Ficha Unidade Curricular (FUC)

Informação Geral / General Information


Código :
04662
Acrónimo :
OC
Ciclo :
2.º ciclo
Línguas de Ensino :
Português (pt)
Língua(s) amigável(eis) :
--

Carga Horária / Course Load


Semestre :
1
Créditos ECTS :
6.0
Aula Teórica (T) :
0.0h/sem
Aula Teórico-Prática (TP) :
30.0h/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 :
31.0h/sem
Trabalho Autónomo :
119.0
Horas de Trabalho Total :
150.0h/sem

Área científica / Scientific area


Matemática

Departamento / Department


Departamento de Matemática

Ano letivo / Execution Year


2024/2025

Pré-requisitos / Pre-Requisites


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Objetivos Gerais / Objectives


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


No final da UC o aluno deverá ser capaz de: OA1 - Usar métodos de Otimização linear e quadrática. OA2- Aplicar métodos numéricos de otimização clássica. OA3 – Entender, aplicar e adaptar algumas metaheurísticas. AO4 - Entender, aplicar e adaptar os principais métodos de descida do gradiente.

Conteúdos Programáticos / Syllabus


1-Introdução e Revisão 1.1- Introdução 1.2- Programação Linear e Quadrática 1.3 - Cálculo Diferencial, Otimização livre e condicionada 1.4 - Métodos numéricos 2- Metaheurísticas 2.1- Arrefecimento Simulado 2.2- Métodos de Pesquisa Tabu 2.3- Algoritmos Evolucionários 3-Descida do Gradiente e variações 3.1 Descida do Gradiente 3.2 Descida do Gradiente Estocástico 3.3 Momentum 3.4 Adagrad 3.5 Outros

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


CP1 - AO1, OA2. CP2 - AO3 CP3 - OA4

Avaliação / Assessment


As modalidades de avaliação são: - Avaliação periódica: teste (50%) + trabalhos (50%), ou- Avaliação por Exame (100%). - Aprovação em avaliação periódica requer uma nota mínima de 9.0 em 20 no teste.

Metodologias de Ensino / Teaching methodologies


Dividem-se em aulas teórico-práticas e aulas práticas em MATLAB,de acordo com as seguintes metodologias de ensino-aprendizagem (MEA): MEA1.Exposição e discussão MEA2.Resolução de exercícios MEA3.Trabalho autónomo do aluno

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


OA1 - MEA1-MEA3 OA2 - MEA1-MEA3 OA3 - MEA1-MEA3

Observações / Observations


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Bibliografia Principal / Main Bibliography


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Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography


Data da última atualização / Last Update Date


2024-02-16