ATPS DE PESQUISA OPERACIONAL
Por: daya2012 • 15/4/2015 • Trabalho acadêmico • 1.248 Palavras (5 Páginas) • 232 Visualizações
Faculdade Anhanguera Educacional - Unidade 1
[pic 1]
Administração – 8º Semestre
ATIVIDADES PRÁTICAS SUPERVISIONADAS
PESQUISA OPERACIONAL
Grupo:
ANDREIA SOUSAS SALES RA: 2549454593
DAIANE CRISTINA PEREIRA RA: 4203775892
DJENIFER KETERLY DA SILVA ALIPIO RA: 2564427002
MANUELLA SALES BATISTA RA: 4251852959
RODRIGO FÁBIO A. OLIVEIRA RA: 3217520929
THAIS MENDES DA SILVA RA: 4203781762
CAMPINAS
2014
1 - INTRODUÇÃO:
Este trabalho trata das características dos ambientes de software para modelagem matemática e propõe um sistema para modelagem e gerenciamento de modelos de problemas de programação linear e inteira. As principais características deste ambiente são: o controle da evolução dos modelos e dos dados utilizando controle de versão; a arquitetura cliente-servidor, que permite a interação do sistema tanto com os modeladores quanto com os tomadores de decisão; a utilização de banco de dados para armazenar as informações sobre os modelos e os cenários de dados; e a utilização de servidores de otimização remotos, que permitem executar as otimizações em máquinas diferentes (hardware e software) das que geram e manipulam os modelos e seus dados.
ETAPA 3
Passo 1 LEITURA( Individual)
Passo 2 (Equipe)
Resolver utilizando o suplemento Solver do software Excel, o modelo de programação linear do Caso 1, obtido na Etapa 2, Passo 3.
PROPRIEDADES | LIGA | |||||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
PORCENTAGEM DE ESTANHO | 60 | 25 | 45 | 20 | 50 | 40% |
PORCENTAGEM DE ZINCO | 10 | 15 | 45 | 50 | 40 | 35% |
PORCENTAGEM DE CHUMBO | 30 | 60 | 10 | 30 | 10 | 25% |
CUSTO (R$/KG) | 22 | 20 | 25 | 24 | 27 | |
FUNÇÃO OBJETIVO MINIMIZAR | ||||||
MANIMIZAR F. (X1,X2,X3,X4,X5) = 22X1 + 20X2 +25 X3 + 24X4 + 27X5 | ||||||
60X1 + 25X2 + 45X3 + 20X4 + 50 X5 < 40 | ||||||
10X1 + 15X2 + 45X3 + 50X4 + 40 X5 < 35 | ||||||
30X1 + 60X2 + 10X3 + 30X4 + 10 X5 < 25 | ||||||
X1, X2, X3, X4, X5 > 0 |
PASSO 3 – DISCUSSÃO EM GRUPO.
MODELO LINEAR
O Grupo chegou à conclusão que o um ambiente de modelagem é um software que permite descrever matematicamente um determinado problema real a fim de resolvê-lo usando técnicas de programação linear e inteira, por exemplo. A principal função dos ambientes de modelagem é fornecer aos usuários uma ferramenta para que o problema possa ser modelado da melhor forma possível, o mais próximo da realidade. Além disso, este tipo de sistema deve ser capaz de converter o modelo e os dados do problema para o formato que os resolvedores possam entender e gerar soluções. A pesquisa operacional, nos últimos tempos, tem desenvolvido uma grande variedade de modelos e algoritmos de otimização para a resolução de problemas em diversas áreas como: logística, telecomunicações, produção, finanças etc.. As ferramentas de apoio à decisão se fundamentam fortemente nas técnicas de otimização, entretanto, sua aplicação prática pode acarretar diversas dificuldades na fase de modelagem e no gerenciamento eficiente dos sistemas computacionais, o que muitas vezes inviabiliza o seu acesso por parte de diversas empresas e entidades governamentais. Segundo Geoffring (1987) e Matura et al. (2004), os modelos matemáticos de otimização têm duas formas gerais de uso. Na primeira, o modelo é usado ao nível estratégico, implicando em uma resolução do problema usada a intervalos de tempo consideravelmente longos, o que é intrínseco em uma decisão estratégica. Na segunda, o modelo atende a uma necessidade ao nível táctico-operacional, os modelos de solução são usados periodicamente e neste nível de decisão, nem sempre há necessidade de profissionais especializados em Pesquisa Operacional. O desenvolvimento das ferramentas, para cada um dos dois tipos, é obviamente distinto. Para atender a estas demandas, existem, atualmente, diversos sistemas de modelagem que facilitam o processo de implementação e solução dos modelos utilizando linguagem algébrica, os sistemas de Suporte Analítico à Decisão.
Normalmente, o sistema de suporte analítico à decisão é um sistema interativo que enfatiza técnicas computacionais avançadas que, muitas vezes são transparentes para os usuários, oferecendo amplas facilidades de análise dos problemas por sua visibilidade externa. As aplicações típicas desse tipo de ferramenta são:
• Representação de uma realidade complexa;
• Organização e uso de grande volume de dados multidimensionais, inter-relacionados, baseados em informações próprias do problema e de diversos parâmetros associados à solução do mesmo;
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