Cap20
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Cap20

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Após usar o Crystal Ball para definir as células pressupostas e a célula de previsão da
forma usual (juntamente com as variáveis de decisão), abrir o OptQuest aciona em seqüên-
cia as quatro caixas de diálogo apresentadas na Figura 20.28.

A segunda coluna da caixa de diálogo Decision Variable Selection lista as cinco variá-
veis de decisão, usando os nomes dados a elas na caixa de diálogo Define Decision Variable.
Já que ainda não conhecemos o melhor valor para nenhuma delas, todas as cinco variáveis
de decisão foram selecionadas na coluna Select para instruir um procedimento de busca para
considerar seus valores alternativos (0 ou 1). As entradas 0 na coluna Suggested Value pro-
vêm das entradas arbitrárias 0 em Decisões (J7:J11) no modelo de planilha mostrado na
Figura 20.26. Introduzir um palpite melhor para uma boa solução na coluna Suggested Value
aceleraria o OptQuest, porém iremos nos ater aos valores 0 para criar um desafio maior para
o OptQuest.

Além dos limites sobre as variáveis de decisão individuais, o orçamento limitado impõe
outra restrição nas variáveis de decisão. Essa restrição precisa ser digitada na caixa de diá-
logo Constraints no formato de uma restrição de programação linear, conforme ilustrado na
Figura 20.28. Um asterisco * é usado para indicar multiplicação. Não são permitidas refe-
rências a células ao introduzir-se restrições no OptQuest. Portanto, é preciso digitar os
nomes das variáveis de decisão ou então clicar nos botões correspondentes do lado direito
da caixa de diálogo para fazer que o OptQuest introduza esses nomes para você onde neces-
sário. Será necessário também digitar \ufffd\ufffd para \u201cmenor que ou igual a\u201d. Outras restrições
podem ter
\ufffd ou \ufffd em seu lugar.

A direção da Tazer está procurando uma solução que maximize a média de LucroTotal
(I13) na Figura 20.26 e, portanto, esse objetivo é introduzido na caixa de diálogo Forecast
Selection na Figura 20.28. Foi especificado um tempo de execução de cinco minutos na
caixa de diálogo Options.

A Figura 20.29 sintetiza os resultados obtidos por OptQuest durante essa execução. A
simulação 1 usou os valores das variáveis de decisão que haviam sido introduzidos na colu-
na Suggested Value da caixa de diálogo Decision Variable Selection. A tabela na Figura
20.29 indica que o OptQuest encontrou soluções melhores com as simulações 4, 5, 6, 11, 16
e 17. Diversas simulações subseqüentes não foram bem-sucedidas em encontrar qualquer
melhoria adicional, conforme representado graficamente pela longa linha horizontal na parte
superior do gráfico de desempenho. Nesse ponto, o OptQuest determinou que não havia
nenhuma solução melhor disponível e, portanto, a otimização foi encerrada. A linha em des-
taque na tabela mostra a melhor solução que foi encontrada. Conseqüentemente, a conclu-
são é que a solução a seguir

56 CAPÍTULO 20 SIMULAÇÃO

\u25a0 FIGURA 20.27
Essa caixa de diálogo Define
Decision Variable especifica
as características da primeira
variável de decisão Projeto
\u201cPara Cima\u201d no modelo de
simulação da Figura 20.26.
As demais variáveis de
decisão são definidas da
mesma maneira.

Escolher os Projetos \u201cPara Cima\u201d, \u201cEscolha\u201d e \u201cAlívio\u201d
Média do lucro total \ufffd US$ 551.330 milhões
é, com todas as chances, a solução ótima.

A Figura 20.30 mostra um gráfico de freqüências obtido com a execução da simulação
que usou a melhor solução. Esse gráfico revela alto grau de variabilidade nos valores de
lucro obtidos durante as várias tentativas de simulação. Há uma probabilidade substancial
de se incorrer em perdas causadas pelos projetos de pesquisa e desenvolvimento seleciona-
dos (o que é bastante comum nesse mercado). De fato, 98 das 500 tentativas resultaram em
perda de US$ 1,2 bilhão, pois todos os três projetos falharam. Felizmente, existe também

20.7 OTIMIZAÇÃO POR MEIO DO OPTQUEST 57

\u25a0 FIGURA 20.28
Essas quatro caixas de diálogo do OptQuest mostram as escolhas necessárias para aplicação do OptQuest ao problema
de seleção de projetos da Tazer Corp. formulado na Figura 20.26.

58 CAPÍTULO 20 SIMULAÇÃO

\u25a0 FIGURA 20.29
Os resultados da otimização fornecidos pelo OptQuest para o problema de seleção de projetos da Tazer Corp. A melhor
solução encontrada é aprovar os projetos \u201cPara Cima\u201d, \u201cEscolha\u201d e \u201cAlívio\u201d.

\u25a0 FIGURA 20.30
Um gráfico de freqüências
para a melhor solução encon-
trada na Figura 20.29. A
caixa Certainty mostra a por-
centagem das tentativas que
geraram um lucro de pelo
menos US$ 100 milhões.

uma boa chance de se alcançar lucros extremamente grandes. Como a direção da Tazer gos-
taria de ter alta probabilidade de obter um lucro total de pelo menos US$ 100 milhões, essa
quantia foi introduzida na caixa no canto inferior esquerdo. A caixa Certainty indica que
59,60% das tentativas obtiveram no mínimo esse resultado.

A direção da Tazer tinha uma expectativa de alta probabilidade de obter um lucro total
de pelo menos US$ 100 milhões. Portanto, a questão a ser levantada é se haveria outra com-
binação de projetos de pesquisa e desenvolvimento que aumentariam essa probabilidade.

Para responder a essa questão, selecione Forecasts no menu Tools no OptQuest (ou cli-
que no botão correspondente na barra de ferramentas OptQuest). Isso acionará a caixa de
diálogo Forecast Selection mostrada na parte superior da Figura 20.31. Em vez de maximi-
zar a média, use o menu suspenso na coluna Forecast Statistic para escolher Certainty. Isso
acionará a caixa de diálogo Certainty na parte inferior da Figura 20.31. Introduza um limi-
te inferior igual a 100. Já que estamos usando milhões de dólares como unidade, isso altera
o objetivo na caixa de diálogo Forecast Selection (conforme mostrado na figura) que passa
a ser encontrar a solução que maximiza a probabilidade (certeza) de que o lucro total será
no mínimo US$ 100 milhões.

Rodando o OptQuest com esse novo objetivo nos leva aos resultados apresentados na
Figura 20.32. As simulações 3, 5, 6 e 11 foram bem-sucedidas em obter melhorias em rela-
ção à solução anterior. O gráfico de desempenho representa o progresso obtido. A melhor
solução encontrada no final da execução (simulação 11) tinha 65,2% das tentativas gerando
um lucro total de pelo menos US$ 100 milhões. Essa solução é
Escolher os projetos \u201cPara Cima\u201d, \u201cEstável\u201d e \u201cAlívio\u201d
65,2% de certeza de lucro total \ufffd US$ 100 milhões
Substituindo-se o projeto \u201cEstável\u201d pelo projeto muito mais caro \u201cEscolha\u201d, obtido da
melhor solução encontrada na Figura 20.29, essa solução mais conservadora foi capaz de
aumentar a probabilidade de se obter um lucro total satisfatório, passando de 59,6% para
65,2%.
Se desejado, poderiam ser feitas muitas outras perguntas \u201co que aconteceria se\u201d usando o
OptQuest de maneira similar. Por exemplo, o que aconteceria se o lucro mínimo desejado de
US$ 100 milhões fosse alterado para 0 (ponto de equilíbrio)? Ou para US$ 250 milhões? O
que aconteceria se o orçamento de US$ 1,2 bilhão para projetos de pesquisa e desenvolvi-
mento fosse reduzido para US$ 800 milhões? Ou aumentado para US$ 1,5 bilhão?

20.7 OTIMIZAÇÃO POR MEIO DO OPTQUEST 59

\u25a0 FIGURA 20.31
As escolhas feitas na caixa de diálogo Forecast Selection e sua caixa de diálogo Certainty permitirão ao OptQuest
maximizar a probabilidade de a Tazer Corp. obter um lucro de no mínimo US$ 100 milhões com os projetos de
pesquisa e desenvolvimento por eles escolhidos.

A simulação é uma ferramenta largamente usada para estimar o desempenho de sistemas
estocásticos complexos se desenhos ou políticas operacionais previstos forem usados.

Concentramo-nos neste capítulo no uso da simulação para prever o comportamento de
estado estável de sistemas cujos estados mudam apenas em pontos discretos ao longo do

60 CAPÍTULO 20 SIMULAÇÃO

\u25a0 20.8