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1
1
Pesquisa Operacional
Instituto de Engenharia de Produção e Gestão
Universidade Federal de Itajubá
Prof. Dr. José Arnaldo Barra Montevechi
Redes
2
Problemas de rede• Casos especiais de problemas de programação
linear que são mais bem analisados através de uma representação gráfica.
• Importantes problemas de otimização, tais como problemas de logística e de energia, produção e outros, são eficientemente resolvidos e modelados como problemas de rede.
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2
3
Problemas de rede• Modelos de rede facilitam a visualização das
relações entre os componentes do sistema, aumentando o entendimento do problema e de seus possíveis resultados.
• É uma modelagem muita usada.
4
Terminologia• Redes, nós e arcos:
NósArcos
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Problemas de rede(Classificação usual)
• Problemas de transporte e rede de distribuição;
• Problemas de menor caminho;
• Problemas de fluxo máximo.
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Problemas de Distribuição
• Problemas que consideram múltiplas fontes, centros consumidores e locais intermediários por onde os produtos simplesmente passam são denominados problemas de distribuição.
• O problema de transporte já estudado é uma simplificação do problema de rede de distribuição.
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Problemas de Distribuição – exemplo
• Uma montadora de carros esta iniciando as suas operações no Brasil, construindo 2 fábricas: uma na Bahia e outra em São Paulo. A montadora esta estudando a forma de distribuição de seus carros para as diversas revendas, localizadas nos estados: Goiás, Rio de Janeiro, Minas Gerais, Paraná, Santa Catarina e Rio Grande do Sul, que minimize o custo total de distribuição.
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Problemas de Distribuição – exemplo
• As capacidades instaladas de cada uma das fábricas, as demandas das revendas, bem como os custos unitários de transporte entre fábricas e revendas estão evidenciados no diagrama a seguir.
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Problemas de Distribuição – exemplo
350
50
35
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15
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30
25
20
20
BA1
SP2
MG3
RJ4
PR6
SC7
RS8
GO5-500
-600
200
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300
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20Oferta (capacidade das fábricas)
(1100)
Demandas
(1400)
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• Existem 2 maneiras básicas de resolver este problema. A primeira consiste em inserir uma unidade dummy que iguale a oferta a demanda.
• A segunda forma de resolver é seguir a Regra do Fluxo Balanceado para cada nó da rede. Este método dispensa o uso de unidades dummys. O desequilíbrio entre oferta e demanda total étratado através de restrições maior ou igual ou de menor ou igual.
Problemas de Distribuição
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6
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Problemas de Distribuição
• Regra do fluxo balanceado:
Entradas – Saídas = Oferta ou Demanda do Nó
Oferta = Demanda
Entradas – Saídas ≤ Oferta ou Demanda do Nó
Oferta < Demanda
Entradas – Saídas ≥ Oferta ou Demanda do Nó
Oferta > Demanda
Tipo de Restrição:Hipótese:
Situação do exemplo
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Primeiro passo: Variáveis de decisão
Quantidades de veículos enviados de cada fábrica para cada distribuidor
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50
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30
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SP2
MG3
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SC7
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7
13
Primeiro passo: Variáveis de decisão• X13 – número de carros enviados
de BA para MG.• X14 – número de carros enviados
de BA para RJ.• X15 – número de carros enviados
de BA para GO.• X23 – número de carros enviados
de SP para MG.• X24 – número de carros enviados
de SP para RJ.• X26 – número de carros enviados
de SP para PR.• X27 – número de carros enviados
de SP para SC.• X28 – número de carros enviados
de SP para RS.• X34 – número de carros enviados
de MG para RJ.• X35 – número de carros enviados
de MG para GO.• X78 – número de carros enviados
de SC para RS.
350
50
35
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30
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BA1
SP2
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300
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Segundo passo: função objetivoObjetivo: Minimizar os custos de distribuição
• min Z = 25X13 + 30X14 + 40X15 + 20X23 + 15X24 + 20X26 + 35X27 + 50X28 + 20X34 + 20X35 + 20X78
350
50
35
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20
30
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BA1
SP2
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GO5-500
-600
200
150
300
150
250
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20
• X13 – BA para MG.• X14 – BA para RJ.• X15 – BA para GO.• X23 – SP para MG.• X24 – SP para RJ.• X26 – SP para PR.• X27 – SP para SC.• X28 – SP para RS.• X34 – MG para RJ.• X35 – MG para GO.• X78 – SC para RS.
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8
15
Terceiro passo: restrições
• Restrição 01 – nó 01• - X13 - X14 - X15 ≤ - 500
350
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300
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40
20
Entradas – Saídas = Oferta ou Demanda do NóOferta = Demanda
Entradas – Saídas ≤ Oferta ou Demanda do NóOferta < Demanda
Entradas – Saídas ≥ Oferta ou Demanda do NóOferta > Demanda
Tipo de Restrição:Hipótese:
Situação do exemplo
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Terceiro passo: restrições
350
50
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BA1
SP2
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GO5-500
-600
200
150
300
150
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20• Restrição 02 – nó 02
• – X23 – X24 – X26 – X27 – X28 ≤ - 600
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9
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Terceiro passo: restrições
• Restrição 03 – nó 03• X13 + X23 – X34 – X35 ≤ 200
350
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-600
200
150
300
150
250
40
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Terceiro passo: restrições
• Restrição 04 – nó 04• X14 + X24 + X34 ≤ 350
350
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20
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200
150
300
150
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10
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Terceiro passo: restrições
• Restrição 05 – nó 05• X15 + X35 ≤ 150
350
50
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15
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20
Terceiro passo: restrições
• Restrição 06 – nó 06• X26 ≤ 300
350
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SP2
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RJ4
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Terceiro passo: restrições
• Restrição 07 – nó 07• X27 – X78 ≤ 150
350
50
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20
BA1
SP2
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GO5-500
-600
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300
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40
20
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Terceiro passo: restrições
• Restrição 08 – nó 08• X28 + X78 ≤ 250
350
50
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12
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Quarto passo: Restrições adicionais
Para completar a formulação do problema:• Xij >= 0
• i = 1; 2; ....
24
Solução pelo Solver
Problemas de rede de distribuição
Distribuição de carros
De Para Custo Unidades Nó Fluxo liquido Oferta/Demanda1 3 25 0 1 0 -5001 4 30 0 2 0 -6001 5 40 0 3 0 2002 3 20 0 4 0 3502 4 15 0 5 0 1502 6 20 0 6 0 3002 7 35 0 7 0 1502 8 50 0 8 0 2503 4 20 03 5 20 07 8 20 0
Custo Total = 0
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300
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Variáveis de decisão
Informações conhecidas
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25
Solução pelo Solver
Problemas de rede de distribuição
Distribuição de carros
De Para Custo Unidades Nó Fluxo liquido Oferta/Demanda1 3 25 0 1 0 -5001 4 30 0 2 0 -6001 5 40 0 3 0 2002 3 20 0 4 0 3502 4 15 0 5 0 1502 6 20 0 6 0 3002 7 35 0 7 0 1502 8 50 0 8 0 2503 4 20 03 5 20 07 8 20 0
Custo Total = 0
350
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30
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Fórmula*
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Solução pelo Solver(Função Objetivo)
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Solução pelo Solver(Restrições)
• Restrição 01 – nó 01• - X13 - X14 - X15 ≤ - 500
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-600
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300
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Solução pelo Solver(Restrições)
• Restrição 01 – nó 01• - X13 - X14 - X15 ≤ - 500
350
50
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15
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BA1
SP2
MG3
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GO5-500
-600
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Entradas Saídas
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Solução pelo Solver(Todas as Restrições)
30
Solução pelo Solver
(Solução)
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30
25
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20
BA1
SP2
MG3
RJ4
PR6
SC7
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-600
200
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16
31
Problema do Menor Caminho
• Problema que representa um outro caso especial de problemas de redes, em que os arcos significam a distância entre 2 pontos (nós).
• Quando deseja-se achar a rota que une estes pontos com a distância mínima possível, tem-se um problema de menor caminho.
32
Problema do Menor Caminho
• Nestes problema existem sempre 2 nós especiais chamados de origem e destino. Entre um nó de origem e um nó de destino geralmente existem nós intermediários, que podem representar cidades que conectam rodovias, subestações em problemas de distribuição de energia, etc...
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17
33
• Um fabrica de artigos de decoração, localizada em Lambari, deve entregar uma grande quantidade de peças na cidade de Baependi. A empresa quer saber qual o caminho que seu caminhão deve fazer para minimizar a distância percorrida.
Problema do Menor Caminho - Exemplo
34
Problemas de Menor Caminho – exemplo
1 6
4
5
3
2
50 Km
Lambari Baependi
Três Corações S. Thomé das Letras
Caxambu
São Lourenço
44 Km
27 Km
4 Km
45 Km
37 Km
41 Km
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18
35
• A modelagem do problema terá variáveis binárias do tipo Xij, indicando o sentido da cidade i para a cidade j. Se o valor da variável for igual a 1 significa que aquele trecho deve ser percorrido. De forma inversa, se o valor da variável for igual a zero, significa que aquele trecho não deve ser percorrido.
Problemas de Menor Caminho
36
Primeiro passo: Variáveis de decisão
• X12 – trecho Lambari – Três Corações.• X13 – trecho Lambari – São Lourenço.• X15 – trecho Lambari – Caxambu.• X24 – trecho Três Corações – São Thomé das
Letras.• X35 – trecho São Lourenço – Caxambu.• X46 – trecho São Thomé das Letras – Baependi.• X56 – trecho Caxambu – Baependi.
1 6
4
5
3
2
50 Km
Lambari Baependi
Três Corações S. Thomé das Letras
Caxambu
São Lourenço
44 Km
27 Km
4 Km
45 Km
37 Km
41 Km
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19
37
Segundo passo: função objetivoObjetivo: Minimizar a distância percorrida pelo caminhão
• Min Z = 41X12 + 44X13 + 50X15 + 37X24 + 27X35 + 45X46 + 4X56
1 6
4
5
3
2
50 Km
Lambari Baependi
Três Corações S. Thomé das Letras
Caxambu
São Lourenço
44 Km
27 Km
4 Km
45 Km
37 Km
41 Km
• X12 –Lambari – Três Corações.
• X13 –Lambari – São Lourenço.
• X15 –Lambari – Caxambu.• X24 –Três Corações – São
Thomé das Letras.• X35 –São Lourenço –
Caxambu.• X46 –São Thomé das Letras –
Baependi.• X56 –Caxambu – Baependi.
38
Terceiro passo: restrições
1 6
4
5
3
2
50 Km
Lambari Baependi
Três Corações S. Thomé das Letras
Caxambu
São Lourenço
44 Km
27 Km
4 Km
45 Km
37 Km
41 Km
Entradas – Saídas = Oferta ou Demanda do NóOferta = Demanda
Entradas – Saídas ≤ Oferta ou Demanda do NóOferta < Demanda
Entradas – Saídas ≥ Oferta ou Demanda do NóOferta > Demanda
Tipo de Restrição:Hipótese:
Situação do exemplo
Oferta = -1 Demanda = 1
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20
39
Terceiro passo: restrições
• Restrição 01:• - X12 - X13 - X15 = - 1
1 6
4
5
3
2
50 Km
Lambari Baependi
Três Corações S. Thomé das Letras
Caxambu
São Lourenço
44 Km
27 Km
4 Km
45 Km
37 Km
41 Km
Entradas – Saídas = Oferta ou Demanda do NóOferta = Demanda
Entradas – Saídas ≤ Oferta ou Demanda do NóOferta < Demanda
Entradas – Saídas ≥ Oferta ou Demanda do NóOferta > Demanda
Tipo de Restrição:Hipótese:
Situação do exemplo
40
Terceiro passo: restrições
• Restrição 02:• X12 – X24 = 0
1 6
4
5
3
2
50 Km
Lambari Baependi
Três Corações S. Thomé das Letras
Caxambu
São Lourenço
44 Km
27 Km
4 Km
45 Km
37 Km
41 Km
Entradas – Saídas = Oferta ou Demanda do NóOferta = Demanda
Entradas – Saídas ≤ Oferta ou Demanda do NóOferta < Demanda
Entradas – Saídas ≥ Oferta ou Demanda do NóOferta > Demanda
Tipo de Restrição:Hipótese:
Situação do exemplo
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21
41
Terceiro passo: restrições
• Restrição 03:• X13 – X35 = 0
1 6
4
5
3
2
50 Km
Lambari Baependi
Três Corações S. Thomé das Letras
Caxambu
São Lourenço
44 Km
27 Km
4 Km
45 Km
37 Km
41 Km
42
Terceiro passo: restrições
• Restrição 04:• X24 – X46 = 0
1 6
4
5
3
2
50 Km
Lambari Baependi
Três Corações S. Thomé das Letras
Caxambu
São Lourenço
44 Km
27 Km
4 Km
45 Km
37 Km
41 Km
![Page 22: Universidade Federal de Itajubá - iepg.unifei.edu.br · Pesquisa Operacional ... unidade dummy que iguale a oferta a demanda. ... uma grande quantidade de peças na cidade de Baependi](https://reader038.vdocuments.net/reader038/viewer/2022110113/5bf66b7e09d3f20a768c35e2/html5/thumbnails/22.jpg)
22
43
Terceiro passo: restrições
• Restrição 05:• X15 + X35 – X56 = 0
1 6
4
5
3
2
50 Km
Lambari Baependi
Três Corações S. Thomé das Letras
Caxambu
São Lourenço
44 Km
27 Km
4 Km
45 Km
37 Km
41 Km
44
Terceiro passo: restrições
• Restrição 06:• X46 + X56 = 1
1 6
4
5
3
2
50 Km
Lambari Baependi
Três Corações S. Thomé das Letras
Caxambu
São Lourenço
44 Km
27 Km
4 Km
45 Km
37 Km
41 Km
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23
45
Quarto passo: Restrições adicionais
Para completar a formulação do problema:• Xij = 0 ou 1
• i = 1; 2; ....
46Informações conhecidas
Solução pelo Solver
Variáveis de decisão
1 6
4
5
3
2
50 Km
Lambari Baependi
Três Corações S. Thomé das Letras
Caxambu
São Lourenço
44 Km
27 Km
4 Km
45 Km
37 Km
41 Km
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24
47
Solução pelo Solver
Fórmula
1 6
4
5
3
2
50 Km
Lambari Baependi
Três Corações S. Thomé das Letras
Caxambu
São Lourenço
44 Km
27 Km
4 Km
45 Km
37 Km
41 Km
48
Solução pelo Solver(Função Objetivo)
Fórmula
1 6
4
5
3
2
50 Km
Lambari Baependi
Três Corações S. Thomé das Letras
Caxambu
São Lourenço
44 Km
27 Km
4 Km
45 Km
37 Km
41 Km
*
![Page 25: Universidade Federal de Itajubá - iepg.unifei.edu.br · Pesquisa Operacional ... unidade dummy que iguale a oferta a demanda. ... uma grande quantidade de peças na cidade de Baependi](https://reader038.vdocuments.net/reader038/viewer/2022110113/5bf66b7e09d3f20a768c35e2/html5/thumbnails/25.jpg)
25
49
Solução pelo Solver(Restrições)
• Restrição 01:• - X12 - X13 - X15 = - 1
50
Solução pelo Solver(Restrições)
Entradas Saídas
Entradas – Saídas = Oferta ou Demanda do NóOferta = Demanda
Entradas – Saídas ≤ Oferta ou Demanda do NóOferta < Demanda
Entradas – Saídas ≥ Oferta ou Demanda do NóOferta > Demanda
Tipo de Restrição:Hipótese:
Situação do exemplo
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26
51
Solução pelo Solver(Restrições)
Entradas – Saídas = Oferta ou Demanda do NóOferta = Demanda
Entradas – Saídas ≤ Oferta ou Demanda do NóOferta < Demanda
Entradas – Saídas ≥ Oferta ou Demanda do NóOferta > Demanda
Tipo de Restrição:Hipótese:
Situação do exemplo
52
Solução pelo Solver(Solução)
1 6
4
5
3
2
50 Km
Lambari Baependi
Três Corações S. Thomé das Letras
Caxambu
São Lourenço
44 Km
27 Km
4 Km
45 Km
37 Km
41 Km
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27
53
Problema do Fluxo Máximo
• Quando se quer maximizar a quantidade de um fluxo de um ponto de origem para um ponto de destino e estamos sujeitos a restrições de capacidade de fluxo nos arcos.
• Estes problemas geralmente envolvem fluxo de materiais como água, óleo, gás, energia através de uma rede de tubos ou canos. Podem representar fluxo de carros em malhas viárias, produtos em linha de produção, etc....
54
• Uma empresa distribuidora de gás deseja determinar a quantidade máxima de metros cúbicos por segundo de gás que pode bombear da estação de Campos para o centro consumidor do Rio de Janeiro, através da rede de gasodutos existentes. A figura a seguir ilustra o caso.
Problema do Fluxo Máximo - Exemplo
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28
55
Problema do Fluxo Máximo - Exemplo
,
A B
3
42
1
Campos Rio de Janeiro
40 m3/s
20 m3/s
30 m3/s
30 m3/s
20 m3/s
30 m3/s
40 m3/s
56
Problema do Fluxo Máximo
• Para resolvermos este problema, utilizaremos um pequeno artifício: adicionaremos um arco virtual ligando o nó B ao nó A.
• A FO será portanto a maximização do fluxo de gás que passa de B para A.
• Como o fluxo do Rio de Janeiro para Campus não existe, o valor do fluxo no arco artificial representará o total de gás que pode chegar ao Rio de Janeiro vindo de Campus por mais de um caminho simultaneamente.
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29
57
A B
3
42
1
Campos Rio de Janeiro
40 m3/s
20 m3/s
30 m3/s
30 m3/s
20 m3/s
30 m3/s
40 m3/s
Problema do Fluxo Máximo - Exemplo
58
Primeiro passo: Variáveis de decisão
• XA1 – m3/s que saem de Campus e chegam a estação 01.• XA2 – m3/s que saem de Campus e chegam a estação 02. • X13 – m3/s que saem da estação 01 e chegam a estação 03.• X14 – m3/s que saem da estação 01 e chegam a estação 04.• X24 – m3/s que saem da estação 02 e chegam a estação 04.• X3B – m3/s que saem da estação 03 e chegam no Rio de Janeiro.• X4B – m3/s que saem da estação 04 e chegam no Rio de Janeiro.• XBA – m3/s que saem do Rio de Janeiro e chegam em Campus.
(artificial)
A B
3
42
1
Campos Rio de Janeiro
40 m3/s
20 m3/s
30 m3/s
30 m3/s
20 m3/s
30 m3/s
40 m3/s
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30
59
Segundo passo: função objetivoObjetivo: Maximizar o fluxo de gás
Max Z = XBA
A B
3
42
1
Campos Rio de Janeiro
40 m3/s
20 m3/s
30 m3/s
30 m3/s
20 m3/s
30 m3/s
40 m3/s
60
Terceiro passo: restrições
• Restrições:• O fluxo de cada arco deverá ser maior ou igual a zero;• O fluxo de cada arco deverá ser menor ou igual a capacidade
do arco;• O fluxo que chega em cada nó deverá ser igual ao fluxo do
que sai do mesmo;• O fluxo do arco artificial (desconhecido) deve ser grande o
bastante para assumir qualquer valor possível, já que este será maximizado.
A B
3
42
1
Campos Rio de Janeiro
40 m3/s
20 m3/s
30 m3/s
30 m3/s
20 m3/s
30 m3/s
40 m3/s
![Page 31: Universidade Federal de Itajubá - iepg.unifei.edu.br · Pesquisa Operacional ... unidade dummy que iguale a oferta a demanda. ... uma grande quantidade de peças na cidade de Baependi](https://reader038.vdocuments.net/reader038/viewer/2022110113/5bf66b7e09d3f20a768c35e2/html5/thumbnails/31.jpg)
31
61
Terceiro passo: restrições
• Restrições de capacidade:• XA1 ≤ 40; XA2 ≤ 30;• X13 ≤ 30; X14 ≤ 20;• X24 ≤ 30; X3B ≤ 20;• X4B ≤ 40; XBA ≤ 9999;
A B
3
42
1
Campos Rio de Janeiro
40 m3/s
20 m3/s
30 m3/s
30 m3/s
20 m3/s
30 m3/s
40 m3/s
62
Terceiro passo: restrições
• Restrições de fluxo:• XBA – (XA1 + XA2) = 0• XA1 – (X13 + X14) = 0• XA2 – X24 = 0• X13 – X3B = 0• X14 + X24 – X4B = 0• X3B + X4B – XBA = 0
A B
3
42
1
Campos Rio de Janeiro
40 m3/s
20 m3/s
30 m3/s
30 m3/s
20 m3/s
30 m3/s
40 m3/s
Entradas – Saídas = Oferta ou Demanda do NóOferta = Demanda
Entradas – Saídas ≤ Oferta ou Demanda do NóOferta < Demanda
Entradas – Saídas ≥ Oferta ou Demanda do NóOferta > Demanda
Tipo de Restrição:Hipótese:
Situação do exemplo
![Page 32: Universidade Federal de Itajubá - iepg.unifei.edu.br · Pesquisa Operacional ... unidade dummy que iguale a oferta a demanda. ... uma grande quantidade de peças na cidade de Baependi](https://reader038.vdocuments.net/reader038/viewer/2022110113/5bf66b7e09d3f20a768c35e2/html5/thumbnails/32.jpg)
32
63
Quarto passo: Restrições adicionais
Para completar a formulação do problema:• Xij >= 0
• i = A; B; 1; 2; ....
64
A B
3
42
1
Campos Rio de Janeiro
40 m3/s
20 m3/s
30 m3/s
30 m3/s
20 m3/s
30 m3/s
40 m3/s
Solução pelo Solver
Variáveis de decisão
Informações conhecidas
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33
65Fórmula
Solução pelo Solver(Função Objetivo)
66
Solução pelo Solver(Restrições)
Entradas Saídas
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34
67
Solução pelo Solver(Restrições)
68
Solução pelo Solver(Solução)
A B
3
42
1
Campos Rio de Janeiro
40 m3/s
20 m3/s
30 m3/s
30 m3/s
20 m3/s
30 m3/s
40 m3/s