AV1 - Modelagem de sistemas discretos FEITO

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CENTRO UNIVERSITÁRIO JORGE AMADO
ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
Modelagem de sistemas discretos 
RAFAEL FREIRE PINTO
SALVADOR
2022
RAFAEL FREIRE PINTO
Modelagem de sistemas discretos 
Trabalho apresentado à SUBSTITUIR PELO NOME DO PROFESSOR, orientador da disciplina MODELAGEM DE SISTEMAS DISCRETOS, referente ao Curso de Graduação em Engenharia de Produção da UNIJORGE – Centro Universitário Jorge Amado.
SALVADOR
2022
Enunciado:
Cadeia de Markov em tempo discreto
 “[...] propriedade markoviana diz que a probabilidade condicional de qualquer ’evento’ futuro, dados quaisquer ’eventos’ passados’ e o estado presente Xt=i, é independente dos eventos passados e depende apenas do estado atual” (HILLIER; LIEBERMAN, 2013). 
A afirmação anterior descreve a principal característica de um processo markoviano. São conhecidas as várias aplicações das Cadeias de Markov e dos respectivos conceitos associados. São exemplos as aplicações em sistemas de gestão de estoques, análise de variação de preços, previsão do tempo, entre outros. 
A partir das informações acima, imagine a seguinte situação: 
Você faz parte de uma equipe que pesquisa investimentos e oportunidades de ações na Bolsa de Valores. Vocês foram convocados a analisar se um determinado cenário se caracterizaria como uma Cadeia de Markov e se seria possível empregar tais conceitos.
Com base nas informações e no cenário apresentados acima: 
1. Elabore duas situações: em uma delas será possível aplicar o princípio da Cadeia de Markov e na outra não será possível tal aplicação. Não se esqueça de apresentar sua justificativa. 
2. Discuta com os demais alunos da turma sobre a situação em que a aplicação do Princípio Markoviano é possível e quais variáveis aleatórias poderiam ser trabalhadas.
 Resolução:
Em um cenário hipotético através da análise caracterizado pela cadeia de Markov, tem-se:
Primeiro cenário, aplicando o princípio da Cadeia de Markov – havendo padrões já definidos e conceitos claros de mudanças, o processo da cadeia tem conexão de maneira efetiva e com alcance previsível em relação as ações e seus valores de finalização na bolsa. Assim sendo, a empresa provida de variadas informações dos ativos aplicados na bolsa de valores, faz-se a cronologia dos momentos de entrada e saída do mercado usando o método da cadeia de Markov, com intuito de atingir os objetivos.
Em um segundo cenário, onde não há aplicação da Cadeia de Markov – caso haja em um dado tempo situações que faz oposição ao conceito e estrutura do cenário anterior, vai ocasionar indeterminações nos resultados. É essencial o entendimento em que se faz a análise afim de obter resultados conformes os dados no exato momento, por que se houver rompimento com fatores prévios, o resultado vai ser afetado negativamente.
Referências bibliográficas
HILLIER, F. S.; LIEBERMAN, G. J. Introdução à pesquisa operacional. 9. ed. Tradução de Ariovaldo Griesi. Revisão técnica de Pierre J. Ehrlich. Porto Alegre: AMGH, 2013. E-book.
PÉREZ, Fernando Lucambio. Cadeias de Markov. Departamento de Estatística. Universidade Federal do Paraná (UFPR). Disponível em: < http://leg.ufpr.br/~lucambio/CM/CM.html>. Acesso em: 24 de agosto de 2022.