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Objetivo Geral:

solucionar problemas de melhoria de eficiência que admitam representação matemática não-linear, estocástica ou métodos heurísticos.

Módulo 1 - Programação não-linear
1.1. Conceitos e teorias em PNL
1.2. Classificação e características dos métodos de solução em PNL
1.2. Método dos Multiplicadores de Lagrange
1.3. Método de Programação Separável
1.4. Algoritmos para solução de problemas não lineares

Módulo 2 - Modelos Estocásticos
2.1. Conceitos e teorias sobre métodos estocásticos
2.2. Cadeias de Markov
2.3. Introdução à Teoria das Filas
2.4. Introdução à simulação computacional
2.5. Distribuições de probabilidade
2.6. Definição do modelo conceitual de simulação
2.7. Coleta e Análise de dados
2.8. Desenvolvimento do simulador computacional
2.9. Análise de resultados e otimização de processos

Módulo 3 – Tópicos em Pesquisa Operacional
3.1. Métodos heurísticos para solução de problemas
3.2. Meta-heurísticas
3.3. Tópicos gerais em pesquisa operacional

Bibliografia Básica:

• CHWIF; MEDINA. Modelagem e Simulação de Eventos Discretos - Teoria e Aplicações. São Paulo: Ed. do Autor, 2010.
• COLIN, Emerson Carlos. Pesquisa Operacional: 170 Aplicações em Estratégia. Editora: Ltc; 2007.
• HILLIER, Frederick S; LIEBERMAN, Gerald J. Introdução a pesquisa operacional. 8. ed. Porto Alegre: McGraw - Hill; 2010.

Bibliografia Complementar:

• ARENALES, Marcos Nereu et al. Coleção CAMPUS-ABEPRO. Pesquisa operacional. Rio de Janeiro: Elsevier, 2007.
• LACHTERMACHER, Gerson. Pesquisa operacional na tomada de decisões: modelagem em Excel para curso de Administração, Economia e Ciências Contábeis. 3. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2007.
• LOESCH, Cláudio; HEIN, Nelson. Pesquisa operacional: fundamentos e modelos. São Paulo: Saraiva, 2008.
• RAGSDALE, Cliff T. Modelagem e análise de decisão. São Paulo: Cengage Learning, 2009. 590 p.
• TAHA, Hamdy A. Pesquisa operacional. 8. ed. São Paulo, SP: Person Prentice Hall, 2008.