MÉTODOS COMPUTACIONAIS DE OTIMIZAÇÃO

Obrigatória: Não

Carga Horária: 60

Créditos: 4

OBJETIVOS:
Proporcionar ao aluno um aprofundamento nas técnicas de otimização aplicadas a problemas de grande porte.

EMENTA:
Revisão de Programação Linear. Algoritmos Primais-Duais. Programação inteira. Métodos de decomposição. Método de Pontos Interiores. Otimização Intervalar.

PROGRAMA:
1. Revisão de Programação Linear
2. Teoria da Dualidade
3. Algoritmo Primal-Dual
4. Programção Inteira
5. Programação Inteira-Mista
6. Algoritmo de branch-and-bound
7. Algoritmo de enumeração implícita
8. Métodos de decomposição
8.1 Dantzig-Wolfe
8.2 Decomposição de Benders para programção linear e não-linear
8.3 Dualidade em programção não-linear
9. Métodos de Pontos Interiores
10. Otimização intervalar

Bibliografia:
Chen, X.; Bushnell, M. L. Efficient Branch-and-Bound Search with
Application to Computer-Aided Design. Springer, 1995.

Floudas, C. A. Nonlinear and Mixed Integer Optimization: Fundamentals and
Applications. Oxford University Press, 1995.

Hansen, E.; Walster, G. W.. Global Optimization Using Interval Analysis.
Marcel Dekker Ltd., 2003.

Ho, J. K.; Dundarraj, R. P. DECOMP ? An Implementation of Dantzig-Wolfe
Decomposition for Linear Programming. Springer-Verlag Berlin and
Heilderberg Co., 1989.

Kearfott, R. B.; Kreinovich, V. Applications of Interval Computations.
Kluwer Academin Publishers, 1996.

Lodwick, W. A. Interval Methods and Fuzzy Optimization. University of
Colorado at Denver, Center for Computational Mathematics, 1996.

Nemhauser, G. L.; Wolsey, L. A. Integer and Combinatorial Optimization.
John Wiley & Sons, 1999.

Periaux, J.; Shi, Z.; Glowinski, R. Domain Decomposition Method in Science
and Engineering. John Wiley & Sons, 1997.

Wright, S. J. Primal-Dual Interior Point Methods. SIAM, 1997.