Pesquisa Operacional Atps Completa 8 Sem Adm

UNIVERSIDADE ANHANGUERA - UNIDERP

ANHANGUERA EDUCACIONAL

CURSO DE ADMINISTRAÇÃO

Pesquisa Operacional

RAFAEL BAPTISTA RA_303445

ELIZANGE GARCIA DA SILVA RA -289837

MARIANA ALINE GREGORATO CUNHA RA- 303444

JARDIM - MS

2014

DESAFIO DE PESQUISA OPERACIONAL.

Trabalho apresentada à Universidade Anhanguera-UNIDERP como requisito para obtenção de nota da disciplina Pesquisa Operacional.

TUTORA PRESENCIAL: Prof.ª Wilson Molina de Brito

Jardim/MS

Novembro/2014

SUMÁRIO

1-INTRODUÇÃO----------------------------------------------------------------------------------------5

2- MODELAGENS DE PROBLEMAS DE ALOCAÇÃO DE RECURSOS--------------

2.1- As maneiras mais adequadas para construção de um modelo matemático---------

3- CONTRUÇÃO DO MODELO------------------------------------------------------------------

4- SOLUÇÃO DOMODELO--------------------------------------------------------------------

5- VALIDAÇÃO DO MODELO-----------------------------------------------------------------

6- IMPLEMENTAÇÃO DA SOLUÇÃO------------------------------------------------------

7- AVALIAÇÃO FINAL--------------------------------------------------------------------------

8- PROGRAMAÇÃO LINEAR---------------------------------------------------------------------------

8.1- Terminologia associada às soluções do PL-----------------------------------------------------

8.1.1- Tipos de soluções------------------------------------------------------------------------------------

9- FORMULAÇÃO DO PROBLEMA------------------------------------------------------------------

9.1- Variáveis de decisão-----------------------------------------------------------------------------------

9.2- Função objeto------------------------------------------------------------------------------------------

9.3- Restrições-----------------------------------------------------------------------------------------------

9.4- Montagem do modelo---------------------------------------------------------------------------------

10- INCLUSÃO DAS VARIÁVEIS DE FOLGA DA MATÉRIA PRIMA E MÃO DE OBRA------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

CONSIDERAÇÕESFINAIS------------------------------------------------------------------------------

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS--------------------------------------------------------------

1- INTRODUÇÃO

Observaremos no desenvolvimento desta ATPS diversos contextos que irão nos mostrar o quanto é importante à maximização dos lucros viabilizando alocação de recursos limitados e maximizando os impactos nas tarefas da tomada de decisão.

Na primeira etapa veremos através da Programação Linear, a importância de se executar uma tarefa, como veremos nos exemplos abaixo, onde será feito o levantamento de quantos metros de madeira serão utilizados para a execução de um armário e de uma cadeira. Teremos algumas demonstrações de respectivos valores serão citados para calcularmos quanto seria gasto nos mesmo.

Na segunda etapa será feito um levantamento bibliográfico para observar qual será a melhor maneira de se construir um modelo matemático. Através de alguns estudos vimos que modelo matemático é uma representação ou interpretação simplificada de realidade, ou uma interpretação de um fragmento de um sistema, segundo uma estrutura de conceitos mentais ou experimentais. Baseado nisso dar-se o melhor modelo em questão.

A terceira etapa irá nos falar a respeito de variáveis de folga da matéria prima e mão de obra, onde observaremos detalhadamente; as variáveis, a mão de obra, a matéria prima, e os lucros. Também o tempo gasto para produção de cada uma dessas variáveis,cálculos para melhores detalhes, e gráficos para demonstração.

E a quarta etapa é um complemento da terceira etapa, que irá nos mostrar detalhadamente a resolução dos problemas citados na terceira etapa, para melhor compreensão dessa programação linear.

2- MODELAGENS DE PROBLEMAS DE ALOCAÇÃO DE RECURSOS.

Programação Linear é uma técnica de otimização bastante utilizada na resolução de problemas quantitativos que tenham seus modelos representados por expressões lineares, sendo elas equações e/ou inequações. Pela sua simplicidade e a possibilidade de aplicação em uma considerável diversidade de problemas, tornou-se um recurso bastante difundido.

Em um modelo de Programação Linear, existe uma combinação de variáveis, cujo objetivo é ser maximizada ou minimizada. Para essa combinação de variáveis de decisão chamaremos de Função Objetivo. Em todo modelo de Programação Linear, existem restrições, representadas por equações e/ou inequações, que indicam uma limitação na situação real, tal como, escassez de recursos, limitações de mercado, etc. Dado um modelo em PL, identificamos