Disciplina

Área

Área Científica de Tecnologia Mecânica e Gestão Industrial > Gestão Industrial

Activa nos planos curriculares

DEAEPE2006 > DEAEPE2006 > 3º Ciclo > Unidades Curriculares de Outros Deas > Métodos Quantitativos em Gestão Industrial

DEAEMec2006 > DEAEMec2006 > 3º Ciclo > Métodos Quantitativos em Gestão Industrial

Nível

A classificação final na disciplina baseia-se num exame final que cobre toda a matéria e que se realiza com consulta dos elementos bibliográficos. A aprovação na cadeira exige nota positiva no exame.

Tipo

Não Estruturante

Regime

Semestral

Carga Horária

1º Semestre

2.0 h/semana

140.0 h/semestre

Objectivos

A Gestão Industrial integra várias áreas de conhecimento com o objectivo de optimizar a produção de bens e serviços a partir da utilização de informação e de recursos. Integra, nomeadamente, disciplinas de conteúdo quantitativo, ligadas à optimização, à esta-tística multivariada e aos sistemas estocásticos. Esta disciplina tem por O objectivo introduzir métodos quantitativos avançados para o apoio à decisão, em condições de incerteza, num contexto de Gestão Industrial. As matérias mais importantes para atingir este objectivo inserem-se nas áreas de Programação Linear, Cálculo Estocástico e Programação Estocástica.

Programa

1 - Teoria Geral da Programação Linear 1.1. O método do Simplex 1.2. O teorema da Dualidade 1.3. Outros algoritmos em PL 1.4. Aplicações à optimização de sistemas de produção 2 - Cálculo Estocástico 2.1. Processos Estocásticos 2.2. Movimento Browniano 2.3. Integração Estocástica 2.4. Equações Diferenciais Estocásticas 3 - Programação Estocástica 3.1. Modelos Estáticos de Programação Estocástica 3.1.1. Maximização da Probabilidade 3.1.2. Utilização de Constrangimentos Probabilisticos 3.1.3. Penalização da Violação 3.2. Modelos Dinâmicos de Programação Estocástica 3.2.1. Problemas de Programação Estocástica com recorrência 3.2.2. Problemas de Programação Estocástica de Vários Estágios 3.3. Aplicações à optimização de sistemas de produção

Metodologia de avaliação

A classificação final na disciplina baseia-se num exame final que cobre toda a matéria e que se realiza com consulta dos elementos bibliográficos. A aprovação na cadeira exige nota positiva no exame.

Bibliografia

Principal

Introduction to Operations Research

Hillier, F.

2000

McGraw-Hill Education


Introduction to Stochastic Calculus with Applications

Klebaner, F. C.

1998

Imperial College Press


Stochastic Programming (Mathematics & Its Applications)

Prekopa, A.

1995

Kluwer Academic Publishers