Otimização

Código:

PRODEM022

Sigla:

OPT

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
OFICIAL	Engenharia Mecânica

Ocorrência: 2020/2021 - 1S

Ativa?	Sim
Unidade Responsável:	Secção de Matemática
Curso/CE Responsável:	Programa Doutoral em Engenharia Mecânica

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
PRODEM	8	Plano de estudos oficial a partir de 2009/10	1	-	6	28	162

Língua de trabalho

Português e inglês

Objetivos

O objectivo da disciplina é ministrar aos alunos conhecimentos sobre a Teoria da Optimização em geral e sobre o projecto optimizado de estruturas e processos tecnológicos em particular.

Resultados de aprendizagem e competências

No fim do período lectivo os alunos devem ser capazes de:
1 - Formular problemas de optimização;
2 - Escolher as técnicas de optimização apropriadas para resolver problemas em engenharia;
3 - Desenvolver modelos de optimização seguindo metodologias apropriadas visando o projecto óptimo;
4 - Analisar com critério os resultados obtidos.

Modo de trabalho

Presencial

Pré-requisitos (conhecimentos prévios) e co-requisitos (conhecimentos simultâneos)

Conhecimentos de Matemática e de Engenharia Mecânica.

Programa

Enquadramento da disciplina no contexto do ensino da engenharia, definição do conteúdo programático e iniciação do aluno na formulação e linguagem próprias da Teoria da Optimização.
Revisão de alguns conceitos fundamentais em optimização. Minimização de funções de uma variável. Problemas de optimização sem restrições (multivariados):  conceitos básicos e apresentação de técnicas de solução numérica.
Problemas de optimização com restrições (multivariados): abordagem orientada por uma classificação prévia das técnicas de optimização a apresentar. Pesquisa baseada em programação matemática e critérios de optimalidade.
Análise de Sensibilidades. Cálculo de gradientes: métodos analíticos, semi-analíticos e numéricos.
Métodos baseados em pesquisa evolucionária. Algoritmos Genéticos: definição dos principais aspectos.
Algoritmos Meméticos: definição dos principais aspectos.
Comparação de diferentes técnicas na resolução do mesmo problema.
Tópicos avançados (opcional): dualidade,  optimização multiobjectivo e multinível.

Bibliografia Obrigatória

Vanderplaats, Garret N.; Numerical Optimization Techniques for Engineering Design. ISBN: 0-07-066964-3
Arora, Jasbir S.; Introduction to optimum design. ISBN: 0-07-100123-9
David E. Goldberg; Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning. ISBN: 0-201-15767-5

Bibliografia Complementar

Rao, Singiresu S.; Engineering Optimization, Theory and Practice, John Wiley & Sons,Inc., New York, 1996. ISBN: 0-471-55034-5

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

A metodologia de ensino adoptada para a disciplina baseia-se no estabelecimento de uma relação permanente entre os diferentes temas tratados de forma a facilitar a assimilação das matérias. A consulta de bibliografia e o estudo de artigos da especialidade é encorajada tendo como objetivo o desenvolvimento de modelos de otimização para a resolução de pequenos problemas ou trabalhos de síntese que envolvam consulta bibliográfica.

Palavras Chave

Ciências Tecnológicas > Engenharia
Ciências Físicas > Matemática
Ciências Tecnológicas > Engenharia > Engenharia de projecto

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída sem exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Trabalho escrito	40,00
Apresentação/discussão de um trabalho científico	20,00
Trabalho laboratorial	40,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Elaboração de relatório/dissertação/tese	15,00
Estudo autónomo	45,00
Frequência das aulas	30,00
Trabalho de investigação	32,00
Apresentação/discussão de um trabalho científico	20,00
Trabalho laboratorial	20,00
Total:	162,00

Obtenção de frequência

1)Não exceder o limite de faltas de acordo com as regras gerais de avaliação da FEUP;
2)Desenvolver e apresentar pelo menos um dos trabalhos teórico-práticos previstos, incluindo relatório.

Fórmula de cálculo da classificação final

(1) Realização de um trabalho teórico-prático de pesquisa e desenvolvimento computacional sobre os métodos clássicos de otimização;

(2) Realização de um trabalho teórico-prático de pesquisa e desenvolvimento computacional sobre os métodos de pesquisa evolucionária de otimização;

O estudante deve apresentar um relatório com conteúdo teórico e descrição algoritmica por cada trabalho. Os trabalhos serão apresentados e discutidos com o docente.
A classificação final resulta da média ponderada de (1) com o peso de 50% e de (2) com peso de 50%.

Provas e trabalhos especiais

Dois trabalhos teórico-práticos de pesquisa com relatórios.

Trabalho de estágio/projeto

N/A

Avaliação especial (TE, DA, ...)

O mesmo tipo de avaliação previsto para os alunos normais excepto no que concerne à obtenção de frequência.

Melhoria de classificação

O aluno pode optar por fazer melhoria de cada um ou dos dois trabalhos teórico-práticos que fazem parte da avaliação. Em qualquer dos casos devem ser respeitados os trâmites legais das Normas Gerais de Avaliação em vigor.

Observações

Para além da bibliografia referênciada, os estudantes terão acesso a textos de apoio em cada tópico do programa a lecionar.