Decisão, Optimização e Inteligência Computacional

Código:

EEC0112

Sigla:

DOIC

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Outras Áreas Técnicas

Ocorrência: 2014/2015 - 2S

Ativa?	Sim
Unidade Responsável:	Departamento de Engenharia Eletrotécnica e de Computadores
Curso/CE Responsável:	Mestrado Integrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
MIEEC	67	Plano de estudos oficial	4	-	6	56	162

Língua de trabalho

Português

Objetivos

Conferir aos estudantes competências gerais para abordarem problemas de decisão e otimização e aplicarem técnicas de inteligência computacional no âmbito sistemas de energia elétrica

Resultados de aprendizagem e competências

Como resultado da aprendizagem, os estudantes devem apresentar as seguintes competências:

Formulação de problemas de decisão para análise multicritério. Aplicação de metodologias de ajuda à decisão. (CDIO 1.3, 2.3) Formulação de representações da incerteza com conjuntos difusos. Aplicação de métodos baseados em representação difusa. (CDIO 1.3, 2.1, 2.3, 4.3, 4.4) Aplicação de métodos de otimização não linear. Compreensão dos fundamentos das meta-heurísticas e implementação de algoritmos para resolver problemas. (CDIO 1.3, 2.1, 2.3, 4.3, 4.4) Compreensão dos conceitos de computação neuronal e sua aplicação a diversos tipos de problemas. (CDIO 1.3, 2.1, 2.3, 4.3, 4.4) Desenvolvimento da capacidade trabalho autónomo (CDIO 2.5) e em grupo (CDIO 3.1, 3.2, 3.3)

Modo de trabalho

Presencial

Programa

Conceitos gerais relativos a análise multi-critério, risco e incerteza. Métodos de ajuda à decisão. Modelos difusos para estudos de trânsito de potências DC e AC. Otimização não linear. Métodos de gradiente. Programação não linear com restrições. Modelo linear e não linear do trânsito de potência ótimo DC com restrições. Algoritmos evolucionários, enxames de partículas e outras meta-heurísticas. Redes neuronais.

Bibliografia Obrigatória

Grainger, John J.; Power System Analysis. ISBN: 0-07-113338-0 (Capítulos referentes a despacho e optimização)
Vladimiro Miranda; Computação Evolucionária Fenotípica, 2005 (versão 2.0 Março 2005)
Vladimiro Miranda; DESPACHO ECONOMICO DE SISTEMAS DE PRODUÇÃO-TRANSPORTE - modelização e algoritmos , 1996 (Versão 2.0 Setembro 1996)
Clemen, Robert T.; Making hard decisions with decision tools. ISBN: 0-534-36597-3
Vladimiro Miranda; Algumas Notas sobre Programação Não Linear, 1986 (1º Ciclo de Conferências em Análise Numérica e Optimização (livro), Departamento de Matemática, FCT Universidade de Coimbra)
Manuel Matos; Notas sobre Ajuda à Decisão Multicritério

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Aulas teóricas de exposição, discussão e interação sobre conceitos e sobre os fundamentos das metodologias. Aulas teórico-práticas para desenvolvimento em grupo de pequenos projetos que constituem os trabalhos da disciplina.

Software

Matlab

Palavras Chave

Ciências Tecnológicas > Tecnologia > Tecnologia energética > Sistemas da rede eléctrica
Ciências Tecnológicas > Engenharia > Engenharia electrotécnica
Ciências Físicas > Matemática > Matemática aplicada > Investigação operacional

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída com exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Exame	50,00
Participação presencial	0,00
Trabalho escrito	50,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Estudo autónomo	50,00
Frequência das aulas	56,00
Total:	106,00

Obtenção de frequência

Aprovação nos trabalhos da disciplina, com um mínimo de 8/20.

Fórmula de cálculo da classificação final

Exame escrito, sem consulta, 50% Conjunto dos trabalhos, 50% A aprovação está sujeita à classificação mínima de 8/20 em ambas as componentes.

Provas e trabalhos especiais

Trabalhos desenvolvidos durante as aulas teórico-práticas e no tempo de trabalho autónomo dos alunos.

Avaliação especial (TE, DA, ...)

Os alunos em situação especial de avaliação não estão dispensados de realizar os trabalhos da disciplina e de apresentar os relatórios sobre os mesmos até à data limite fixada. Nas situações previstas nas NGA, haverá lugar a uma prova complementar para execução supervisionada de trabalhos.

Melhoria de classificação

O exame dispõe de uma época de recurso. A avaliação distribuída, pela sua natureza, não é suscetível de melhoria.