Departamento de Engenharia de Computação e Automação Industrial - DCA
Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação - FEEC
Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP

 

IA810     Otimização de Sistemas de Grande Porte

 

Professor

Fernando Gomide

Tutor

 

Conteúdo

Ementa

Ementa resumida

1- Introdução

2- Programação linear e não linear

3- Decomposição de Dantzig-Wolfe

4- Geração de colunas

5- Decomposição de Benders

6- Decomposição Langrangeana

7- Co-evolução e algoritmos genéticos

8- Aplicações

 

Ementa detalhada

1-Introdução

     1.1-Apresentação do curso

      1.2-Objetivos e dinâmica do curso

      1.3-Tópicos a serem abordados

2-Programação Linear e Não Linear

2.1-Geometria da PL

2.2-Algoritmo simplex

2.3-Simplex revisado

2.4-Dual simplex

2.5-Dualidade

2.6-Convexidade

2.7-Condições  de Kuhn-Tucker

2.8-Pontos de sela e condições suficientes

2.9-Algoritmos de programação não linear

3-Decomposição Dantzig-Wolfe

3.1-Introdução

3.2-Teorema sobre combinações convexas

3.3-Geração de colunas

3.4-Desenvolvimento do princípio da decomposição

3.5-Exemplo ilustrativo

3.6-Algoritmos de solução

3.7-Exemplo de aplicação

4-Geração de Colunas

4.1-Problema de corte

4.2-Geração de coluna em schedule de múltiplos itens

4.3- Metodologia e algoritmos

4.4-Exemplo ilustrativo e aplicação

5-Decomposição de Benders

     5.1-Desenvolvimento do algoritmo

     5.2-Relação com princípio da decomposição e planos de corte

     5.3-Aplicação problema de localização

     5.4-Exemplo ilustrativo

6-Decomposição Lagrangeana

6.1-Decomposição utilizando preços

6.2-Pontos de sela de funções Lagrangeanas

6.3-Problema dual minmax

6.4-Métodos computacionais para resolver o dual

6.5-Aplicações

7-Co-evolução e Algoritmos Genéticos

            7.1-Algoritmos genéticos

            7.2-Co-evolução

            7.3-Arquiteturas para co-evolução

            7.4-Exemplo ilustrativo

Critério de avaliação

          N = (P1 + P2+P)/3,   E = Exame, P = Projeto

          Se N < 5  então Exame

         Se N  > 5 aprovado nota N

         Se (N+E)/2 < 5  reprovado

         Se (N+E)/2 > 5  aprovado nota (N+E)/2

      Se necessário: exame oral.

Provas

Prova
Data

P1

 

P2

 

Exame

 

 

 

Referências Bibliográficas

Teoria

 

Livro texto:

 

Optimization Theory for Large Systems, Leon Lasdon

Dover, 2002

Outros:

 

Introduction to Linear Optimization, D. Bertsimas and J. Tsitsiklis

Atena Scientific, 1997

 

Linear Programming Foundations and Extensions, R. Vanderbei,

Springer International, 2001

 

 

Periódicos

 

 

 

Críticas, dúvidas e sugestões: