Extensão

Optima: otimização por algoritmos genéticos e programação genética para negócios, indústria e engenharia usando EXCEL e MATLAB

Informações e Matricula

Objetivo

Otimizar é essencialmente melhorar a solução de problemas, o que pode trazer mais eficiência e rentabilidade, ou a redução de despesas, gastos e perdas em negócios, na indústria e em processos operacionais, que se traduzam em competitividade, qualidade e redução de custos.

O curso é voltado para a solução de problemas reais de otimização no comércio, finanças, planejamento industrial, programação operacional, logística e design em geral, empregando Algoritmos Genéticos e Programação Genética, com exemplificação e prática em ambiente EXCEL e MATLAB.

Essa classe de métodos de otimização, conhecida como “evolucionária”, é de fácil aplicação em problemas complexos, com grandes espaços de busca, de difícil modelagem, ou para os quais não há disponível, um método de otimização eficiente. Sua aplicação é reconhecidamente flexível, permitindo a revisão da modelagem, a introdução de novos objetivos e a incorporação de regras e restrições, em qualquer tempo, trazendo para as empresas uma vantagem competitiva.

Programação do Curso:

Algoritmos Genéticos (AGs) são modelos de otimização capazes de fornecer um conjunto de soluções em aplicações multicritério consideradas difíceis, extremamente restritivas ou mesmo impossíveis. Os AGs são simples, flexíveis e permitem incorporar informações do domínio do problema a qualquer momento do ciclo de vida do sistema de otimização. Os AGs têm revolucionado a solução de problemas resistentes a abordagens convencionais em áreas como: finanças, logística, planejamento (scheduling), otimização numérica de parâmetros, rota de veículos, embarque, controle e automação industrial, distribuição e coleta, design, data mining, síntese de sistemas, etc.

Programação Genética é uma técnica automática de programação de computadores que resolve problemas automaticamente, sem que o usuário necessite conhecer ou especificar previamente a forma ou a estrutura da solução (programa). Programas são evoluídos em qualquer linguagem, inclusive em linguagens de domínio especifico (cujas instruções representam ações em diferentes domínios de aplicação). Programação Genética soluciona com eficiência problemas de previsão, regressão simbólica (descobre a expressão analítica que representa um processo a partir de dados de entrada e saída), aproximadores (proxies) e, particularmente, em problemas planejamento e programação operacional.

Aulas com apresentação de slides do tipo PowerPoint em paralelo com abordagem "hands-on", com uso simultâneo de ambientes de programação EXCEL e MATLAB na solução de vários exemplos práticos com aplicação em engenharias, finanças, comércio, indústria, etc.

Corpo Docente
  • Coordenador: Marco Aurélio C. Pacheco, PhD, PUC-Rio
  • Atenção: em conjunto com o BI-MASTER
  • Número Mínimo de alunos: 15
  • Pré-Requisito para inscrição: Nível superior ou segundo grau completo
  • Tipo sala de aula: A mesma utilizada no BIMASTER
  • Carga Horária: 33 horas
  • LOCAL: Gávea
  • Publico Alvo: Profissionais de diferentes áreas que exerçam funções gerenciais ou que necessitem de ferramentas de apoio à decisão para alcançar um diferencial em competitividade para suas empresas.