Programa doutoral em otimização de sistemas industriais e de serviços (pd em parceria)  

Doutoramento

Em Braga

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Descrição

  • Tipologia

    Doutoramento

  • Local

    Braga

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A Investigação Operacional envolve a análise de sistemas complexos, a construção de modelos matemáticos que descrevam as relações entre as variáveis do sistema, e a resolução desses modelos, que se traduz na procura de soluções que otimizam o desempenho do sistema. Os resultados fornecidos pelos modelos matemáticos permitem compreender e prever o comportamento dos sistemas, e servem para apoiar os gestores no processo de tomada e execução de decisões.
Por essa razão, é uma ciência que tem um papel fundamental na gestão racional de recursos usados em operações e processos, contribuindo para a sustentabilidade e para a melhoria da produtividade e da competitividade da indústria e dos serviços.
O objetivo central de formação do PDOSIS é a criação de recursos humanos altamente qualificados e especializados, com competências avançadas para abordar de uma forma efetiva problemas complexos do mundo real utilizando ferramentas computacionais. Os profissionais com este perfil devem ter um conhecimento teórico alargado que lhes permita analisar, avaliar e escolher as ferramentas mais adequadas para a abordagem a cada problema, e ser capazes de utilizar essas ferramentas para dar uma resposta efetiva aos problemas.
Tem-se assistido a desenvolvimentos que têm feito progredir a fronteira da dimensão dos modelos matemáticos que é possível resolver de uma forma notável. É agora possível não só resolver problemas de muito maior dimensão, mas também arranjar soluções de muita boa qualidade para modelos que incorporam aspetos muito complexos, a que era impensável atender há duas décadas. A integração de ferramentas computacionais de resolução destes modelos matemáticos em sistemas de tecnologias de informação (TI) permite aplicações de grande sucesso.

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A ter em conta

1. Conhecer o modo de formular modelos de programação matemática num conjunto de situações típicas, compreender a importância das formulações fortes e conhecer as técnicas mais comuns para as obter; 2. Aplicar esses conceitos na abordagem a problemas reais típicos, e ser capaz de os resolver utilizando ferramentas computacionais de resolução de modelos de programação matemática; 3. Conhecer as limitações existentes na utilização de métodos de resolução exatos, resultantes da carga computacional, e desenvolver a capacidade de avaliar a dimensão das instâncias de um dado problema que é possível resolver em tempo útil; 4. Compreender a importância da avaliação da qualidade das soluções, quer nos métodos exatos, quer nos métodos aproximados, e ser capaz de conceber, avaliar e implementar métodos de proceder a essa avaliação.

Este ciclo de estudos tem como objetivo principal complementar a formação de licenciados e de mestres conferindo-lhes formação especializada, avançada, na área de programação matemática e promovendo o conhecimento de conceitos de ciência da computação e de bases de dados que lhes permitam, em trabalho de equipa multidisciplinar, coordenar a integração das ferramentas de resolução dos modelos de programação matemática em sistemas de tecnologias de informação, o que permite aos graduados trabalhar em empresas de áreas, como a logística, a saúde, o planeamento de operações e as telecomunicações.

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Programa

Laboratório e Aplicações
Preparação do Plano de Tese I
Caraterização de Poliedros
Métodos de Decomposição em Programação Inteira
Modelação
Otimização Combinatória
Otimização Não-Linear Discreta
Otimização sem Derivadas
Programação Estocástica
Técnicas Heurísticas
Caraterização de Poliedros
Métodos de Decomposição em Programação Inteira
Modelação
Otimização Combinatória
Otimização Não-Linear Discreta
Otimização sem Derivadas
Programação Estocástica
Técnicas Heurísticas
Caraterização de Poliedros
Métodos de Decomposição em Programação Inteira
Modelação
Otimização Combinatória
Otimização Não-Linear Discreta
Otimização sem Derivadas
Programação Estocástica
Técnicas Heurísticas
Preparação do Plano de Tese II
Caraterização de Poliedros
Métodos de Decomposição em Programação Inteira
Modelação
Otimização Combinatória
Otimização Não-Linear Discreta
Otimização sem Derivadas
Programação Estocástica
Técnicas Heurísticas
Caraterização de Poliedros
Métodos de Decomposição em Programação Inteira
Modelação
Otimização Combinatória
Otimização Não-Linear Discreta
Otimização sem Derivadas
Programação Estocástica
Técnicas Heurísticas
Gestão de Projetos
Teoria dos Jogos

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