ATPS PESQUISA OPERACIONAL

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Em um modelo de Programação Linear, existem varias combinações, cujo objetivo é ser maximizada ou minimizada. Para as combinações de variáveis de decisão chamaremos de Função Objetivo. As restrições, são representadas por equações e/ou inequações, nas quais mostram as limitações reais, de mercado e etc. Com um modelo de PL, conseguimos identificar um parâmetro, onde conseguimos ver os valores fixos e independentes. Os problemas de Programação Linear são uma das aplicações mais bem-sucedidas dentro da Pesquisa Operacional. Pois eles estruturam problemas na forma de um modelo matemático, tendo o intuito de ajudar na tomada de decisão, como que atividades empreender e quanto de cada empreender, para que seja atingido o objetivo dado. O objetivo será aumentar (diminuir) uma função das atividades, geralmente lucros (perdas). O problema resume-se na maximização (ou minimização) de uma função linear, a função objetiva, sujeita a restrições também lineares.

Restrições:

Quantidade de mão de obra (horas) para a confecção dos dois móveis (armário e cadeira).

Quantidade de matéria prima (m² de madeira) para a confecção dos dois móveis (armário e cadeira).

3- CONSTRUÇÃO DO MODELO

Esta é a fase que exige muita criatividade do analista, pois a qualidade do processo é consequência da apresentação real do modelo.

Se o modelo elaborado tem o formato de um modelo padrão, como por exemplo, de Programação Linear, pode ser solucionado por métodos matematicos convencionais. Já de outro lado, quando as relações matemáticas são difíceis ou indefinidas, usamos a técnica da simulação e em alguns casos combinação de métodos.

Os modelos interessantes na Pesquisa Operacional são os modelos formador por equações e inequações.

Uma das equações mede a eficiência do sistema para cada solução que se foi proposta. É a função objetivo ou função de eficiência. As outras equações geralmente descrevem as limitações ou restrições técnicas do sistema. As variáveis que compõem as equações são de dois tipos:

- Variáveis controladas ou de decisão: são as variáveis em que os valores estão sob controle. Decidir, é agregar valor a cada uma das variáveis. Numa programação de produção, por exemplo, a variável de decisão é a quantidade a ser produzida num período.

- Variáveis não controladas: são as variáveis cujos valores são determinados por sistemas fora do controle do administrador. Custos de produção, demanda de produtos, preço de mercado são variáveis não controladas.

Um modelo bom é o que mais se aproxima do desempenho da realidade e é de fácil experimentação. Essa proximidade é variável dependendo do que se é proposto. O modelo que é bom para um pode não ser bom para outro objetivo.

As variáveis de decisão envolvidas no problema são:

x1: quantidade a produzir de armários

x2: quantidade a produzir de cadeiras

A função objetivo é:

Lucro: z = 120x1 + 80x2

Para as restrições, a relação lógica existente é:

Utilização de recurso = Disponibilidade

4- SOLUÇÃO DO MODELO.

Aqui temos como objetivo encontrar uma solução para o modelo construído.

No caso de modelos matemáticos, a solução é encontrada pelo algoritmo mais adequado, em termos de resposta. Isto exige do analista de Pesquisa Operacional um grande conhecimento das principais técnicas. A solução obtida, é “ótima”.

Se modelos de simulação ou métodos heurísticos são utilizados, o conceito de “otimalidade” não é bem definido, e a solução obtida é uma avaliação aproximada das medidas do sistema ou do objetivo a ser atingido.

5- VALIDAÇÃO DO MODELO.

Nessa etapa da solução do problema, precisamos verificar a validade do modelo. Pois o modelo é valido, a despeito de sua falta de exatidão em representar o sistema, ele pode fornecer uma previsão aceitável do sistema e resposta que contribui para a uma decisão assertiva.

Um método comum para testar a validade do sistema é analisar o desempenho de dados passados e verificar se é possível reproduzir o comportamento que o sistema manifestou.

É importante resaltar que o processo de validação não é aplicavel a sistemas inexistente. Nesse caso, a validação é feita pela verificação da correspondência entre os resultados obtidos e algum comportamento esperado do novo sistema.

6- IMPLEMENTAÇÃO DA SOLUÇÃO.

Depois das avaliações de vantagens e validade das soluções, ela deve ser convertida em regras operacionais. Uma das etapas criticas do processo é a implementação, pois é uma atividade que altera a situação existente.è necessário que seja acompanhado e contralado por uma equipe responsável, pois podem ocorrer eventualidades como novos valores, quando se é levado a pratica, fazendo-se necessário correções. Fazendo com que seja reformulado o modelo em algumas partes.

A presença da equipe permite, também, superar mais facilmente as resistências e oposições às alterações propostas na sistemática das operações e que, normalmente, aparecem nessa fase do trabalho.

7- AVALIAÇÃO FINAL.

É muito importante avaliar os resultados obtidos em todas as etapas, pois é com esses acompanhamento que garantiremos uma adequação de decisões a qualquer necessidade que o sistema precise.

Um fator muito importante é a experiência de toda equipe envolvida no estudo do sistema. Pois, não podemos esquecer que um modelo é uma representação simplificada, que não consegue pegar todas as características e realidades.Com isso conseguimos avaliar e determinar a aplicação de cada decisão.

Para que seja alcançado os objetivos impostos na empresa, é preciso se preocupar com todas as restrições.Para que a empresa atinja seu OTIMO, ele tem que desenvolver seu próprio sistema de formação de custos, despesas, preços, investimentos e remunerações.Para que obtenham um modelo ideal