Otimização

Código:

M3045

Sigla:

M3045

Nível:

300

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Matemática

Ocorrência: 2023/2024 - 2S

Ativa?	Sim
Unidade Responsável:	Departamento de Matemática
Curso/CE Responsável:	Licenciatura em Matemática

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
L:B	0	Plano de Estudos Oficial	3	-	6	48	162
L:CC	1	Plano estudos a partir do ano letivo 2021/22	2	-	6	48	162
			3
L:F	0	Plano de Estudos Oficial	3	-	6	48	162
L:G	1	Plano estudos a partir do ano letivo 2017/18	2	-	6	48	162
			3
L:M	42	Plano de Estudos Oficial	3	-	6	48	162
L:MA	0	Plano de Estudos Oficial	3	-	6	48	162
L:Q	1	Plano estudos a partir do ano letivo 2016/17	3	-	6	48	162

Língua de trabalho

Português - Suitable for English-speaking students

Objetivos

O curso visa introduzir de uma forma rigorosa os fundamentos de otimização e suas aplicações. São abordados os conceitos fundamentais da área em questão, assim como as ferramentas matemáticas mais relevantes para a sua análise

Resultados de aprendizagem e competências

Pretende-se que os alunos adquiram os fundamentos teóricos de otimização, competências de modelação e resolução algorítmica de situações reais frequentes em várias actividades económicas e científicas.

Modo de trabalho

Presencial

Programa

Aprender os principais conceitos teóricos, métodos e algoritmos de programação linear (PL), programação inteira (PI), programação inteira binária (PIB) ou mista (PIM), programação não linear (PNL), programação dinâmica (PD) e teoria de jogos (TJ); nomeadamente, dualidade, complementaridade, relaxação Lagrangeana entre outros. Adquiram competências de modelação e resolução algorítmica de situações reais frequentes em várias atividades económicas e científicas. Aplicações em Ciências Exactas e Sociais.

Bibliografia Obrigatória

Igor Griva, Stephen G. Nash, Ariela Sofer; Linear and Nonlinear Optimization. ISBN: 978-0-898716-61-0
Eligius M. T. Hendrix; Introduction to nonlinear and global optimization. ISBN: 978-0-387-88669-5
Robert Gibbons; A primer in game theory. ISBN: 0-7450-1159-4

Bibliografia Complementar

Gomes, Diogo; Sernadas, Amílcar; Sernadas, Cristina; Rasga, João; Mateus, Paulo; A mathematical primer on linear optimization, College Publications, London, 2019. ISBN: 978-1-84890-315-9
Jensen Paul A.; Operations research. ISBN: 0-471-38004-0
Frank R. Giordano, William P. Fox, Steven B. Horton; A first course in Mathematical Modeling. ISBN: 978-1-285-05090-4

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Ensino presencial com recurso a vários modelos. Análise de casos de estudo expostos nas aulas pelos alunos.

Tipo de avaliação

Avaliação por exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Exame	100,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Estudo autónomo	114,00
Frequência das aulas	48,00
Apresentação/discussão de um trabalho científico	0,00
Elaboração de projeto	0,00
Total:	162,00

Obtenção de frequência

Nenhuma exigência.

Fórmula de cálculo da classificação final

A nota do exame de 0-20 com uma possível bonificação até 2 valores no máximo mediante a realização facultativa de um trabalho escrito e respetiva apresentação.


Tanto o trabalho escrito, que versa sobre os conteúdos do programa da unidade curricular, como a respetiva apresentação decorrerão de forma faseada ao longo do semestre.

Provas e trabalhos especiais

Trabalho individual facultativo escrito e respectiva apresentação faseada ao longo do semestre.

Avaliação especial (TE, DA, ...)

A nota do exame de 0-20 com uma possível bonificação até 2 valores no máximo mediante a realização facultativa de um trabalho escrito e respetiva apresentação durante o período letivo.

Melhoria de classificação

A nota do exame de 0-20 com uma possível bonificação até 2 valores no máximo mediante a realização facultativa de um trabalho escrito e respetiva apresentação durante o período letivo.