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Compreender os conceitos básicos de Teoria de grafos, modelar problemas em grafos e resolvê-los através de métodos exatos e aproximados como heurísticas e meta-heurísticas.

Noções de Teoria dos Grafos. Problemas e algoritmos em grafos. Estudos avançados de algoritmos heurísticos e meta-heurísticas.

1. AHUJA, R.K.; MAGNANTI, T.L.; ORLIN, J.B. Network flows: theory, algorithms and applications. 1a. edição, Editora Prentice Hall, 1993. 2. GOLDBARG, M.C.; LUNA, H.P.L. Otimização combinatória e programação linear: modelos e algoritmos. 2a. edição, Editora Campus, 2005. 3. GLOVER, F.; KOCHENBERGER, G.A. Handbook of metaheuristics. 1a. edição, Editora Kluwer, 2003.

1. LEE, J. A first course in combinatorial optimization. 1a. edição, Editora Cambridge University Press, 2004. 2. DRÉO, J.; PÉTROWSKI, A.; SIARRY, P.; TAILLARD, E. Metaheuristics for hard optimization: methods and case studies. 1a. edição, Editora Springer, 2006. 3. COOK, W.J. et al. Combinatorial optimization. 1a. edição, Editora John Wiley & Sons, 1998. 4. SZWARCFITER, J.L. Teoria computacional de grafos: os algoritmos. 1a. edição, Editora Elsevier, 2018. 5. GOLDBARG, E.; GOLDBARG, M.C.; LUNA, H.P.L. Otimização combinatória e metaheurísticas: algoritmos e aplicações. 1a. edição, Editora Elsevier, 2017.