Ficha Unidade Curricular (FUC)
Informação Geral / General Information
Carga Horária / Course Load
Área científica / Scientific area
Tecnologia, Produção e Operações
Departamento / Department
Departamento de Marketing, Operações e Gestão Geral
Ano letivo / Execution Year
2025/2026
Pré-requisitos / Pre-Requisites
Nenhum
Objetivos Gerais / Objectives
Esta é uma unidade curricular avançada de Investigação Operacional. O objetivo desta unidade curricular é familiarizar os alunos com abordagens e metodologias de Investigação Operacional na área de Gestão de Logística, contemplando decisões a nível estratégico, tático e operacional.
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 aluno deve estar apto para: 1. Modelar alguns problemas de logística utilizando formulações em Programação Linear e Programação Linear Inteira ou Mista; 2. Aplicar algumas metodologias de Programação Linear Multiobjetivo; 3. Aplicar os algoritmos adequados para a resolução do problema em estudo.
Conteúdos Programáticos / Syllabus
1. Modelação matemática de problemas logísticos e metodologias para a sua resolução: 1.1. Introdução à Programação Linear Multiobjectivo; 1.2. Introdução às Heurísticas; 1.3. Problema de Bin Packing; 1.4. Modelos de Localização de Serviços; 1.5. Modelos de Recolha e Distribuição de Produtos; 1.6. Sequenciamento de tarefas; 1.7. Problemas de Cobertura.
Demonstração da coerência dos conteúdos programáticos com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the curricular unit's content dovetails with the specified learning outcomes
Esta demonstração de coerência decorre da interligação dos conteúdos programáticos com os objetivos de aprendizagem (OA), como a seguir se explicita: OA1. 1.3., 1.4. e 1.7. OA2. 1.1. e 1.4. OA3. De 1.3 a 1.7.
Avaliação / Assessment
Duas opções: 1.Avaliação Periódica: trabalho de grupo (30%), no máximo 4 elementos; teste intermédio (20%); um teste final (50%). Nota do teste final >= 7.5 Aprovação: média >= 9.5; Presença em, pelo menos, 2/3 das aulas. 2. Avaliação por Exame Final; Em ambas, os alunos poderão ser sujeitos a uma prova oral.
Metodologias de Ensino / Teaching methodologies
As metodologias de ensino-aprendizagem visam o desenvolvimento das principais competências de aprendizagem dos alunos que permitam cumprir com cada um dos objetivos de aprendizagem, pelo que, na grelha a seguir, apresentam-se as principais interligações entre as metodologias de ensino-aprendizagem e os respetivos objetivos. Metodologias de ensino-aprendizagem (MEA) Objetivo de aprendizagem (0A) 1. Expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência OA1, OA2 e OA3. 2. Participativas, com análise e resolução de exercícios práticos OA1, OA2 e OA3. 3. Ativas, com realização de trabalhos de grupo OA1, OA2 e OA3. 4. Experimentais, com desenvolvimento e exploração de modelos em computador OA1, OA2 e OA3. 5. Auto-estudo, relacionadas com o trabalho autónomo do aluno, tal como consta no Planeamento das Aulas. OA1, OA2 e OA3.
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
Serão usadas as seguintes metodologias de ensino-aprendizagem (ME): 1. Expositivas, para apresentação dos quadros teóricos de referência 2. Participativas, com análise e resolução de exercícios práticos 3. Ativas, com realização de trabalhos de grupo 4. Experimentais, com desenvolvimento e exploração de modelos em computador 5. Auto-estudo, relacionado com o trabalho autónomo do aluno
Observações / Observations
Os alunos abrangidos pelo Regulamento Interno para Estudantes com Estatutos Especiais deverão contactar com o docente da UC, ou com o Coordenador da mesma, na primeira semana de aulas de cada semestre, com vista ao enquadramento dos processos de aprendizagem e avaliação na UC.
Bibliografia Principal / Main Bibliography
Ragsdale, C.T. (2001). Spreadsheet Modeling & Decision Analysis. 3rd edition, South Western. Ragsdale, C.T. (2021). Spreadsheet Modeling & Decision Analysis: A practical introduction to Business Analytics.. 9td edition, Cengage Learning Inc.South Taha, Hamdy A. (2017), Operations Research: an introduction, 10th ed., Pearson ? Prentice Hall. Murty, K. Junior Level Web-Book for Optimization Models for decision Making, Chapter 9, pp 425-510. Korte, B. and Vygen, J. (2018). Combinatorial Optimization: Theory and Algorithms, 6th edition, Springer. Wolsey, L.A. (1998). Integer Programming, Wiley-Blackwell. Pinedo, M.L. (2016). Scheduling: Theory, Algorithms, and Systems, 5th edition, Springer.
Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography
Lecture notes. Cook, J.W. (2014). In Pursuit of the Traveling Salesman. Mathematics at the Limits of Computation, 3rd edition. Princeton University Press. Simchi-Levi, D., Chen, X. and Bramel, J. (2021). The Logic of Logistics: Theory, Algorithms and Applications for Logistics and Supply Chain Management, 4th edition, Springer Series in Operations Research, Springer.
Data da última atualização / Last Update Date
2025-07-22