Disciplina

Área

Área Científica de Controlo, Automação e Informática Industrial > Informática Industrial

Activa nos planos curriculares

MEGE > MEGE > 2º Ciclo > Formação em Energias Renováveis > Formação Complementar a Energias Renováveis > Opção > Optimização de Sistemas Energéticos

DFASSE2007 > DFASSE2007 > 3º Ciclo > Grupo IV: Sistemas de Energia > Optimização de Sistemas Energéticos

DEASes2006 > DEASes2006 > 3º Ciclo > Grupo IV: Sistemas de Energia > Optimização de Sistemas Energéticos

Nível

Avaliação por mini-trabalhos e/ou exame final.

Tipo

Não Estruturante

Regime

Semestral

Carga Horária

1º Semestre

2.0 h/semana

140.0 h/semestre

Objectivos

A disciplina tem por objectivos fornecer as bases dos sistemas de optimização. Learning Outcomes: Os alunos deverão ganhar competências na formulação de problemas de optimização típicos em sistemas energéticos. Para além das técnicas tradicionais de optimização, os alunos serão capazes de utilizar meta-heurísticas para optimização, incluindo as mais modernas inspiradas em agentes biológicos.

Programa

Problemas de optimização. Métodos sem constrangimentos. Métodos baseados no gradiente. Programação linear. Porgramação quadrática. Programação não-linear. Programação Quadrática Sequencial. Programação Dinâmica. Programação inteira. Algoritmos de branch-and-bound. Problemas de optimização convexos e não-convexos. Optimização distribuída. Programação dinâmica distribuída. Métodos síncronos e assíncronos. Optimização distribuída baseada no gradiente. Algoritmos de procura paralela. Optimização multidimensional distribuída. Introdução às meta-heurísticas. Tabu search. Algoritmos genéticos. Swarm optimisation. Meta-heurísticas inspiradas em agentes biológicos: colónias de formigas e colónias de vespas. Implementação em problemas distribuídos. Aplicação de métodos de optimização a sistemas energéticos.

Metodologia de avaliação

Avaliação por mini-trabalhos e/ou exame final.

Bibliografia

Principal

Practical Methods of Optimization

Fletcher, R.

2000

John Wiley, 2nd Edition


Numerical Optimization

Nocedal, J. and Wright , S.

1999

Springer


Introduction to Operations Research

Hillier, F. and Lieberman, G.

2005

McGrawHill, 8th Edition


Swarm Intelligence

Kennedy, J., Eberhart, R. C. and Shi, Y.

2002

Morgan Kaufmann Publishers


Ant Colony Optimization

Dorigo, M. and Stützle, T.

2004

The MIT Press, July 2004