Tecnicas De Pesquisa Operacional

Estudo de Técnicas de Pesquisa Operacional

Em qualquer situação que exija uma decisão, o passo fundamental para compreender a natureza do problema é a identificação de todos os fatores envolvidos, que fornecem elementos para analise de conclusão. No processo de construção de um modelo, esses fatores são chamados de variáveis do problema, já que usualmente podem assumir valores diversos durante o desenvolvimento da solução.

As variáveis de um modelo de um problema de decisão podem se classificados em três categorias:

• Variáveis de decisão;

São aquelas que foram definidas pelo analista como fornecedoras das informações que servirão de base para o gerente chegar a decisão. Assim, por exemplo, se o problema em questão for “aplicar dinheiro em um projeto de expansão de uma fábrica para obter o máximo retorno”, uma variável de decisão poderá ser a “taxa de retorno” de cada alternativa de porte do projeto de localização.

• Variáveis controláveis ou endógenas;

É uma variável gerada pelo próprio modelo, durante o processo de solução, sendo dependente dos dados fornecidos, das hipóteses estabelecidas e da própria estrutura do modelo. A variável da decisão é, sem duvida, uma variável controlável especial por indicar a decisão.

• Variáveis não-controláveis ou exógenas;

São os fatores ou dados externos fornecidos ao modelo e que apresentam as hipóteses assumidas ou as condições que devem ser respeitadas.

Tipos de Modelos

Dependendo da forma como o processo de decisão é abordado pelo analista e da própria natureza de decisão, podemos identificar diversos tipos de modelo, tais como:

• Modelos conceitual;

Relacionam-se de forma sequencial e logica as informações e as fases do processo de decisão, de forma a permitir o desenvolvimento controlado e consistente com os objetivos em mente.

• Modelos simbólicos ou matemáticos;

São baseadas na pressuposição de que todas as informações e variáveis relevantes do problema de decisão podem ser quantificadas. Isso nos leva a utilizar símbolos matemáticos para representa-las e usar funções matemáticas para descrever as ligações entre elas e a operação do sistema.

Existem diversas formas de gerar e utilizar essas relações, e por isso existem vários tipos de modelo matemático, sendo que o processo de solução subsequente é consequência do modelo construído.

• Modelos heurísticos;

São construídos quando a complexidade do problema é de tal ordem que a utilização de relações matemáticas torna-se impraticável ou extremamente dispendiosa. O esforço em construir o modelo não seria compensado pelos benefícios conseguidos no processo de decisão. Esses modelos são baseados em regras empíricas ou intuitivas que, dada determinada solução para o problema, permitem o avanço para outra solução mais aprimorada. São basicamente procedimentos de busca inteligente de estados do processo de decisão sempre em direção ao aumento do valor do critério escolhido. Os modelos construídos com base nas técnicas de “inteligência artificial” são modelos heurísticos.

Modelos Matemáticos

A metodologia da Pesquisa Operacional é mais desenvolvida para a solução de problemas que podem ser representados por modelos matemáticos. O modelo mais apropriado para um dado contexto ou problema depende de vários fatores como:

• Natureza matemática das relações entre as variáveis;

• Objetivos do encarregado da decisão;

• Extensão do controle sobre as variáveis de decisão;

• Nível de incerteza associado ao ambiente da decisão.

a) Modelos de simulação

São modelos que procuram oferecer uma representação do mundo real com o objetivo de permitir a geração e analise de alternativas, antes da implementação de qualquer uma delas. Por isso, dão ao analista um considerável grau de liberdade e flexibilidade com relação à escolha da ação mais conveniente.

b) Modelos de otimização

Ao contrário do modelo anterior, o modelo de otimização não permite flexibilidade na escolha da alternativa, já que é estruturada para selecionar uma única, que será considerada “ótima”, segundo o critério estabelecido pelo analista. O critério faz parte da estrutura do modelo que encontra a melhor alternativa através de uma analise matemática. Essa análise matemática é processada por métodos sistemáticos de solução, que são chamados algoritmos.

Os modelos de otimização são mais especializados e encontram utilização em problemas onde variáveis podem assumir muitos valores ou variar em intervalos muito amplos. A “solução ótima” encontrada, segundo critério, é tomada como referencia para a decisão real;

Construção dos Modelos de Simulação