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Curso

Pesquisa operacional:

entendendo as bases dos métodos de otimização

Quero estudar na alura

10h

Para conclusão

659

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De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Identifique conceitos fundamentais em pesquisa operacional, como otimização, força bruta, heurísticas, grafos e programação matemática
  • Explique como as técnicas de pesquisa operacional podem ser aplicadas para resolver problemas
  • Pratique a aplicação de conhecimentos de pesquisa operacional a problemas práticos
  • Analise os resultados e o desempenho de diferentes algoritmos de pesquisa operacional
  • Compare diferentes técnicas de pesquisa operacional com base em critérios como eficiência, escalabilidade e precisão
  • Formule uma estratégia de solução para um problema de pesquisa operacional, considerando todos os aspectos relevantes, como eficiência, escalabilidade, precisão e limitações práticas
  • Recomende melhorias ou alterações na estratégia de solução com base na análise dos resultados

Público alvo_

Profissionais de ciência de dados que desejam aprimorar suas habilidades em análise prescritiva e otimização; profissionais que atuam em ambientes de decisão multifacetados e desejam implementar técnicas robustas de pesquisa operacional para melhorar a qualidade das decisões; aqueles interessados em alavancar suas habilidades analíticas, aplicando técnicas de otimização para melhorar a tomada de decisões estratégicas e operacionais.

Judecir Cavalcante Aguiar Júnior

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Como Cientista de Dados especializado em otimização, tenho um Mestrado em Otimização e Graduação em Matemática Aplicada, juntamente com experiência em pesquisa operacional, otimização matemática e modelagem preditiva. Sou comprometido com a excelência e focado em converter desafios complexos em soluções eficientes. Minha paixão pela matemática e desejo de criar valor me impulsionam a buscar resultados e inovações que impulsionem o sucesso dos negócios.

Curso atualizado em 03/04/2024

Ementa

  1. Conhecendo o problema e a força bruta

    • O problema das entregas: origem, endereços e destino
    • Resolução via força bruta
    • O algoritmo da força bruta
    • Análise de eficiência da força bruta
  2. Métodos heurísticos e meta-heurísticos

    • Implementação da heurística do vizinho mais próximo
    • Implementação de algoritmos genéticos #1
    • Implementação de algoritmos genéticos #2
    • Comentários sobre algoritmos genéticos
  3. Conhecendo os algoritmos em grafos

    • Representando o grafo
    • Conhecendo o problema do caixeiro viajante
    • Caixeiro viajante para o problema das entregas
  4. Trabalhando com modelagem matemática

    • Parâmetros, variáveis de decisão e função objetivo
    • Trabalhando com restrições
    • Resolução do modelo
  5. Combinação de métodos e detalhes solução

    • Avaliando o modelo matemático #1
    • Avaliando o modelo matemático #2
    • Combinando heurística e modelo matemático
    • Avaliando soluções viáveis

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