class: center, middle, inverse, title-slide # Universidade Federal do Amazonas ## Instituto de Ciência Exatas e Tecnologia ### Prof. Dr. Hidelbrando Ferreira Rodrigues ### Pesquisa Operacional II - Aula 0 ### Turma: Engenharia de Produção ### Ano civil: 2021 - Semestre letivo 2020/2 ### 2021-08-10 --- ## Ementa > Modelagem de problemas de programação Inteira, Dinâmica e Não-Linear.Simulação. Sistemas de Filas e Otimização. Cadeias de Markov. Risco e Incerteza. Planejamento, Programação e Controle de Projetos PERT-CPM. Teoria dos jogos. Métodos Heurísticos. -- ## Objetivo Geral > Capacitar os alunos na elaboração, resolução e análise de modelos matemáticos, a partir de uma sólida base teórica em modelagem, através de métodos analíticos e computacionais sob a ótica da metodologia da Pesquisa Operacional. --- ## Objetivos Específicos > - Modelar problemas de tomada de decisão que possam ser resolvidos com programação inteira, dinâmica e não-linear -- - Modelar processos empresariais que apresentam várias alternativas de solução, de modo a aplicar técnicas de simulação de resultados. -- - Analisar, modelar e desenvolver problemas de congestionamento com a utilização de técnicas da Teoria das Filas. -- - Introduzir o conceito e aplicações das chamadas Cadeias de Markov -- - Efetuar análises de risco em decisões empresariais e aplicar técnicas de análise de situações sob incerteza para determinação da solução de menor risco. -- - Modelar e resolver problemas de estratégias de decisão de dois agentes em competição como um modelo de Teoria dos Jogos. -- - Elaborar o planejamento de um projeto, decompondo-o nas atividades principais que devem ser programadas e controladas -- - Apresentar a Teoria dos Jogos e suas aplicações -- - Apresentar métodos heurísticos que fazem busca em problemas complexos como combinatórios, não-lineares multimodais e descontínuos -- - Utilizar pacotes computacionais na solução dos problemas. --- ## Referências ### Básicas > - COLIN, Emerson C. Pesquisa Operacional 170 aplicações em estratégias finanças, logística, produção, marketing e vendas. Rio de Janeiro. LTC, 2007. - ARENALES, Marcos; ARMENTANO, Vinícius; MORABITO, Reinaldo; - YANASSE, Horácio. Pesquisa Operacional. Elsivier. Rio de Janeiro, 2007. - ANDRADE, Eduardo Leopoldino de; Introdução à Pesquisa Operacional: - Métodos e Modelo para Análise de Decisão. 5ª. edição. Rio de Janeiro: LTC, 2015. --- ## Referências ### Complementares > - MOREIRA, Daniel Augusto. Pesquisa Operacional Curso Introdutório. São Paulo. Thomson Learning, 2007. - LACHTERMACHER, Gerson; Pesquisa Operacional na Tomada de Decisões 5ª. edição. - Rio de Janeiro: LTC, 2016. - BELFIORE, Patrícia; FÁVERO, Luiz Paulo. Pesquisa Operacional Para Cursos de Engenharia. Rio de Janeiro. Elsevier, 2012. - PASSOS, Eduardo José Pedreira Franco dos. Programação linear como instrumento da pesquisa operacional. São Paulo, SP: Atlas, 2008. - GOLDBARG, Marcos César, LUNA, Henrique Pacca L. Otimização Combinatória e Programação Linear: Modelos e Algoritmos. Rio de Janeiro. Elsevier, 2007. --- ## Informações complementares ### Dias e horários de atendimento > Terca-feira / Quinta-feira - 16:30 às 17:30 Estas aulas serão efeitvamente usadas de forma complemetar às aulas para aprofundamento de debate, resolução de exercícios, detre outras. Elas serão gravadas e disponibilizadas aos que não poderem participar. -- ### Código da turma no Google Salas de Aula: > # 54kj4xj --- ## Avaliação - Estão planejadas X notas: Nota 1: Modelagem > - Programação Inteira - Programação Dinâmica - Programação Não-Linear -- Nota 2: Simulação > -- Nota 3: Teoria das filas > Nota 4: Cadeias de Markov > -- Nota 5: Risco e Incerteza / Teoria dos Jogos > -- Nota 6: Métodos Heurísticos > --- ## Critérios de Avaliação > - Avaliação Qualitativa (AQ) - (30% da nota) - Avaliação em Grupo(AG) - (40% da nota) - Avalaliação Individual (AI)- (30% da nota) -- ### Médias Parciais > Média Parcial(1) = `\((Nota 1 + Nota 2)/2\)` > Média Parcial(2) = `\((Nota 3 + Nota 4)/2\)` > Média Parcial(3) = `\((Nota 4 + Nota 5)/2\)` ### Média Parcial > MP = (MP1 + MP2 + MP3)/3 --- ### Condições de aprovação > Se a MP >= 8, então APROVADO; Caso contrário: > MF = (2*MP + PF)/3. Se a MF >= 5,0 (APROVADO) --- class: inverse center middle # Detalhes do Processo de Avaliação --- ## Avaliação Qualitativa (AQ) ### São atividades desenvolvidas pelos alunos (individualmente), às quais serão atribuídas nota 1 (para as atividades realizadas) e 0 (caso a atividade não seja realizada) -- > Exemplos de Atividades Qualitativas (AQ): - Leitura de material pedagógico - Assistir a um vídeo disponível na internet que verse sobre o tema estudado - Participar de eventos online (seminário, palestras, etc) - Outras atividades podem ser sugeridas -- > A realização de todas as AQ correponderá a 30% da notas parcial. --- ## Avaliação em Grupo (AG) ### São atividades desenvolvidas por pelos menos 02 (dois) alunos, às quais serão atribuídas nota 1 (um) a 5 (cinco). -- > Exemplos de Atividades Qualitativas (AG): - Lista de exercíos - Seminários - Estudos de caso - Avaliação quantitativa, dentre outras -- > A realização de todas as AG correponderá a 40% da notas parcial. --- ## Avaliação Individual (AI) ### São atividades desenvolvidas pelos alunos (individualmente), às quais serão atribuídas nota 1 (um) a 5 (cinco). -- > Exemplos de Atividades Qualitativas (AI): - Lista de exercíos - Seminários - Estudos de caso - Avaliação quantitativa, dentre outras -- > A realização de todas as AI correponderá a 30% da notas parcial.