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

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 e programação linear ou mista, dos modelos em redes e da gestão de projecos, escolher e implementar as metodologias adequadas, caracterizar as soluções obtidas e produzir recomendações.

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 obtidas. 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 redes; desenvolver modelos de redes e escolher 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 Elementos de redes 2.2. Problema da árvore de suporte de custo mínimo 2.3. Problema de caminho mais curto 2.4. Problema de fluxo máximo 2.5. Problema de fluxo de custo mínimo 2.6. 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 industrial e logística (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 progrmação linear, no âmbito de CP1, será feita interpretação económica e serão elaboradas recomendações com base em análise de sensibilidade (OA2). Em CP2, problemas de gestão industrial e logística serão representados em redes. Serão identificados os modelos e os métodos adequados para os resolver (OA3). O CP3 é dedicado ao estudo de projetos, representados em redes. Conceitos e métodos adequados são estudados (OA4).

Avaliação / Assessment

Avaliação ao longo do semestre ou avaliação por exame. Avaliação ao longo do semrestre: i) Trabalho de Grupo: • Peso de 20% na classificação final • Grupos de 4 estudantes • Pode ter discussão oral; ii) Teste Intermédio Individual: • Peso de 30% na classificação final; iii) Teste Final Individual: • Peso de 50% na classificação final • Classificação Mínima necessária 8,5; iv) Média ponderada dos testes individuais: • Pelo menos 8,5 v) Assiduidade mínima: • 2/3 das aulas leccionadas. Avaliação por exame: 100% Em ambas as modalidades poderá ser necessário realizar um exame oral. 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 metodologias de discussão. As metodologias experimentais e de discussão são cruciais para esta Unidade Curricular, uma vez que o objetivo 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 objetivos de aprendizagem consistem na aquisição de comptências 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 objetivos 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, apresenta-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 objetivos 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 projeto). O trabalho de grupo permite avaliar os dois primeiros objetivos 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 sensibiliadde).

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

* Ragsdale, C.T. (2021). Spreadsheet Modeling and Decision Analysis: A Practical Introduction to Business Analytics. 9th Ed. Cengage Learning. * Winston, W.L. (2004). Operations Research: Applications and Algorithms. 4th Ed. Duxbury Press. * Taha, H.A. (2017). Operations Research: an introduction. 10th Ed. Pearson. * Hillier, F.S. and Lieberman, G.J. (2021). Introduction to Operations Research. 11th Ed. McGraw-Hill.

Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography

* Evans, J. (2021). Business Analytics. 3rd Ed. Global Edition. Pearson. * Ragsdale, C.T. (2001). Spreadsheet Modeling and Decision Analysis: A Practical Introduction to management science. 3rd Ed. South-western College Publishing.

Data da última atualização / Last Update Date

2024-07-24