introduýýo (09 abril)
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8/20/2019 Introduýýo (09 Abril)
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Campus - Mossoró
Profª MSc. Miriam Karla Rocha
INTRODUÇÃO À PESQUISA OPERACIONAL
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FERRAMENTAS MATEMÁTICAS
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“As pessoas não acreditam que a matemática é simples somenteporque elas não percebem como a vida é complicada.”
John Von Neumann (1903-1957)
http://www.karbosguide.com/books/pcarchitecture/images/923.jpg
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Wikipedia:
“ramo interdisciplinar da matemática aplicada que
faz uso de modelos matemáticos, estatísticos e dealgoritmos na ajuda à tomada de decisões”
INFORMS (Institute for operations research and
management science):
“ The science of better!”
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“Pesquisa Operacional é ummétodo científico que provêexecutivos com uma basequantitativa para decisõesconcernentes às operaçõessob seu controle.”
Morse & Kimball, 1950
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1934-1936
2ª Guerra
Mundial
1947
1950 - 1960
Inglaterra - Invenção e uso do radar
Uso operacional de recursos militares de maneira
sistemática.
Inglaterra e EUAEconomista Marshall e matemático Dantzig (ProgramaçãoLinear)
Aplicações em setores públicos e privados einício da PO no Brasil
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Programação Linear, Inteira, Mista
Programação Não-Linear, Estocástica, Mono e Multi-objetivo
Programação Dinâmica
Teoria dos Grafos (otimização em redes)
Teoria dos Jogos
Heurísticas e Meta-Heurísticas
Teoria das Filas
Simulação
...
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Modelagem, Simulação e Otimização
Programação Matemática
Processos Decisórios
Processos Estocásticos
Teoria dos Jogos
Análise de Demanda
Inteligência Computacional
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(Em uma estrada) Qual o melhor caminho a tomar ?
(Na bolsa de valores) Em que companhias investir ?
(Em uma indústria) O que e em que ordem produzir ?
(Em um trabalho em grupo) Que pessoas alocar a quetarefas ?
(Em uma companhia de distribuição) Que rede (elétrica,de gás, etc.) instalar ?
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O que comprar?
Que o caminho tomar?
Onde/quando/quanto produzir?
O que instalar?
Onde construir?
etc.
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O modelo matemático de programação linear é
composto de uma função objetivo linear, e de
restrições representadas por um grupo de
inequações também lineares.
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Exemplo:
Função objetivo a ser maximizada: Lucro=
2x1+3x2
Restrições: técnicas 4x1+3x2 ≤ 10
6x1-3x2 ≥ 20
de não negatividade x1 ≥
0 x2 ≥ 0
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ROTEIRO:
a) Quais as variáveis de decisão?
b) Qual o objetivo?
c) Quais as restrições?
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ROTEIRO:
a) Quais as variáveis de decisão?
- Consiste explicar as decisões que devem ser
tomadas e representar as possíveis decisões
por meio de variáveis chamadas variáveis de
decisão.
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ROTEIRO:
b) Qual o objetivo?
- Consiste identificar o objetivo da tomada de decisão.
Aparece geralmente na forma de maximização de
lucros ou receitas, minimização de custos, perdas etc.
A função objetivo é a expressão que calcula o valor
objetivo (lucro, custo, receita, perda etc.), em função
das variáveis de decisão.
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ROTEIRO:
c) Quais as restrições?
- Cada restrição imposta na descrição do sistema deve
ser expressa como uma relação linear (igualdade ou
desigualdade), montadas com as variáveis de decisão.
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Exemplo 1:
Certa empresa fabrica dois produtos P1 e P2. O lucrounitário do produto P1 é de 1.000 unidades monetárias e
o lucro unitário de P2 é de 1.800 unidades monetárias. Aempresa precisa de 20 horas para fabricar uma unidadede P1 e de 30 horas para fabricar uma unidade de P2. Otempo anual de produção disponível para isso é de 1.200horas. A demanda esperada para cada produto é de 40
unidades anuais para P1 e 30 unidades anuais para P2.Qual é o plano de produção para que a empresa maximizeseu lucro nesses itens? Construa o modelo deprogramação linear para esse caso.
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Solução:
a) Quais são as variáveis de decisão?
O que deve ser decidido é o plano de
produção, isto é, quais as quantidades anuais
que devem ser produzidas de P1 e P2.
Portanto, as variáveis de decisão serão x1 e x2
x1 → quantidade anual a produzir de P1
x2 → quantidade anual a produzir de P2
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Solução:
b) Qual é o objetivo?
O objetivo é maximizar o lucro, que pode sercalculado:
Lucro devido a P1: 1.000x1 (lucro por
unidade de P1 x quantidade produzida de P1)
Lucro devido a P2: 1.800x2 (lucro por
unidade de P1 x quantidade produzida de P2)
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Solução:
b) Qual é o objetivo?
Lucro total: L = 1.000 x1 +1.800 x2
Objetivo: maximizar L = 1.000 x1 +1.800 x2
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Solução:
c) Quais as restrições?
Disponibilidade de horas para produção:1.200h.
Horas ocupadas com P1: 20x1 (uso por unidade x
quantidade produzida)
Horas ocupadas com P1: 30x2 (uso por unidade xquantidade produzida)
Total em horas ocupadas na produção: 20x1+30x2
Restrição descritiva da situação: 20x1+30x2≤1.200
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Solução:
c) Quais as restrições?
Demanda de P1: 40 unidades Quantidade produzida: x1 Restrição descritiva da situação: x1 ≤40
Demanda de P2: 30 unidades Quantidade produzida: x2 Restrição descritiva da situação: x2 ≤30
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Solução:
Resumo do modelo: max L= 1.000 x1 +1.800 x2
Sujeito a:
20x1+30x2≤1.200
x1 ≤40
x2 ≤30 x1 ≥0
x2 ≥0
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Exemplo 2:Um aluno do curso de Engenharia de Produção possui duas namoradasAna*e Beatriz*. Ele gosta igualmente das duas e pretende otimizar suavida social.Como ele estuda muito para PO, entrega todos os trabalhos no dia,etc... Sobram 54 horas mensais livres para o lazer. Depois de pagarsuas despesas sobra no final do mês R$ 1.300,00 e após todas asatividades exigidas pelo curso, sobram 14.000 kcal /mês.Importante informar que Ana é uma pessoa extremamenteextrovertida, adora dançar e gosta de lugares simples ao contrário deBeatriz, que é uma garota mais sofisticada, contida e frequenta lugares
caros. Fazendo as contas, chegou-se a conclusão que cada saída comAna consome 1600 Kcal e ele gastará R$ 100,00; já com Beatriz, elegastará em cada saída R$ 250,00 e metade das calorias.Sabendo que cada saída dura 3 horas, formule o modelo deprogramação linear que otimize a vida de nosso amigo.
* os nomes foram trocados.
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Exemplo 3:
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