Planeamento

Aulas

Aula 1. Apresentação da UC

Apresentação: objectivos; programa; avaliação; bibliografia; funcionamento das aulas e trabalho autónomo.


Aula 2. Optimização na Ciência de Dados

A optimização como ferramente de apoio à tomada de decisão e sua contextualização na Ciência de Dados, no Business Analytics e em áreas afins. Programação linear: modelo geral; exercício de modelação.


Aula 3. Programação Linear 1

Programação linear (cont.): resolução gráfica; noção de região admissível, ponto extremo e curva de nível. Exercícios de aplicação.


Aula 4. Programação Linear 2

Programação linear (cont.): resolução gráfica; noção de região admissível, ponto extremo e curva de nível. Exercícios de aplicação.


Aula 5. Programação Linear 3

Programação linear (cont.): modelação de problemas em programação linear; resolução (Solver para Excel); interpretação de resultados. Exercícios de aplicação.


Aula 6. Programação Linear 4

Programação linear (cont.): modelação de problemas em programação linear; resolução (Solver para Excel); interpretação de resultados. Exercícios de aplicação.


Aula 7. Programação Linear 5

Programação linear (cont.): modelação de problemas em programação linear; resolução (Solver para Excel); interpretação de resultados. Exercícios de aplicação.


Aula 8. Programação Linear 6

Programação linear (cont.): análise de sensibilidade; interpretação geométrica; interpretação a partir dos relatórios do Solver para Excel. Exercícios de aplicação.


Aula 9. Programação Linear 7

Programação linear (cont.): análise de sensibilidade (cont.). Exercícios de aplicação.


Aula 10. Programação Linear 8

Programação linear (cont.): análise de sensibilidade (cont.). Exercícios de aplicação.


Aula 11. Programação Linear 9

Programação linear (cont.): análise de sensibilidade (cont.). Exercícios de aplicação.


Aula 12. Programação Linear 10

Programação linear (cont.): análise de sensibilidade (cont.). Exercícios de aplicação.


Aula 13. Programação Linear Inteira 1

Programação linear inteira: integralidade; região admissível; modelação de problemas em programação linear inteira; resolução (Solver para Excel); resolução usando o Solver para Excel; interpretação de resultados. Exercícios de aplicação.


Aula 14. Programação Linear Inteira 2

Programação linear inteira (cont.): modelação de problemas em programação linear inteira; resolução (Solver para Excel); interpretação de resultados. Exercícios de aplicação.


Aula 15. Programação Linear Inteira 3

Programação linear inteira (cont.): modelação de problemas em programação linear inteira; resolução (Solver para Excel); interpretação de resultados. Exercícios de aplicação.


Aula 16. Programação Linear Inteira 4

Programação linear inteira (cont.): modelação de problemas em programação linear inteira; resolução (Solver para Excel); interpretação de resultados. Exercícios de aplicação.


Aula 17. Programação Linear Inteira 5

Programação linear inteira (cont.); integralidade; região admissível (rev.); limites superiores e limites inferiores: obtenção a partir da relaxação em programação linear e de soluções admissíveis. Resolução de exercícios.


Aula 18. Programação Linear Inteira 6

Programação linear inteira (cont.): algoritmo de Branch-and-Bound. Resolução de exercícios.


Aula 19. Programação Não Linear 1

Programação não linear: características e estratégias de resolução; óptimos locais e óptimos globais; multiplicadores de Lagrange. Modelação de problemas em programação não linear e sua resolução usando o Solver para Excel. Exercícios de aplicação.


Aula 20. Programação Não Linear 2

Programação não linear (cont.): modelação de problemas em programação não linear; resolução (Solver para Excel); interpretação de resultados. Exercícios de aplicação.


Aula 21. Programação Não Linear 3

Programação não linear (cont.): modelação de problemas em programação não linear; resolução (Solver para Excel); interpretação de resultados. Exercícios de aplicação.


Aula 22. Programação Não Linear 4

Programação não linear (cont.): modelação de problemas em programação não linear; resolução (Solver para Excel); interpretação de resultados. Exercícios de aplicação.


Aula 23. Consolidação 3

Consolidação. Exercícios de aplicação.


Aula 24. Consolidação 4

Consolidação. Exercícios de aplicação.