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Júpiter - Sistema de Gestão Acadêmica da Pró-Reitoria de Graduação


Escola de Artes, Ciências e Humanidades
 
Artes, Ciências e Humanidades
 
Disciplina: ACH2148 - Laboratório de Otimização Combinatória
Combinatorial Optimization At Work

Créditos Aula: 4
Créditos Trabalho: 0
Carga Horária Total: 60 h
Tipo: Semestral
Ativação: 15/07/2019 Desativação:

Objetivos
Introduzir conceitos e técnicas de Programação Linear Inteira (PLI) para resolução de problemas de otimização combinatória. Familiarizar o aluno com o uso de softwares de resolução de modelos de PLI. Em diversos contextos (logística, bioinformática, transporte, etc...), a tomada de decisão depende da resolução de problemas de otimização combinatória, em que uma função objetivo é minimizada (ex: tempo, mão de obra, matéria-prima, etc...) ou maximizada (ex: lucro, aproveitamento de recursos, etc...), e um certo conjunto de restrições devem ser satisfeitas (ex: carga horária máxima diária dos funcionários, capacidade máxima de produção de máquinas, relações de precedência entre processos, etc...). Não raro, tais problemas são de difícil resolução. Para que o profissional de SI esteja habilitado a solucionar de forma satisfatória tais problemas, se faz necessário o conhecimento teórico e prático de técnicas avançadas de otimização combinatória, tais como a PLI, na qual o problema a ser resolvido deve ser expresso através de um modelo matemático (programa linear), o que torna possível o emprego de técnicas padronizadas de resolução.
 
 
 
Docente(s) Responsável(eis)
5737794 - Alexandre da Silva Freire
 
Programa Resumido
Conceitos e técnicas de PLI (conteúdo teórico) e noções de como utilizar softwares de otimização (conteúdo prático, a ser ministrado em laboratório).
 
 
 
Programa
Conceitos e técnicas de Programação Linear Inteira (conteúdo teórico): formulações, otimalidade, relaxações, limitantes primais e duais, planos-de-corte, geração de colunas, branchand- cut, branch-and-price e relaxação lagrangeana. Noções de como utilizar softwares de otimização (conteúdo prático, a ser ministrado em laboratório): SCIP, Gurobi, CPLEX, CBC e Google OR-Tools.
 
 
 
Avaliação
     
Método
Aulas expositivas e aulas em laboratório.
Critério
Avaliação baseada em provas, trabalhos e/ou exercícios.
Norma de Recuperação
Avaliação baseada em provas e/ou trabalhos.
 
Bibliografia
     
[1] M. Conforti, G. Cornuéjols, G. Zambelli, Integer Programming, Springer, 2015. [2] A. Schrijver, Theory of Linear and Integer Programming, Wiley, 1986. [3] L.A. Wolsey, Integer Programming, Wiley, 1998. [4] G.L. Nemhauser, L.A. Wolsey, Integer and Combinatorial Optimization, Wiley, 1988. [5] D. Bertsimas and R. Weismantel, Optimization over Integers, Dynamic Ideas, 2005.
 

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