Fornecer ao aluno da graduação conhecimentos básicos de otimização: formulação, classificação, algorítmos e aplicações em engenharia através de teorias e simulações computacionais.
Introdução, Otimização Clássica, Otimização Linear e Não-Linear, Métodos Modernos.
Introdução, classificação e exemplos de técnicas de otimização. Técnicas clássicas (cálculo diferencial, condições de KKT) e aplicações em engenharia. Otimização linear (definição, método simplex, dualidade) e aplicações em engenharia. Otimização não-linear e sem restrições (método de Newton, métodos de quase-Newton, SQP) e aplicações em engenharia. Algorítmos genéticos e heurísticos evolucionários. Introdução à otimização convexa e aplicações em engenharia. Seminários/estudo de casos.
S.S. Rao, Engineering Optimization: theory and practice, John Wiley & Sons, 2009. E.K.P. Chong, S.H Zak, An introduction to optimization, John Wiley & Sons, 2001. J. Nocedal, S. Wright, Numerical Optimization, Springer, 2006. S. Boyd, L. Vandenbergue, Convex optimization, Cambridge Univ. Press, 2004.