Carga horária da disciplina: 4 horas/aula

Professor(es) em 2024-2

Turma 21	Professor: Gustavo Peixoto Silva - www | e-mail Horários: Terça-feira (10h10 - 11h50) Quinta-feira (10h10 - 11h50)
Turma 22	Professor: Gladston Juliano Prates Moreira - www | e-mail Horários: Segunda-feira (19h00 - 20h40) Quarta-feira (21h00 - 22h40)

Objetivos

Dar ao aluno uma visão geral da otimização e dos métodos clássicos para a solução de problemas de otimização linear e não linear, além de uma introdução a heurísticas. Habilitar o aluno a desenvolver modelos computacionais que resolvem problemas de programação linear utilizando um ambiente de programação específico e muito difundido no meio.

Ementa

Programação linear e inteira: formulação, modelagem, algoritmo Simplex, planos de corte, uso de pacotes de software, métodos de enumeração implícita; programação não linear: conceitos básicos e condições de otimalidade, modelos e aplicações; heurísticas: conceitos básicos, estruturas de vizinhança, heurísticas clássicas de construção e refinamento; metaheurísticas com uma única solução e populacionais.

Conteúdo Programático

- Otimização: introdução
- Modelagem em Programação Linear e Inteira
- Forma-padrão de um Problema de Programação Linear (PPL)
- Solução gráfica de um PPL
- Fundamentação teórica do método SIMPLEX: introdução, caracterização do conjunto de soluções viáveis e vértice do politopo
- O algoritmo SIMPLEX: geração de soluções básicas viáveis, método das duas fases e interpretação geométrica
- Planos de corte
- Enumeração implícita
- Uso de pacotes de Programação Linear e Inteira
- Otimização Inteira em Redes
- Programação não linear: introdução, caracterização, conceitos básicos e condições de otimalidade
- Modelos e aplicações
- Heurísticas: conceitos básicos
- Heurísticas construtivas
- Heurísticas clássicas de refinamento
- Metaheurísticas com uma única solução
- Metaheurísticas populacionais

Bibliografia

- GOLDBARG, Marco Cesar; LUNA, Henrique Pacca L. Otimização combinatória e programação linear: modelos e algoritmos. Rio de Janeiro: Campus, 2000.
- RAO, Singiresu S. Engineering optimization: theory and practice. 3. ed. New York: Wiley-Interscience, 1996.
- TAHA, Hamdy A. Pesquisa operacional. 8. ed. São Paulo: Prentice-Hall, 2008.

Bibliografia complementar

- LACHTERMACHER, Gerson. Pesquisa operacional na tomada de decisões: modelagem em excel . 3. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2007.
- WINSTON, Wayne L. Operations research: applications and algorithms. 4. ed. Belmont: Thomson Brooks Cole, 2004.
- BAZARAA, M. S.; SHERALI, Hanif D.; SHETTY, C. M. Nonlinear programming: theory and algorithms. 3. ed. Hoboken, N.J.: Wiley-Interscience, 2006.
- BAZARAA, M. S.; JARVIS, John J.; SHERALI, Hanif D. Linear programming and network flows. 4. ed. New York: J.Wiley, 2010.
- GONZALEZ, Teofilo F. Handbook of approximation algorithms and metaheuristics. New York: Chapman & Hall/CRC, 2007.