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AATD#1 Teoria da Decisão

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10 40 100
Manufaturar o 
componente -30 20 150
Estados da Natureza
Alternativas
Demanda 
Baixa
p=0,4
Demanda 
Média
p=0,35
Demanda 
Alta
p=0,25
Comprar o 
componente 4 14 25
Manufaturar o 
componente -12 7 37,5 FACULDADE DE TECNOLOGIA ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
EXEMPLO #1 - VEIP
Estados da Natureza
Alternativas Demanda Baixap=0,4
Demanda Média
p=0,35
Demanda Alta
p=0,25
Comprar o 
componente 10 40 100
Manufaturar o 
componente -30 20 150
Estados da Natureza
Alternativas
Demanda 
Baixa
p=0,4
Demanda 
Média
p=0,35
Demanda 
Alta
p=0,25
Comprar o 
componente 4 14 25
Manufaturar o 
componente -12 7 37,5
Máximo Lucro
4+14+37,5= 55,5
FACULDADE DE TECNOLOGIA ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
EXEMPLO #1 - VEIP
Estados da Natureza
Alternativas Demanda Baixap=0,4
Demanda Média
p=0,35
Demanda Alta
p=0,25
Comprar o 
componente 10 40 100
Manufaturar o 
componente -30 20 150
Estados da Natureza
VEA
Alternativas
Demanda 
Baixa
p=0,4
Demanda 
Média
p=0,35
Demanda 
Alta
p=0,25
Comprar o 
componente 4 14 25 43
Manufaturar o 
componente -12 7 37,5 32,5 FACULDADE DE TECNOLOGIA ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
EXEMPLO #1 - VEIP
Estados da Natureza
VEA
Alternativas
Demanda 
Baixa
p=0,4
Demanda 
Média
p=0,35
Demanda 
Alta
p=0,25
Comprar o 
componente 4 14 25 43
Manufaturar o 
componente -12 7 37,5 32,5
Máximo Lucro
4+14+37,5= 55,5
VEIP = 55,5 – 43 = 12,5 milhares de reais
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FACULDADE DE TECNOLOGIA ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
Decisão Tomada Sob Risco (DTSR); 
• MATRIZ DE ARREPENDIMENTO
– A melhor alternativa é a que apresentar o 
mínimo de arrependimento possível.
– O Arrependimento sempre será sempre 
positivo ou igual a zero.
• Exemplo
EN1 EN2
A1 100 140
A2 110 120
EN1 EN2
A1 10 0
A2 0 20
FACULDADE DE TECNOLOGIA ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
Decisão Tomada Sob Risco (DTSR); 
EN1 EN2
A1 100 140
A2 110 120
EN1 EN2
A1 10 0
A2 0 20
• MATRIZ DE ARREPENDIMENTO
– A melhor alternativa é a que apresentar o 
mínimo de arrependimento possível.
– O Arrependimento sempre será sempre 
positivo ou igual a zero.
• Exemplo
FACULDADE DE TECNOLOGIA ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
EXEMPLO #2
Estados da Natureza
Alternativas Demanda Baixap=0,4
Demanda Média
p=0,35
Demanda Alta
p=0,25
Comprar o 
componente 10 40 100
Manufaturar o 
componente -30 20 150
Estados da Natureza
Alternativas Demanda Baixap=0,4
Demanda Média
p=0,35
Demanda Alta
p=0,25
Comprar o 
componente 0 0 50
Manufaturar o 
componente 40 20 0 FACULDADE DE TECNOLOGIA ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
EXEMPLO #2
Estados da Natureza
Alternativas Demanda Baixap=0,4
Demanda Média
p=0,35
Demanda Alta
p=0,25
Comprar o 
componente 0 0 50
Manufaturar o 
componente 40 20 0
Alternativa #1 – Comprar o componente
0(0,4)+0(0,35)+50(0,25) = 12,5 mil reais
Alternativa #2 – Manufaturar o componente
40(0,4)+20(0,35)+0(0,25) = 23 mil reais
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FACULDADE DE TECNOLOGIA ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
EXEMPLO #2
Estados da Natureza
Alternativas Demanda Baixap=0,4
Demanda Média
p=0,35
Demanda Alta
p=0,25
Comprar o 
componente 0 0 50
Manufaturar o 
componente 40 20 0
Alternativa #1 – Comprar o componente
0(0,4)+0(0,35)+50(0,25) = 12,5 mil reais
Alternativa #2 – Manufaturar o componente
40(0,4)+20(0,35)+0(0,25) = 23 mil reais
FACULDADE DE TECNOLOGIA ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
Árvore de Decisão
• Os problemas de tomada de decisão sob 
risco também podem ser estruturados e 
resolvidos com o auxílio de uma 
representação gráfica do processo de 
decisão chamada de árvore de decisão.
1
2
3
4
RAMOS
NÓS
Estados de 
Natureza
MOMENTO 
DE 
DECISÃO
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EXEMPLO #3
• A Companhia Epsilon está considerando três 
possibilidades de distribuição de seus produtos em 
uma certa região. A primeira dessas possibilidades é 
a que está sendo adotada atualmente e consiste um 
entregar os produtos diretamente aos revendedores 
locais; a segunda alternativa consiste em abrir um 
armazém próprio de distribuição e, finalmente , a 
última possibilidade seria a de colocar os produtos 
em um grande distribuidor local. Dependendo de 
como se comporte a demanda futura para a região, 
as alternativas trarão receitas diferenciadas para a 
companhia, segundo a matriz de decisão mostrada 
na tabela a seguir.
FACULDADE DE TECNOLOGIA ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
Exemplo #3 Demanda Grande
p=0,4
Demanda Pequena
p=0,6
Usar revendedores locais 140 40
Construir armazém próprio 200 -30
Usar grande distribuidor local 160 10
1
2
3
4
Construir armazém próprio
Demanda Grande (0,4)
140
Demanda Pequena (0,6)
40
Demanda Grande (0,4)
200
Demanda Pequena (0,6)
-30
Demanda Grande (0,4)
160
Demanda Pequena (0,6)
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FACULDADE DE TECNOLOGIA ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
Exemplo #3 - Árvore de Decisão
• VEA Nó #2: Revendedores Locais
– 140(0,4)+40(0,6) = 80
• VEA Nó #3: Armazém Próprio
– 200(0,4)+(-30)(0,6) = 62
• VEA Nó #4: Distribuidor Local
– 160(0,4)+10(0,6) = 40
FACULDADE DE TECNOLOGIA ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
Exemplo #3 - Árvore de Decisão
• VEA Nó #2: Revendedores Locais
– 140(0,4)+40(0,6) = 80
• VEA Nó #3: Armazém Próprio
– 200(0,4)+(-30)(0,6) = 62
• VEA Nó #4: Distribuidor Local
– 160(0,4)+10(0,6) = 40
FACULDADE DE TECNOLOGIA ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
Decisão Tomada sob Incerteza
• Nos problemas de Decisão Tomada sob 
Incerteza, sabe-se todos os possíveis 
estados da natureza, mas não se tem 
nenhuma estimativa de suas probabilidades. 
A literatura traz alguns critérios considerados 
costumeiros, entre eles temos:
– Critério Maximax;
– Critério Maximin;
– Critério Laplace;
– Critério do Realismo; e
– Critério do Mínimo Arrependimento
FACULDADE DE TECNOLOGIA ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
Critério Maximax
• Máximos entre os máximos;
• Carrega uma visão completamente otimista;
• Da matriz de decisão, deve-se escolher a 
alternativa que leva ao melhor possível dos 
resultados.
Demanda Grande Demanda Pequena
Usar revendedores locais 140 40
Construir armazém próprio 200 -30
Usar grande distribuidor local 160 10
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FACULDADE DE TECNOLOGIA ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
Critério Maximax
• Máximos entre os máximos;
• Carrega uma visão completamente otimista;
• Da matriz de decisão, deve-se escolher a 
alternativa que leva ao melhor possível dos 
resultados.
Demanda Grande Demanda Pequena
Usar revendedores locais 140 40
Construir armazém próprio 200 -30
Usar grande distribuidor local 160 10
FACULDADE DE TECNOLOGIA ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
Critério Maximax
• Máximos entre os máximos;
• Carrega uma visão completamente otimista;
• Da matriz de decisão, deve-se escolher a 
alternativa que leva ao melhor possível dos 
resultados.
Demanda Grande Demanda Pequena
Usar revendedores locais 140 40
Construir armazém próprio 200 -30
Usar grande distribuidor local 160 10
FACULDADE DE TECNOLOGIA ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
Critério Maximin
• Máximos entre os mínimos;
• De cada alternativa escolhe-se o pior 
resultado;
• Dentre os piores, escolhe-se o melhor dele 
(“menos ruim”)
Demanda Grande Demanda Pequena
Usar revendedores locais 140 40
Construir armazém próprio 200 -30
Usar grande distribuidor local 160 10
FACULDADE DE TECNOLOGIA ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
Critério Maximin
• Máximos entre os mínimos;
• De cada alternativa escolhe-se o pior 
resultado;
• Dentre os piores, escolhe-se o melhor dele 
(“menos ruim”)
Demanda Grande Demanda Pequena
Usar revendedores locais 140 40
Construir armazém próprio 200 -30
Usar grande distribuidor local 160 10
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FACULDADE DE TECNOLOGIA ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
Critério Maximin
• Máximos