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Otimização II
Cursos: Doutoramento em Matemática Aplicada e Modelação
Código: 23034
Departamento: DCET
ECTS: 10
Área científica: Estatística
Total de horas trabalho: 260
Total de horas de contacto: 10

Esta unidade tem como objetivo proporcionar conhecimentos e habilidades sobre os princípios, conceitos e técnicas dos seguintes subcampos de otimização: otimização estocástica, otimização sob incerteza, a simulação-otimização, simheuristics, aplicações de otimização para os problemas da vida real dos serviços e das indústrias transformadoras (logística , transporte, produção, etc.)
 

Otimização
Simulação

- Reconhecer a importância da otimização estocástica combinatória no contexto geral de otimização;
- Identificar os principais métodos e técnicas de simulação-otimização e simheuristics para problemas de otimização sob cenários de incerteza;
- Aplicar técnicas de simulação-otimização

1-Introdução
1.1- Métodos exatos para resolver problemas de otimização sob incerteza;
1.2- Métodos aproximados para resolver problemas de otimização sob incerteza;
2-Simulação-Otimização
2.1-Métodos híbridos que combinam simulação com otimização;
2.2-Simheuristics (combinando simulação com metaheurísticas);
3-Aplicações para problemas de otimização da vida real em situações de incerteza
3.1-Logística e problemas de transporte;
3.2- Problemas de fabricação.
 

- Spall: Introduction to Stochastic Search and Optimization, Wiley, 2003
- El-Ghazali Talbi: Metaheuristics: From Design to Implementation, Wiley 2009
- Faulin & Juan & Grasman, Fry (eds.): Decision Making in Service Industries: A Practical Approach, CRC Press
 

E-learning

A avaliação tem caráter individual e implica a coexistência de duas modalidades: avaliação contínua (60%) e avaliação final (40%). Essa avaliação será desenvolvida na aplicação de formas diversificadas, definidas no Contrato de Aprendizagem da unidade curricular.