Ementa: Revisão de conceitos de álgebra linear. Introdução a problemas de otimização, problemas de otimização irrestritos e com restrição. Programação Linear, modelagem matemática, resolução pelo método gráfico, SIMPLEX, dualidade, análise de sensibilidade. Programação inteira, Branch-and-Bound e variantes. Programação por Restrições.
Linguagem: Python com bibliotecas como numpy, scipy.optimize e pulp em aulas práticas, mas C/C++ é fortemente recomendado por performance.
Avaliações:
- \( N_1 = 0.2 \sum\limits_{i = 1}^n L_i + 0.2 \sum\limits_{i = 1}^m I_i + 0.6P_1 \), onde:
- \( L \in [0,10]^n \) são listas de exercícios (via moodle), tipicamente semanais. \( \leq 2\) pessoas
- \( I \in [0,10]^m \) são implementações das aulas (feitas ou pendentes). \( \leq 2 \) pessoas
- \( P_1 \) é a 1ª prova teorica individual
- \( N_2 = 0.6 T_F + 0.4 P_2 \), onde:
- \( T_F \) é a nota do trabalho final (paper escrito e apresentação). \( \leq 3 \) pessoas
- \( P_2 \) é a 2ª prova teorica individual
P.S. Notas extras podem ser dadas mediante participações e engajamento nas aulas.