Ficha Unidade Curricular (FUC)
Informação Geral / General Information
Carga Horária / Course Load
Área científica / Scientific area
Investigação Operacional
Departamento / Department
Departamento de Métodos Quantitativos para Gestão e Economia
Ano letivo / Execution Year
2023/2024
Pré-requisitos / Pre-Requisites
NA
Objetivos Gerais / Objectives
No final desta Unidade Curricular, o estudante deverá ter adquirido as competências necessárias para listar os principais modelos e técnicas prescritivas, desenvolver modelos e interpretar e produzir recomendações com base nos resultados obtidos, focado no apoio à tomada de decisão para aplicações em Gestão.
Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes
Ao concluir esta Unidade Curricular o estudante deverá ser capaz de: OA1: Identificar modelos prescritivos de apoio à tomada de decisão adequados para aplicações em gestão. OA2: Identificar técnicas prescritivas de apoio à tomada de decisão adequados para aplicações em gestão. OA3: Desenvolver modelos de apoio à decisão para aplicações em gestão. OA4: Utilizar programas generalistas para resolver modelos de apoio à decisão. OA5: Interpretar e produzir recomendações baseadas nos resultados dos modelos de apoio à decisão.
Conteúdos Programáticos / Syllabus
P1. Modelos e técnicas de optimização matemática 1.1 Optimização Linear 1.2 Optimização com variáveis inteiras 1.3. Optimização Não Linear 1.4 Aplicações da optimização matemática na Gestão 1.5 Resolução usando software 1.6 Fazer recomendações prescritivas P2. Modelos e técnicas de optimização multiobjectivo 2.1 Modelos multiobjectivo 2.2 Aplicações da optimização multiobjectivo na Gestão 2.3 Resolução usando software 2.4 Fazer recomendações prescritivas P3. Técnicas de optimização heurística 3.1 Introdução à optimização heurística 3.2 Aplicações da optimização heurística na Gestão 3.3 Resolução usando software 3.4 Fazer recomendações prescritivas P4. Outros modelos e técnicas prescritivas para Gestão
Demonstração da coerência das metodologias de ensino e avaliação com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the teaching and assessment methodologies are appropriate for the learning outcomes
O alinhamento dos conteúdos programáticos (P) com os objectivos de aprendizagem (OA) é o seguinte: OA1: P1, P2 e P4 OA2: P1, P2, P3 e P4 OA3: P1, P2 e P4 OA4: P1, P2, P3 e P4 OA5: P1, P2, P3 e P4
Avaliação / Assessment
1. AVALIAÇÃO PERIÓDICA: a) Teste escrito (60%); b) Trabalho de grupo com discussão (40%); c) Presença em, pelo menos, 2/3 das aulas. 2. AVALIAÇÃO POR EXAME (1.ª e 2.ª Época): a) Teste escrito (60%); b) Projecto individual com discussão (40%). A aprovação (na avaliação Periódica ou por Exame): i) Requere classificação mínima de 8,5 em cada prova; ii) Pode ser exigida uma prova oral. Escala: 0-20 valores.
Metodologias de Ensino / Teaching methodologies
Serão utilizadas as seguintes metodologias de ensino (ME): ME1. Expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência. ME2. Participativas, com análise e resolução de exercícios de aplicação. ME3. Activas, com resolução prática de exercícios de aplicação e de trabalhos de grupo. ME4. Experimentais, com desenvolvimento e exploração de modelos em computador. ME5. Auto-estudo, relacionado com o trabalho autónomo do estudante, tal como consta no Planeamento das Aulas.
Demonstração da coerência das metodologias de ensino e avaliação com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the teaching and assessment methodologies are appropriate for the learning outcomes
As principais interligações entre as metodologias de ensino (ME) e os objectivos de aprendizagem (OA) são as seguintes: ME1: OA1, OA2, OA3, OA4 e OA5 ME2: OA1, OA2, OA3, OA4 e OA5 ME3: OA1, OA2, OA3, OA4 e OA5 ME4: OA1, OA2, OA3, OA4 e OA5 ME5: OA1, OA2, OA3, OA4 e OA5
Observações / Observations
Os estudantes abrangidos pelo “Regulamento de Estudantes com Estatuto Especial” deverão contactar o docente da UC, ou o Coordenador da mesma, na primeira semana de aulas de cada semestre, com vista ao enquadramento dos processos de aprendizagem e de avaliação na Unidade Curricular.
Bibliografia Principal / Main Bibliography
* Evans, J. (2021). Business Analytics, 3rd Ed. Global Edition. Pearson. * Ragsdale, C.T. (2017). Spreadsheet Modeling and Decision Analysis: A Practical Introduction to Business Analytics, 8th Ed. Cengage Learning. * Murty, K. G. (2003). Optimization Models For Decision Making: Volume 1. Web-book. http://www-personal.umich.edu/~murty/books/opti_model/
Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography
* Greasley, A. (2019) Simulating Business Processes for Descriptive, Predictive and Prescriptive Analytics, De Gruyter. * Borshchev, A. (2015). The Big Book of Simulation Modeling. Multimethod Modeling with AnyLogic 6. * Taha, H. A. (2016). Operations Research: An Introduction, 10th Ed. Pearson. * Korte, B. and Vygen, J. (2012). Combinatorial Optimization: Theory and Algorithms, 5th edition. Springer. * Pinedo, M.L. (2012). Scheduling: Theory, Algorithms, and Systems, 4th edition. Springer. * Cook, J.W. (2014). In Pursuit of the Traveling Salesman: Mathematics at the Limits of Computation, 3rd Ed. Princeton University Press.
Data da última atualização / Last Update Date
2024-02-16