Disciplina Curricular
Modelos de Simulação e Otimização de Sistemas MSOS
Licenciatura Bolonha em Engenharia de Minas e Recursos Energéticos - LEME 2021
Contextos
Grupo: LEME 2021 > 1º Ciclo > Área Principal
Período:
Peso
6.0 (para cálculo da média)
Pré-requisitos
Cálculo Diferencial e Integral I, Álgebra Linear, Fundamentos de Programação, Probabilidades e Estatística
Objectivos
Conhecer e aplicar metodologias de apoio aos processos de decisão resumidos nas fases: 1) Definição do problema de decisão; 2) Formulação dos respectivos modelos de simulação e / ou optimização; 3) Aplicação de métodos / procedimentos numéricos (algoritmos) para resolver os problemas matemáticos descritos em 2); 4) Validação e implementação de modelos. A unidade curricular é uma introdução computacional e orientada a aplicações de modelagem de sistemas complexos, desenvolvendo e resolvendo modelos de simulação e / ou optimização. As ferramentas e técnicas de modelagem abordadas incluem simulação discreta, optimização linear, de redes de fluxo, discreta e não linear, análise de sensibilidade e pós-otimalidade e métodos de decomposição de sistemas de grande escala.
Programa
Parte 1: Modelos de Simulação (discreta) Conceitos de simulação discreta; Abordagens de modelagem em simulação discreta; modelos baseados em eventos (2 Fases) e ciclos de atividades (3 Fases); Concepção e implementação dos modelos; Selecção das distribuições de probabilidade de variáveis aleatórias; Amostragem de distribuições de probabilidade: geração de variáveis aleatórias com distribuições uniformes e não uniformes. Análise estatística dos resultados de conjuntos de replicações do modelo de simulação; Plano de experiências e optimização. Parte 2: Modelos/Problemas e Métodos/Algoritmos de Otimização Modelos de otimização linear; Modelos de otimização inteira e inteira mista; Modelos de otimização não linear; Métodos do Simplex, Métodos de Pontos Interiores, Decomposições de Dantzig-Wolfe e de Benders. Algoritmos exatos de otimização inteira e inteira mista, Metaheurísticas/Algoritmos de otimização estocástica. Algoritmos de otimização não linear irrestrita e restrita.
Metodologia de avaliação
100% de avaliação contínua
Componente de Competências Transversais
Desenvolver o pensamento critico e de resolução de problemas, a capacidade de trabalho em equipa, a comunicação escrita e oral (10%).
Componente Laboratorial
O desenvolvimento dos projetos pressupõem a utilização de softwares comerciais bem como o desenvolvimento de rotinas de implementação de algoritmos.
Componente de Programação e Computação
Os exemplos de aplicação e os projetos a serem desenvolvidos utilizarão as seguintes ferramentas computacionais: Parte 1: Softwares de simulação ARENA, ExtendSim, Simul8 Parte 2: Python, MATLAB, GAMS e AMPL A componente computacional terá um peso de 50%.
Princípios Éticos
Todos os membros de um grupo são responsáveis pelo trabalho de grupo. Em qualquer avaliação, todo aluno deve divulgar honestamente qualquer ajuda recebida e fontes usadas. Numa avaliação oral, todo aluno deverá ser capaz de apresentar e responder a perguntas sobre toda a avaliação.