisão e optimização. Formalização de modelos de optimização em programação matemática.
Desenvolver aptidões para avaliar a complexidade computacional de problemas e escolher apropriadamente algoritmos na área investigação operacional e de programação por restrições.
Familiarização com linguagens e bibliotecas existentes e sua aplicação na resolução de problemas de decisão.
Resultados de aprendizagem e competências
Domínio das técnicas principais de otimização.
Modo de trabalho
Presencial
Programa
Formulação de modelos matemáticos para problemas de decisão de diversos domínios (produção, afectação, transporte, escalonamento, fluxo,...). Introdução à Programação linear, inteira e mista. Otimização em grafos e redes: problemas de emparelhamento, fluxo e escalonamento. Otimização discreta. Métodos e técnicas de redução do espaço de procura: programação dinâmica, propagação de restrições, consistência local, procura com retrocesso, ramificação-limitação (branch-and-bound), planos de corte, análise e corte de simetrias, reformulação de modelos, algoritmos de aproximação (estratégias ávidas) e pesquisa local.
Introdução ao paradigma de Programação por Restrições (domínios finitos).
Breve introdução aos modelos probabilísticos: modelos markovianos de filas de espera.
Bibliografia Obrigatória
Hillier Frederick S.;
Introduction to operations research. ISBN: 0-07-246121-7 (F. Hillier, G. Lieberman. Introduction to Operations Research. McGraw-Hill)
Bibliografia Complementar
Winston Wayne L.;
Operations research. ISBN: 9780534423629 (Operations research : applications and algorithms / Wayne L. Winston ; with cases by Jeffrey B. Goldberg)
Cormen Thomas H. 070;
Introduction to algorithms. ISBN: 978-0-262-03293-3 (Introduction to algorithms / Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Stein)
Rossi Francesca 1962- 340;
Handbook of constraint programming. ISBN: 0-444-52726-5 (Handbook of constraint programming / edited by Francesca Rossi, Peter van Beek, Toby Walsh))
Observações Bibliográficas
Referências complementares :
- Documentação de software:
GLPK documentation (http://www.gnu.org/software/glpk/glpk.html)
AMPL documentation (http://www.ampl.com)
SCIP documentation (http://scip.zib.de)
Constraint programming, Bockmayr and Hooker (http://web.tepper.cmu.edu/jnh/cp-hb.pdf)
GECODE http://www.gecode.org/
ECLIPSE http://www.eclipseclp.org/
- Alguns capítulos de apontamentos de anos anteriores:
A. P. Tomás. Métodos de Apoio à Decisão. DCC-FCUP, 2003.
Métodos de ensino e atividades de aprendizagem
* Aulas teóricas: exposição teórica com discussão de casos de estudo.
* Aulas práticas: resolução de problemas de aplicação dos modelos e métodos lecionados; acompanhamento do projecto prático.
* Desenvolvimento de projecto em grupo.
* Apresentação oral e escrita dos projectos pelos estudantes.
* Avaliação da aprendizagem.
Software
GLPK, AMPL, SCIP, GECODE, ECLIPSE (clp)
Palavras Chave
Ciências Físicas > Matemática > Matemática computacional
Ciências Físicas > Ciência de computadores > Programação
Ciências Físicas > Matemática > Matemática aplicada > Investigação operacional
Tipo de avaliação
Avaliação distribuída com exame final
Componentes de Avaliação
Designação |
Peso (%) |
Exame |
75,00 |
Trabalho laboratorial |
25,00 |
Total: |
100,00 |
Componentes de Ocupação
Designação |
Tempo (Horas) |
Estudo autónomo |
|
Frequência das aulas |
|
Trabalho laboratorial |
|
Total: |
0,00 |
Obtenção de frequência
Perde a frequência o estudante que não estiver presente a pelo menos 75% das aulas práticas previstas.
Fórmula de cálculo da classificação final
Projeto prático em grupo (TP) --- 25%
Testes escritos (para dispensa de exame final; sem consulta) -- 75%
Exame final (sem consulta) --- 75%
Classificação no exame final deve ser de pelo menos 8 valores em 20.
Se o calendário escolar para 2018/2019 o permitir, serão realizados dois testes escritos (TE1, TE2) para dispensa de exame final (Exame). Para acesso ao segundo teste escrito, será exigida uma classificação de pelo menos 8.0 valores no primeiro teste. Para dispensa de exame, a classificação do segundo teste deverá ser também de pelo menos 8.0 valores. O segundo teste é global.
A classificação final será calculada por
max(0.4*TE1+0.6*TE2, TE2, Exame)*0.75+0.25*TP
Dispensa de exame final se max(0.4*TE1+0.6*TE2, TE2)*0.75+0.25*TP >= 9.5.
Trabalho de estágio/projeto
Será realizado um projeto prático em grupo,
Avaliação especial (TE, DA, ...)
Os critérios de avaliação são idênticos para todos os estudantes, independentemente do seu Estatuto.
Melhoria de classificação
Por exame final. A classificação do trabalho prático não pode ser melhorada.