Ementa: Fundamentos Matemáticos; Conjuntos e Funções Convexas; Condições de Otimalidade; Teoria da Dualidade; Análise de Sensibilidade; Problemas de Otimização; Métodos Básicos de Otimização; Modelos e Métodos de Otimização Linear e não Linear.
Bibliografia: D. Luenberger, Linear and Nonlinear Programming, Second Edition, Addison-Wesley, 1984; M.S. Bazaraa, H.D. Sherali, C.M. Shetty, Nonlinear Programming - Theory and Algorithms, Second Edition, 1993; D.P. Bertsekas, Nonlinear Programming, Second Edition, 1995; A.P. Ruszczynski, Nonlinear Optimization, Princeton University Press, 2006; S. Boyd, L. Vandenberghe, Convex Optimization, Cambridge University Press, 2004; D. Bertsimas, J.N. Tsitsiklis, Introduction to Linear Optimization, Athena Scientific, 1997; I. Griva, S.G. Nash, A. Sofer, Linear and Nonlinear Optimization, SIAM, 2009; E.K.P. Chong, S.H. Zak, An Introduction to Optimization, Fourth Edition, Wiley, 2013.
Ano de Catálogo: 2022
Créditos: 4
Número mínimo de alunos: 5
Número de alunos matriculados: 6
Idioma de oferecimento: Português
Tipo Oferecimento: Regular
Local Oferecimento:
Horários/Salas:
Docentes:
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