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


Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
 
Matemática Aplicada e Estatística
 
Disciplina: SME0211 - Otimização Linear
Linear Optimization

Créditos Aula: 4
Créditos Trabalho: 2
Carga Horária Total: 120 h
Tipo: Semestral
Ativação: 01/01/2024 Desativação:

Objetivos
Capacitar o aluno a perceber, formular e resolver problemas de otimização linear.
 
The aim of this course is to enable students to understand, to formulate and to solve linear optimization problems.
 
 
Docente(s) Responsável(eis)
7305211 - Elias Salomão Helou Neto
2959091 - Marina Andretta
 
Programa Resumido
Definição e formulação de problemas de programação matemática. Teoria da programação linear e o método simplex. Dualidade. Análise de Sensibilidade. Método dual simplex.

 
 
 
Programa
Definição e formulação de problemas de programação matemática. Teoria da programação linear e o método simplex. Dualidade. Análise de Sensibilidade. Método dual simplex.

Atividades de extensão: Apresentação para a comunidade de problemas de interesse geral que correspondem a 30 horas de atividades de extensão.
 
Definition and modeling of mathematical programming problems. Linear Programming: theory and the simplex method. Duality. Sensitivity analysis. The dual simplex method. Extension activities: Presentation to the community of problems of general interest that correspond to 30 hours of extension activities.
 
 
Avaliação
     
Método
Exposição seguida de exercícios e trabalhos práticos, dentro e fora de classe. Prática de uso do computador
Critério
Serão atribuídas notas a provas e trabalhos práticos, executados alguns em classe e outros fora de classe. A nota final será calculada pela média aritmética dessas notas obtidas pelo aluno no decorrer do semestre.
Norma de Recuperação
Número de provas: no mínimo uma (01) e no máximo duas (02) provas.
Critério de aprovação: a nota final (MF) do aluno que realizou provas de recuperação dependerá da média do semestre (MS) e da média das provas de recuperação (MR), como segue:
• MF = 5 se 5 <= MR <= (10 - MS)
• MF = (MS + MR) / 2 se MR > (10 - MS)
• MF = MS se MR< 5
 
Bibliografia
     
Livro Texto:

ARENALES, M; ARMENTANO, V; MORABITO, R.; YANASSE, H. Pesquisa operacional – Ed. Campus, 2006.

Bibliografia Complementar

GOLDBARG, M.C. e LUNA, H.P.L – Otimização Combinatória e Programação Linear – Modelos e Algoritmos – Editora CAMPUS, 2ª Edição - 2005.
WINSTON, W.L. – Operations Research – Applications and Algorithms – IE-THOMSON, 4a Edição, 2004.
BERTSIMAS, D. E TSITSIKLIS, J.N. – Introduction to Linear Optimization, Athena Scientific, 1997.
HILLIER, F.S.; LIEBERMAN, G.J.- Introdução à Pesquisa Operacional, Rio de Janeiro, RJ, Campus, 1988.
BAZARAA,M.S.; JARVIS,J.J., Linear Programming and Network Flows, John Wiley and Sons, N.Y., 1977
 

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