Ficha Unidade Curricular (FUC)

Informação Geral / General Information


Código :
L0105
Acrónimo :
L0105
Ciclo :
1.º ciclo
Línguas de Ensino :
Inglês (en), Português (pt)
Língua(s) amigável(eis) :
Inglês, Português

Carga Horária / Course Load


Semestre :
1
Créditos ECTS :
6.0
Aula Teórica (T) :
0.0h/sem
Aula Teórico-Prática (TP) :
54.0h/sem
Aula Prática e Laboratorial (PL) :
0.0h/sem
Trabalho de Campo (TC) :
0.0h/sem
Seminario (S) :
0.0h/sem
Estágio (E) :
0.0h/sem
Orientação Tutorial (OT) :
1.0h/sem
Outras (O) :
0.0h/sem
Horas de Contacto :
55.0h/sem
Trabalho Autónomo :
95.0
Horas de Trabalho Total :
150.0h/sem

Área científica / Scientific area


Investigação Operacional

Departamento / Department


Departamento de Métodos Quantitativos para Gestão e Economia

Ano letivo / Execution Year


2024/2025

Pré-requisitos / Pre-Requisites


Não existem.

Objetivos Gerais / Objectives


No final da Unidade Curricular, o estudante deverá ter adquirido as competências necessárias para listar os principais modelos de apoio à tomada de decisão no âmbito da programação linear, dos modelos em redes e da gestão de projectos, aplicar as metodologias adequadas e interpretar e produzir recomendações com base nas soluções obtidas.

Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes


Ao concluir a Unidade Curricular o estudante deverá ser capaz de: OA1. Desenvolver formulações em programação linear e programação linear inteira ou mista que permitam resolver problemas de apoio à decisão; utilizar um programa generalista para determinar soluções; caracterizar as soluções. OA2. Fazer a interpretação económica e produzir recomendações baseadas nas soluções obtidas e na análise de sensibilidade. OA3. Diferenciar os modelos de redes e escolher aquele que permite resolver um determinado problema de apoio à decisão; desenvolver modelos de redes e aplicar as metodologias adequadas à sua resolução. OA4. Desenhar a rede representativa de um projecto; resolver problemas de gestão de tempo, de custos e de recursos.

Conteúdos Programáticos / Syllabus


CP1. PROGRAMAÇÃO LINEAR E PROGRAMAÇÃO LINEAR INTEIRA 1.1. Formulações em programação linear 1.2. Software de optimização 1.3. Interpretação económica e análise de sensibilidade 1.4. Formulações em programação linear inteira e mista 1.5. Aplicações da programação linear e linear inteira CP2. MODELOS EM REDES 2.1. Problema da árvore de suporte de custo mínimo 2.2. Problema do caminho mais curto 2.3. Problema do fluxo máximo 2.4. Problema do fluxo de custo mínimo 2.5. Aplicações de modelos em redes CP3. GESTÃO DE PROJECTOS 3.1. Desenho de redes ANA e ANN 3.2. Análise temporal: CPM e PERT 3.3. Análise económica 3.4. Gestão de recursos 3.5. Aplicações de gestão de projectos

Demonstração da coerência dos conteúdos programáticos com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the curricular units content dovetails with the specified learning outcomes


Esta "demonstração de coerência" decorre da interligação dos conteúdos programáticos (CP) com os objectivos de aprendizagem (OA), como a seguir se explicita: OA1 – CP1, CP2 OA2 – CP1 OA3 – CP2 OA4 – CP3 O desenvolvimento de formulações em programação linear, linear inteira ou mista e a utilização de um programa generalista para determinar soluções (OA1) serão aplicados a problemas gerais de gestão (no âmbito do CP1) e aos problemas de caminho mais curto, de fluxo máximo e fluxo de custo mínimo (no âmbito do CP2). Para as soluções dos problemas de programação linear, no âmbito de CP1, será feita interpretação económica e serão elaboradas recomendações com base em análise de sensibilidade (OA2). Em CP2, serão representados problemas de gestão em redes. Serão identificados os modelos e os métodos adequados para os resolver (OA3). O CP3 é dedicado ao estudo de projectos, representados em redes; serão estudados conceitos e métodos adequados (OA4).

Avaliação / Assessment


Avaliação ao longo do semestre: i) Trabalho de Grupo: 20% (grupos de 5 estudantes; pode ter discussão oral); ii) Teste Intermédio: 30% iii) Teste Final: 50% (classificação >= 7,5); iv) Média dos testes escritos >= 8,5; v) Assiduidade mínima: 2/3 das aulas leccionadas. Avaliação por exame: 100% Pode ter exame oral (em ambas as modalidades de avaliação) Escala: 0-20 valores

Metodologias de Ensino / Teaching methodologies


As aulas desta Unidade Curricular são teórico-práticas. Nestas aulas serão aplicadas diversos modelos e metodologias de ensino. As aulas teórico-práticas permitem utilizar metodologias de ensino expositivas, experimentais e de discussão. Para apresentar os conceitos, as metodologias e métodos de resolução relativos a todos os conteúdos programáticos será utilizada uma metodologia expositiva. Para aplicar as metodologias e os métodos de resolução de problemas estudados, e utilizar o software, serão resolvidos diversos exercícios nas aulas, pelo que se utilizará uma metodologia experimental. Para analisar os resultados obtidos, aplicar-se-á uma metodologia de discussão. As metodologias experimentais e de discussão são cruciais para esta Unidade Curricular, uma vez que o objectivo da Investigação Operacional é a resolução de problemas reais. Os estudantes são encorajados a participar nas aulas. Além das metodologias já mencionadas, o trabalho autónomo dos estudantes é relevante para a aquisição e o desenvolvimento das competências. Este trabalho autónomo consiste na leitura da bibliografia, na resolução de exercícios e na resolução do trabalho de grupo. O Planeamento de Aulas inclui linhas orientadoras para o trabalho autónomo.

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 metodologias de ensino visam o desenvolvimento das principais competências dos estudantes que permitam cumprir com cada um dos objectivos de aprendizagem. Em traços gerais, os objectivos de aprendizagem consistem na aquisição de competências de resolução de um conjunto de problemas, na análise de resultados e na elaboração de recomendações. Cada uma das metodologias de ensino contribui para todos os objectivos de aprendizagem. A metodologia expositiva (ME1) será utilizada para apresentar os conceitos teóricos necessários e os métodos de resolução de problemas. A metodologia experimental (ME2) será aplicada através da utilização de software generalista e da resolução de exercícios. A discussão de resultados (ME3) permitirá desenvolver a capacidade de análise dos resultados e a elaboração de recomendações. Dada a natureza da Investigação Operacional, resolução de problemas reais, o trabalho autónomo dos estudantes é crucial para o desenvolvimento das competências de resolução e análise. Na grelha a seguir, apresentam-se as principais interligações entre as metodologias de ensino (ME) e os respectivos objectivos de aprendizagem (OA). ME1 - OA1, OA2, OA3, OA4 ME2 - OA1, OA2, OA3, OA4 ME3 - OA1, OA2, OA3, OA4 Todos os objectivos de aprendizagem serão avaliados nas provas escritas (formular em programação linear, linear inteira ou mista, interpretação e análise económica das soluções, representação de problemas em redes, identificação dos modelos adequados, gestão de projectos). O trabalho de grupo permite avaliar os dois primeiros objectivos de aprendizagem (formular em programação linear, linear inteira ou mista, resolver os problemas, interpretação e análise económica das soluções, elaborar recomendações com base em análise de sensibilidade).

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


Winston, W.L., Operations Research: Applications and Algorithms, 2004, 4th Ed., Duxbury Press, https://books.google.pt/books/about/Operations_Research_Applications_and_Alg.html?id=Y9NYEAAAQBAJ&redir_esc=y Ragsdale, C.T., Spreadsheet Modeling and Decision Analysis: A Practical Introduction to Business Analytics, 2021, 8th Ed. Cemgage Learning, https://www.cengageasia.com/TitleDetails/isbn/9780357132098 Hillier, F.S., Lieberman, G.J., Introduction to Operations Research, 2021, 10th Ed., McGraw-Hill, https://www.mheducation.com/highered/product/introduction-operations-research-hillier-lieberman/M9781259872990.html

Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography


Taha, H.A., Operations Research: an introduction, 2017, 10th Ed., Pearson, https://www.pearson.com/en-us/subject-catalog/p/operations-research-an-introduction/P200000003528/9780137526567 Ragsdale, C.T., Spreadsheet Modeling and Decision Analysis: A Practical Introduction to management science, 2001, 3rd Ed., South-western College Publishing, Eiselt, H.A., Sandblom, C. L., Operations Research: A model-based approach, 2012, Springer Texts in Business and Economics, https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-31054-6_14 Nunes, A.C., Cortinhal, M.J., Costa, A., Lopes, M.J., Lecture notes of Linear Programming, Network Optimization and Project Management, 2023, Iscte, Moodle Evans, J., Business Analytics, 2021, 3rd Ed., Global Edition. Pearson, https://www.pearson.com/en-gb/subject-catalog/p/business-analytics-global-edition/P200000004157/9781292339047

Data da última atualização / Last Update Date


2024-08-02