Planeamento

Aulas

Aula 1. Apresentação da UC

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

Aula 2. Optimização na Ciência de Dados

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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

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

Aula 4. Programação Linear 2

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

Aula 5. Programação Linear 3

5

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

Aula 6. Programação Linear 4

6

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

Aula 7. Programação Linear 5

7

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

Aula 8. Programação Linear 6

8

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

9

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

Aula 10. Programação Linear 8

10

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

Aula 11. Programação Linear 9

11

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

Aula 12. Programação Linear 10

12

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

Aula 13. Programação Linear Inteira 1

13

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

14

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

15

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

16

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

17

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

18

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

Aula 19. Programação Não Linear 1

19

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

20

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

21

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

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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

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Consolidação. Exercícios de aplicação.

Aula 24. Consolidação 4

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Consolidação. Exercícios de aplicação.