Complementos de Investigação Operacional

Código:

EM502

Sigla:

CIO

Ocorrência: 2006/2007 - 2S

Ativa?	Sim
Unidade Responsável:	Secção de Gestão e Engenharia Industrial
Instituição Responsável:	Faculdade de Engenharia

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
LEM	8	Plano de estudos de transição para 2006/07	5	6	6	-
MIEM	7	Plano de estudos de transição para 2006/07	5	-	6	-

Língua de trabalho

Português

Objetivos

Objectivos específicos:

Conhecimento de diferentes técnicas de Investigação Operacional (IO). Capacidade de formular problemas reais e de os resolver utilizando a técnica de IO adequada .

Espera-se que os alunos, no final do período lectivo:

1. Dominem as diferentes técnicas de Investigação Operacional apresentadas.
2. Sejam capazes de formular diferentes problemas reais.
3. Saibam seleccionar e aplicar as técnicas de Investigação Operacional para a resolução desses problemas.

Programa

CADEIAS DE MARKOV: Processos e cadeias de Markov. Matriz e diagrama de transição. Estrutura da matriz de transição. Análise de cadeias de Markov regulares e de cadeias de Markov absorventes. Generalizações.
SISTEMAS DE ESPERA: Definição e classificação de sistemas de espera. Sistema M/M/1: (GD,+00). Outros sistemas Markovianos com um ou mais postos de atendimento. Sistemas Markovianos com capacidade limitada e sistemas fechados. Sistemas com clientes com prioridades distintas. SIMULAÇÃO: Objectivos e limitações. Diferentes abordagens utilizadas na simulação. O método dos acontecimentos e método do processo. Entidades e filas. Diagramas de sequência. O relógio. Manipulação da informação. Referência a diferentes linguagens de simulação. Discussão de casos reais.
PROGRAMAÇÃO SEPARÁVEL: Separabilidade da função objectivo e restrições. Linearização do problema. Resolução pelo método Simplex. Condições de optimalidade global.
PROGRAMAÇÃO INTEIRA (PI): Formulação de problemas. Resolução de problemas: Método de 'branch-and-bound', método de enumeração implicita, método dos planos de corte. Resolução de problemas de PI com recurso ao Excel.
OPTIMIZAÇÃO NÃO-LINEAR: Métodos analíticos de optimização: Optimização sem restrições e optimização com restrições (método dos multiplicadores de Lagrange e teorema de Kuhn-Tucker).

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

No âmbito desta disciplina, combinam-se aulas de exposição com aulas de resolução de problemas e discussão de casos.

Software

Microsoft Excel

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída sem exame final

Componentes de Avaliação

Descrição	Tipo	Tempo (Horas)	Peso (%)	Data Conclusão
Aulas da disciplina (estimativa)	Participação presencial
Resolução, fora das aulas, de exercícios	Teste	25,00
Realização do trabalho de simulação	Trabalho escrito	25,00
	Total:	-	0,00

Componentes de Ocupação

Descrição	Tipo	Tempo (Horas)	Data Conclusão
Estudo, fora das aulas, da matéria leccionada	Estudo autónomo	56
	Total:	56,00

Obtenção de frequência

Não exceder o limite de faltas.
Realização de 2 mini-testes + 1 Trabalho prático de Simulação

Fórmula de cálculo da classificação final

A classificação final será obtida calculando uma média pesada das classificações obtidas:

1º Mini-teste (40% da classificação final)
2º Mini-teste (40% da classificação final)
Trabalho prático Simulação (20% da classificação final)

Provas e trabalhos especiais

Trabalho em grupo de aplicação da técnica de Simulação.

Avaliação especial (TE, DA, ...)

Participação nos Mini-testes que integram a avaliação distribuida, e realização do trabalho de aplicação da técnica de Simulação.

Melhoria de classificação

O aluno poderá repetir um (e um só) dos 2 mini-testes.