Métodos Quantitativos de Gestão

Conhecimentos de Base Recomendados

NA

Métodos de Ensino

O ensino consiste essencialmente em aulas teorico-práticas, em que cada matéria é iniciada com uma apresentação dos conceitos de base e modelos, dando-se em seguida especial ênfase à resolução de exercícios. Os alunos são encorajados a participar ativamente na análise e resolução dos exercícios, de modo a desenvolverem as suas capacidades de modelação e sentido crítico que possibilitem depois a análise de casos mais complexos.

As aulas incluem também uma componente laboratorial com a utilização do computador. São usadas folhas de cálculo e o Solver do Excel para a resolução dos problemas.

A avaliação consiste em exame final.

Resultados de Aprendizagem

Esta unidade curricular tem como objetivo principal que os alunos adquiram competências na modelação de problemas, uma base importante para que estejam preparados para adquirir competências mais sofisticadas na área das ciências da gestão (management science).

Pretende-se que o aluno: compreenda o que é um modelo e os pressupostos subjacentes à sua utilização; construa modelos de apoio à tomada de decisão; saiba avaliar de forma crítica a aplicação de um modelo.

As competências a desenvolver são:

• Capacidade de abstração e raciocínio quantitativo

• Competências de modelação formal (usando modelos matemáticos)

• Aptidão para construir e analisar modelos autonomamente

Como objetivos mais específicos, no final do programa, o aluno deverá ser capaz de:

• Formular problemas de otimização usando modelos de programação linear e programação inteira.

• Identificar problemas de estrutura em rede.

• Resolver problemas no computador, usando software adequado, e interpretar resultados.

Estágio(s)

Não

Programa

• Modelos: finalidade, limitações e pressupostos.

• Formulação de problemas de programação linear e programação inteira, incluindo os modelos de transportes e afetação.

• Modelos de otimização em redes: fluxo de custo mínimo, caminho mais curto, árvore abrangente mínima e fluxo máximo. Formulação de problemas. O algoritmo PRIM para a resolução do problema da árvore abrangente mínima.

• Formulação de problemas de programação linear com variáveis binárias para representar decisões ‘sim-não’, disjunção de condições, custos fixos, satisfação de K entre N restrições, etc. Problemas de localização com afetação e /ou distribuição.

• Resolução de problemas em computador usando o Solver do Microsoft Excel. Interpretação de resultados e análise de sensibilidade.

• Breve visão geral sobre diferentes tipos de abordagens para a resolução de problemas de otimização e desenvolvimentos recentes na área: métodos exatos vs. heurísticos, abordagens tradicionais e metaheurísticas.

Docente(s) responsável(eis)

Rui Pedro Santos Lourenço

Métodos de Avaliação

Avaliação final
Exame: 100.0%

Bibliografia

WILLIAMS, H. P. — Model building in mathematical programming. 3rd ed. rev. Chichester: John Wiley & Sons, 1993.

HILLIER, Frederick S.; LIEBERMAN, Gerald J. — Introdução à pesquisa operacional. 8ª ed. São Paulo: McGraw-Hill Interamericana do Brasil, 2006.

COSTA, João Paulo; ALVES, Maria João; CLÍMACO, João Namorado - Exercícios para as aulas de Investigação Operacional. Coimbra: FEUC, 1996.

FIGUEIRA, José; SILVA, Carlos Gomes da — Problemas de programação linear, inteira e inteira-mista. Coimbra: FEUC, 2004.