Tópicos Avançados de Investigação Operacional

Ano
1
Ano lectivo
2023-2024
Código
03000101
Área Científica
Engenharia Eletrotécnica e de Sistemas Inteligentes
Língua de Ensino
Português
Outras Línguas de Ensino
Inglês
Modo de Ensino
Presencial
Créditos ECTS
6.0
Tipo
Opcional
Nível
3º Ciclo - Doutoramento

Conhecimentos de Base Recomendados

Conhecimentos sobre modelos e algoritmos de optimização. Domínio de uma linguagem de programação.

Métodos de Ensino

Realização de seminários e sessões de orientação tutorial sobre os conteúdos programáticos acima mencionados. Estas sessões serão, uma vez adquiridas as competências básicas, orientadas em função do trabalho específico a desenvolver por cada aluno, que se procurará ter potencial interesse para a tese de doutoramento.

Elementos de avaliação: relatório detalhado descrevendo as implementações computacionais dos algoritmos e a respectiva análise comparativa, bem como um artigo científico desejavelmente a ser submetido a uma conferência internacional ou revista de boa qualidade.

Resultados de Aprendizagem

Dotar os alunos de competências metodológicas avançadas na área de investigação operacional / optimização, com particular ênfase nas abordagens meta-heurísticas para tratar problemas de optimização complexos (de natureza combinatória, não linear, e com múltiplas funções objectivo). Apresentar exemplos ilustrativos de problemas de engenharia que têm sido tratados com estas técnicas.

Estágio(s)

Não

Programa

Meta-heurísticas em problemas complexos de optimização combinatória e não linear. Pesquisa tabu. Recuo simulado (simulated annealing). Algoritmos genéticos/evolutivos. Optimização com enxames de partículas. Evolução diferencial. Aplicações em problemas de engenharia. 

Docente(s) responsável(eis)

Telmo Miguel Pires Pinto

Métodos de Avaliação

Avaliação
Trabalho de investigação: 100.0%

Bibliografia

- Z. Michalewicz, D. B. Fogel. "How to Solve It: Modern Heuristics", Springer, 2004.

- E. Talbi. "Metaheuristcs - from design to implementation”, Wiley, 2009.

- R. Takahashi, A. G. Cunha, C. H. Antunes (Coord.). "Manual de Computação Evolutiva e Metaheurística", Imprensa da Universidade de Coimbra, 2012.

- A. Duarte, M. Laguna, R. Marti. "Metaheuristics for Business Analytics, A Decision Modeling Approach", EURO Advanced Tutorials on Operational Research, Springer, 2018.

Outra bibliografia será definida nas sessões tutoriais de acordo com o problema a resolver e as técnicas algorítmicas a aplicar.

Other bibliography will be defined in the tutorial sessions according to the problems to be tackled and the algorithmic techniques to be applied.