Introdução e Conceitos.

Apresentação em tema: "Introdução e Conceitos."— Transcrição da apresentação:

1 Introdução e Conceitos.
1. Pesquisa Operacional Introdução e Conceitos.

2 Conceito: Pesquisa Operacional (PO) é um método científico de tomada de decisões, consistindo na descrição de um sistema organizado com o auxílio de um modelo e através de experimentação com o modelo, descobrimos a melhor maneira de operar o sistema.

3 Fases de um Estudo em Pesquisa Operacional:
Um estudo em PO envolve 6 fases: Formulação do Problema – nesta fase os lideres envolvidos no estudo de PO deverão colocar o problema de maneira clara e coerente, definindo os objetivos a alcançar e os possíveis caminhos que isso ocorra. Deverão ser levantadas as limitações técnicas do sistema e as relações desse sistema com outros da empresa permitindo criticar a validade de possíveis soluções.

4 1. Formulação do Problema:
Por fim, deverá ser estipulada uma medida de eficiência para o sistema, permitindo ordenar as soluções encontradas. Construção do Modelo do Sistema – os modelos utilizados em PO são modelos matemáticos, formados por um conjunto de equações e inequações. Uma das equações é utilizada para medir a eficiência de cada solução proposta  é a função objetivo ou função de eficiência. As outras equações descrevem as limitações ou restrições técnicas do sistema  são as funções restritivas.

5 2. Construção do Modelo do Sistema:
As variáveis que compõem as equações são de dois tipos: Variáveis Controladas ou de Decisão – são variáveis cujo o valor está sob o controle do Administrador. Por exemplo, numa programação de produção, a variável de decisão é a quantidade a ser produzida num determinado período. Compete ao administrador controlar o processo e a quantidade. Variáveis Não Controladas – são as variáveis cujos valores estão fora do

6 2. Construção do Modelo do Sistema:
controle do administrador. Custos de matérias-primas; demanda do produto; preço de mercado; etc. são exemplo de variáveis não controladas. Um bom modelo é aquele que tem um desempenho próximo da realidade e é de fácil experimentação. A fidelidade de um modelo com a realidade é aumentada à medida em ele incorpore características da realidade com a adição de novas variáveis.

7 2. Construção do Modelo do Sistema:
Isto aumenta sua complexidade, dificultando a experimentação, o que nos leva a considerar o custo-benifício quando pensamos melhorar o desempenho de um modelo. Cálculo da Solução Através do Modelo – é feito por técnicas matemáticas específicas. A construção de um modelo deve levar em conta a possibilidade de haver solução matemática.

8 3. Cálculo da Solução Através do Modelo:
Teste do Modelo e da Solução – esse teste é realizado com dados empíricos do sistemas. Havendo dados históricos, eles serão aplicados no modelo, gerando um desempenho que pode ser comparado ao desempenho observado no sistema. Se o desvio verificado entre o desempenho dos dados empíricos e o desempenho dos dados históricos não for aceitável, a reformulação ou mesmo o abandono do modelo será inevitável.

9 4. Teste do Modelo e da Solução:
Estabelecimento de Controles da Solução – a construção e experimentação com o modelo identificam parâmetros fundamentais para a solução do sistema. Qualquer mudança nesses parâmetros deverá ser controlada para garantir a validade da solução encontrada. Caso alguns desses parâmetros sofra mudança além do permitido, o calculo de nova solução o mesmo a reformulação do modelo poderá ser necessária.

10 5. Estabelecimento de Controles da Solução:
Implementação e Acompanhamento – última fase. Nesta fase, a solução será apresentada ao administrador, evitando-se o uso da linguagem técnica do modelo. O uso da linguagem do sistema em estudo facilita a compreensão e gera boa vontade para a implantação que está sendo sugerida. Essa implantação deve ser acompanhada para se observar o comportamento do sistema com a solução adotada. Algum ajuste pode ser necessário.