Programa

Modelação e Otimização Estocástica

Mestrado Bolonha em Estatística e Investigação Operacional

Programa

I. Conceitos Fundamentais Espaços de probabilidade e variáveis aleatórias. Conjuntos convexos. Funções convexas. Métodos clássicos de otimização. Cadeias de Markov. II. Programação Estocástica Motivação. Conceitos e definições básicas. Problemas estocásticos lineares de uma etapa. Problemas estocásticos lineares de duas etapas. Problemas com restrições probabilísticas. III. Processos de decisão com múltiplas etapas – Programação dinâmica Conceitos básicos. Programação dinâmica determinística. Programação dinâmica estocástica. IV. Processos de decisão de Markov Introdução aos processos de decisão de Markov. Abordagens por programação linear. Algoritmos de melhoramento de políticas. Método das aproximações sucessivas.