«Investigação Operacional»

Regente da disciplina: Prof. Miguel Casquilho
1. Nome e objectivo da disciplina:  Investigação Operacional
  A Investigação Operacional (IO) oferece técnicas específicas para optimizar e gerir operações, estas nomeadamente do contexto de organizações, para agir da melhor maneira —máximo lucro ou mínimo custo— com os recursos disponíveis.  Este conceito geral tem inúmeras aplicações: projecto e condução de operações em engenharia, distribuição de produtos, planeamento (industrial, agrícola), gestão na saúde, operações militares, logística, telecomunicações.  Utiliza-se o computador e a Internet.
  Numa época de concorrência e escassez de matérias-primas, não devem os sistemas industriais (e outros) funcionar afastados do óptimo.  A IO fornece técnicas e promove hábitos de análise provenientes da pesquisa do modelo do sistema.

2. Justificação da disciplina e da sua inserção no curriculum
  Na IO, da observação passa-se à formulação (matemática) do problema, com os dados relevantes.  Podem-se identificar casos típicos, resolúveis por algoritmos apropriados, por vezes muito eficientes —como é exemplo notável a Programação Linear—, algoritmos hoje divulgados e que convém conhecer.  Da generalidade da IO resulta uma promissora vantagem, quando o estudante ainda não pode prever a natureza do seu futuro profissional.
  Como benefício acessório para uma organização, a IO aponta para a melhoria (optimizar), mesmo quando a solução actual já serve.  Pode, assim, daí advir a pequena —ou grande— melhoria de rendimento eventualmente crucial em concorrência.

3. PROGRAMA (máximo) da disciplina
Métodos determinísticos
Programação Linear (LP)  Modelo; algoritmo do simplex de Dantzig; «método matricial»; dualidade; resolução computacional.
Problema do transporte  Modelo; algoritmo do stepping-stone; resolução computacional.
Problema da afectação  Modelo; algoritmo húngaro.
Teoria dos jogos.
Sequenciação.
Métodos probabilísticos
Gestão de stocks  Modelos; componentes dos modelos de gestão de stocks; procura uniforme; procura aleatória e nível óptimo de stock.
Simulação de variáveis aleatórias  Experimentação amostral sobre modelos (método de Monte Carlo); geração de «números aleatórios» uniformes e não-uniformes.
Fenómenos («filas») de espera  Estrutura dos modelos de filas de espera.  Chegadas poissonianas; serviço exponencial.  Filas infinitas; filas finitas.  Resolução computacional.
Optimização em redes: programação dinâmica (PD)  Características dos problemas de PD; PD determinística; PERT ("program evaluation and review technique"); caminho crítico.
Problema do caixeiro-viajante  Optimização de rotas em circuitos ou outras sequências cíclicas.
Substituição de equipamento com desgaste aleatório

4. Avaliação de conhecimentos   Mediante exame final escrito, com consulta. Pode o aluno, ainda, fazer: um trabalho (peso de 30 %). Eventual prova oral para nota de 18 ou mais.

5. Bibliografia
    • Casquilho, 1995, "Folhas" da cadeira, IST.
    • Hillier, Lieberman, 2005, "Introduction to Operations Research", 8th. ed., McGraw-Hill.
    • Bronson, "Operations Research", Schaum, McGraw-Hill (exercícios)

http://web.ist.utl.pt/~ist11038/acad/or/io_prog.php Created: 1998 — Last modified: 2017-02-05