Tópicos Avançados de Apoio à Decisão

Código:

MECD16

Sigla:

TAAD

Áreas Científicas
Classificação	Área Científica
CNAEF	Ciências informáticas

Ocorrência: 2024/2025 - 1S

Ativa?	Sim
Unidade Responsável:	Departamento de Engenharia e Gestão Industrial
Curso/CE Responsável:	Mestrado em Engenharia e Ciência de Dados

Ciclos de Estudo/Cursos

Sigla	Nº de Estudantes	Plano de Estudos	Anos Curriculares	Créditos UCN	Créditos ECTS	Horas de Contacto	Horas Totais
MECD	0	Plano de estudos Oficial	2	-	6	42	162

Língua de trabalho

Inglês

Objetivos

Dotar os alunos de uma visão alargada, mas ao mesmo profunda, dos métodos de otimização por pesquisa em espaços de soluções, que são aplicáveis na resolução de problemas de decisão em múltiplas áreas disciplinares, num enquadramento de apoio à decisão.

Resultados de aprendizagem e competências

Espera-se desenvolver nos estudantes competências para:
- identificar problemas de otimização e abordá-los de uma forma estruturada;
- construir modelos de otimização para estes problemas;
- definir o nível de abstração mais adequado para modelizar problemas de otimização para uma abordagem algorítmica à sua resolução.
- identificar as técnicas algorítmicas mas adequadas para resolver um dado problema de otimização;
- usar métodos heurísticos e meta-heurísticos e matheur+isticos para obter soluções para os problemas;
. implementar, testar e validar métodos de pesquisa para resolver diferentes classes de problemas de otimização.

Modo de trabalho

Presencial

Programa

Heurísticas e pesquisa local
Heurísticas construtivas
Pesquisa exaustiva
Estruturas de vizinhança
Pesquisa local
Dividir e conquistar e programação dinâmica
Ramificação e limitação e algoritmos A*
Lidar com não admissibilidades em métodos de pesquisa
Meta-heurísticas não populacionais
- Arrefecimento simulado
- Pesquisa tabu
- GRASP
- Pesquisa em vizinhanças variáveis- Outras metaheurísticas não populacionais
Meta-heurísticas populacionais
- Algoritmos genéticos e programação evolutiva
- Colónias de formigas- Outras meta-heurísticas populacionais
Metaheuristicas com base em Programação Matemática (Matheuristics)

Bibliografia Obrigatória

Michaelwicz, Zbigniew; Fogel, David B; How to Solve It: Modern Heuristics, Springer-Verlag, 2004. ISBN: 3-540-22494-7
El-Ghazali Talbi; Metaheuristics. ISBN: 978-0-470-27858-1

Bibliografia Complementar

Edmund K. Burke, Graham Kendall; Search Methodologies. ISBN: 978-0387-23460-1
Colin R. Reeves; Modern heuristic techniques for combinatorial problems. ISBN: 0-07-709239-2
Frederick S. Hillier, Gerald J. Lieberman; Introduction to operations research. ISBN: 007-123828-X

Métodos de ensino e atividades de aprendizagem

Serão utilizados as seguintes estratégias de aprendizagem activa:
- Discussão em grupo de artigos científicos
- Discussão e resolução de pequenos problemas
- Exploração de caminhos alternativos para o desenvolvimento de problemas- Resolução de um projeto de otimização

Palavras Chave

Ciências Físicas > Matemática > Matemática aplicada > Investigação operacional
Ciências Físicas > Matemática > Algoritmos

Tipo de avaliação

Avaliação distribuída sem exame final

Componentes de Avaliação

Designação	Peso (%)
Trabalho escrito	30,00
Trabalho laboratorial	70,00
Total:	100,00

Componentes de Ocupação

Designação	Tempo (Horas)
Estudo autónomo	36,00
Frequência das aulas	42,00
Trabalho laboratorial	84,00
Total:	162,00

Obtenção de frequência

N/A

Fórmula de cálculo da classificação final

Serão utilizados as seguintes estratégias de aprendizagem 

Fórmula de avaliação: As componentes de avaliação são as seguintes:
- Trabalho individual de escrita de um artigo que reporte a implementação de uma metaheurística com base em estrutura de vizinhança sobre um problema standard de otimização combinatória (peso de 50%)
- Trabalho de grupo de implementação de uma metaheurística (pouplacional ou de estrutura de vizinhança) específico relacionado com  a área de interesse do estudante (peso de 50%)
A cada componente será atribuída uma classificação e a nota final será calculada como a média ponderada de todas as componentes.