CURSO

Sistemas de Informação

ESTRUTURA CURRICULAR

Sistemas de Informação Par057/22

PROFESSOR

Sabrina Bet

DISCIPLINA

Nome

Cód.

Sem.

Créditos

C. Horária

Pesquisa Operacional

0-20285

5º

2

40

EMENTA

Fundamentos. Problemas de otimização. Modelagem de problemas. Teoria de grafos. Algoritmos

genéticos.

OBJETIVO GERAL

Capacitar os alunos a compreenderem e aplicarem os conceitos de algoritmos genéticos e bancos de dados baseados em grafos para a resolução de problemas de otimização e modelagem em cenários reais.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS

• Compreender os fundamentos de algoritmos genéticos: explorando os princípios de evolução natural, seleção, mutação e cruzamento aplicados à otimização. • Implementar algoritmos genéticos: desenvolvendo e aplicando algoritmos genéticos para resolver problemas de otimização combinatória e contínua. • Apresentar conceitos como vértices, arestas, propriedades e casos de uso para modelagem de dados. • Explorar linguagens para bancos de dados de grafos.

CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

UN.

CONTEÚDOS

C.H.

1

Fundamentos da Pesquisa Operacional
- Apresentação da disciplina
- Introdução à PO
- Problemas de Otimização.
- Modelagem de Problemas

4

2

Algoritmos Genéticos
- Fundamento de AG
- Representação de Soluções
- Operadores genéticos
- Avaliação e Função de Aptidão
- Parâmetros dos algoritmos genéticos
- Aplicações práticas

20

3

Graph Database
- Introdução a BD baseado em grafos.
- Ferramentas de Grah database
- Operações básicas
- Consulta em grafos
- Aplicações práticas

16

TOTAL DE HORAS

40 h

Estratégias:

SISTEMÁTICA DE AVALIAÇÃO

CONHECIMENTOS

Relatórios técnicos, atividades práticas para verificar se o acadêmico atingiu os conhecimentos destacados nos objetivos da disciplina.

HABILIDADES

Capacidade de assimilar novas tecnologias; Compreensão e interpretação de textos técnicos; Capacidade de comunicação; Capacidade de resolução de problemas; Criatividade e originalidade; Trabalho em equipe; Capacidade de expressar na linguagem correta em todas as apresentações, oral e escrita, de avaliações, atividades, trabalhos e propostas de estudos.

ATITUDES

Avaliação contínua através da participação e interesse, nas aulas, desenvolvimento dos trabalhos, organização, frequência e responsabilidades. Além da colaboração e postura ética.

OUTRAS

-

DATAS PREVISTAS

Avaliação

Unidades

C

H

A

Valor

Data

Recuperação

Sim

Data

Avaliação 01 - Integrativa

Todas

x

x

x

3

A definir

Avaliação 02 – Projeto Prático – Algoritmos Genéticos

2

x

x

x

4

A definir

x

A definir

Avaliação 03 – Projeto Prático – Graph Database

3

x

x

x

3

A definir

x

A definir

 BIBLIOGRAFIA BÁSICA

1

MOREIRA, Daniel Augusto. Pesquisa operacional: curso introdutório. 2. São Paulo: Cengage Learning, 2018. 1 recurso online. ISBN 9788522128068.

2

ANDRADE, Eduardo Leopoldino de. Introdução à pesquisa operacional: método e modelos para análise de decisões. 5. Rio de Janeiro: LTC, 2015. 1 recurso online. ISBN 978-85-216-2967-2.

3

VIRGILLITO, Salvatore Benito. Pesquisa operacional: métodos de modelagem quantitativa para a tomada de decisões. São Paulo: Saraiva, 2017. 1 recurso online. ISBN 9788547221188.

 BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

1

ARENALES, Marcos et al. Pesquisa operacional: para cursos de engenharia. Rio de Janeiro: Campus, 2007. 524 p. ISBN 9788535214543.

2

BOAVENTURA NETTO, Paulo Oswaldo. Grafos: introdução e prática. São Paulo: Blucher, 2009. 151p. ISBN 9788521204732

3

BEKMAN, Otto R; COSTA NETO, Pedro Luiz O. Análise estatistica da decisão. 2. São Paulo: Blucher, 2009. 1 recurso online. ISBN 9788521215448.

4

RICARDO LINDEN. ALGORITMOS GENÉTICOS. 1. BRASPORT 2006

5

LACHTERMACHER, Gerson. Pesquisa operacional: na tomada de decisões. 4.ed. São Paulo: Pearson Education, 2009. 223 p. ISBN 9788576050933

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