Sistemas de Apoio à Decisão

Código:

EIC0074

Sigla:

SADE

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Métodos Quantitativos e Gestão

Ocorrência: 2006/2007 - 1S

Ativa?	Sim
Unidade Responsável:	Ciências Fundamentais e da Electrotecnia
Curso/CE Responsável:	Mestrado Integrado em Engenharia Informática e Computação

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
LEIC	9	Plano de estudos de transição para 2006/07	5	-	6	56	162
MIEIC	6	Plano de estudos oficial a partir de 2006/07	5	-	6	56	162
		Plano de estudos de transição para 2006/07	5	-	6	56	162

Língua de trabalho

Português

Objetivos

Serão estudadas a filosofia geral, a estrutura e os componentes de um Sistema de
Apoio à Decisão (SAD), bem como metodologias e técnicas que permitam aos alunos
projectar e implementar SADs.
Os alunos deverão ser capazes de compreender a complexidade e os aspectos
qualitativos dos processos de tomada de decisão, e de utilizar técnicas de
estruturação de problemas e de abordagens multi-critério.
Deverão ainda familiarizar-se com modelos e aplicações de Optimização
Combinatória, e de técnicas heurísticas genéricas para resolver problemas de
interesse prático.
Serão apresentados e discutidos exemplos de SADs e casos de estudo de aplcações
de métodos de estruturação de problemas.

Programa

1.
Sistemas de Apoio à Decisão (SAD): estrutura geral e componentes. Métodos
quantitativos para tomada de decisões: metodologia da Investigação Operacional.
Modelos. Aspectos qualitativos na tomada de decisões.
2.
Metodologias para estruturação de problemas. Análise SWOT. Mapas cognitivos e
Mapas Mentais. 'Strategic Options Development and Analysis'.
'Soft Systems Methodology'. 'Strategic Choice Approach'.
3.
Problemas de decisão com objectivos múltiplos. Analytic Hierarchy Process (AHP).
Análise de sensibilidade; análise "what-if"; análise "goal-seeking".
4.
SAD para problemas de Optimização Combinatória. Meta-heurísticas: algoritmos de
pesquisa local, "simulated annealing", "taboo search". Algoritmos Genéticos.
Programação Inteira.
Aplicações e integração destes algoritmos em SADs.
5.
Modelos de simulação: estrutura geral e âmbito de aplicação. Simulação visual
interactiva.
6.
Metodologias para a concepção de SADs e ferramentas para a sua implementação.
Modularidade e prototipagem. Aspectos organizacionais no projecto de um SAD.
Especificação e desenvolvimento de um SAD: exemplos.
7.
Apresentação e discussão de casos de estudo.

Bibliografia Obrigatória

José Soeiro Ferreira; Textos da Disciplina, 2006
Turban, Efraim; Decision support systems and intelligent systems. ISBN: 0-13-781675-8
Rosenhead, Jonathan 340; Rational analysis for a problematic world revisited. ISBN: 0-471-49523-9
Reeves, Colin R. 340; Modern heuristic techniques for combinatorial problems. ISBN: 0-07-709239-2
Hillier, Frederick S.; Introduction to operations research. ISBN: 0-07-118163-6

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Serão organizadas duas sessões semanais de 2 horas cada, com exposição dos temas
programáticos, apresentação e discussão de casos, e resolução de pequenos
problemas ilustrativos.
Algumas sessões serão ocupadas com apresentações feitas pelos alunos e posterior
discussão. Os relatórios a apresentar (como parte da avaliação) serão
essencialmente realizados fora das aulas.

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Descrição	Tipo	Tempo (Horas)	Peso (%)	Data Conclusão
Aulas da disciplina (estimativa)	Participação presencial	56,00
Trabalho prático sobre SAD / Mét. Estruturação	Trabalho escrito	20,00
Exame Final	Exame	30,00
	Total:	-	0,00

Obtenção de frequência

N.G. Avaliação - artigo 4º

Fórmula de cálculo da classificação final

EF - 0 a 20 valores (mínimo 8)
T - 0 a 20 valores (mínimo 8)

Classificação final (antes de arredondamento):
0.60 EF + 0.40 T

Provas e trabalhos especiais

EF - Exame final (com consulta)
T - Trabalho prático sobre SAD / Mét. Estruturação

Avaliação especial (TE, DA, ...)

Avaliação idêntica ao caso normal.

Melhoria de classificação

Apenas Exame.
Os alunos não poderão repetir a componentes T da avaliação.