Disciplina
Métodos Quantitativos em Gestão Industrial
Área
Área Científica de Tecnologia Mecânica e Gestão Industrial > Gestão Industrial
Activa nos planos curriculares
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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.
Pré-requisitos
Componente Laboratorial
Princípios Éticos
Componente de Programação e Computação
Componente de Competências Transversais
Bibliografia
Principal
Introduction to Operations Research
Introduction to Stochastic Calculus with Applications
Stochastic Programming (Mathematics & Its Applications)