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Objetivo Geral:

Objetivo(s) geral(ais):
solucionar problemas de melhoria de eficiência através de modelos estocásticos e métodos meta-heurísticos.
Objetivo(s) específico(s):
a) Reconhecer e modelar problemas de engenharia com métodos estocásticos e meta- heurísticos;
b) Interpretar os resultados de modelos estocásticos e meta-heurísticos, bem como sugerir melhorias de eficiência;
c) Dominar o uso de softwares de pesquisa operacional.

Módulo 1 - Modelos Estocásticos
1.1. Conceitos e teorias sobre métodos estocásticos
1.2. Cadeias de Markov
1.3. Introdução à Teoria das Filas
1.4. Introdução à simulação computacional
1.5. Distribuições de probabilidade
1.6. Definição do modelo conceitual de simulação
1.7. Coleta e Análise de dados
1.8. Desenvolvimento do simulador computacional
1.9. Análise de resultados e otimização de processos

Módulo 2 – Métodos meta-heurísticos
2.1. Métodos heurísticos para solução de problemas
2.2. Meta-heurísticas
2.3. Algoritmos evolutivos
2.4. 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.