Aula1 Introducao

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Pesquisa Operacional 
Aula 1 - Introdução 
 
Prof. Marcelo Musci 
aula@musci.info 
www.musci.info 
 
 
Plano de Ensino 
 Objetivo Geral 
 Apresentar aos alunos uma introdução aos conceitos, 
técnicas e aplicação da Pesquisa Operacional. 
 
 Bibliografia básica 
 LACHTERMACHER, G. Pesquisa Operacional na 
Tomada de Decisão (modelagem em Excel). 3. ed. 
Campus, 2007. 
 ANDRADE, E. D. Introdução à Pesquisa Operacional. 
4. ed. LTC 2009. 
MARINS, F. A. S. Introdução à Pesquisa Operacional. 
São Paulo: Cultura Acadêmica/UNESP, 2011. 
 (http://www.culturaacademica.com.br/catalogo-detalhe.asp?ctl_id=158) 
 
 Bibliografia Complementar 
 SILVA, E. M. et. al Pesquisa Operacional. Para os 
cursos de Administração e Engenharia 4. ed. Ed. 
Atlas, 2010. 
 TAHA, H. A . Pesquisa Operacional. 8. ed. 
Pearson/Prentice Hall, 2008. 
 CAIXETA-FILHO, J. V. Pesquisa Operacional. 
Técnicas de Otimização Aplicadas a Sistemas 
Agroindustriais 2 ed. Ed. Atlas, 2004. 
 
Pesquisa Operacional 
 É uma ciência aplicada voltada para resolução 
de problemas reais, tendo como foco a tomada 
de decisões. 
 
 Como o próprio nome indica, Pesquisa 
Operacional é a pesquisa das operações, ou 
seja, é a investigação das operações ou 
atividades de uma organização. 
 
 
Pesquisa Operacional 
 As primeiras atividades formais de P. O. foram iniciadas na 
Inglaterra durante a 2ª Guerra Mundial 
 
 Cientistas britânicos tomavam decisões com bases científicas sobre 
a melhor utilização do material de guerra, o abastecimento das 
tropas e as táticas de defesa e ataque aéreo ou marítimo 
 
 Após a guerra, as ideias propostas para as operações militares 
foram adaptadas para melhorar a eficiência e a produtividade no 
setor Civil 
Pesquisa Operacional 
 Pesquisa Operacional é o conjunto de 
conhecimentos relacionados com o processo 
científico de tomada de decisão. 
 
 Tomar decisões é uma tarefa básica da gestão. 
 Decidir: optar entre alternativas viáveis. 
Tomada de Decisão 
 Papel do decisor: 
 Identificar e definir o problema 
 Formular objetivos 
 Analisar limitações 
 Avaliar alternativas  escolher a ”melhor” 
 
Processo de DESCISÃO 
 
 
 Qualitativa:problemas simples, experiência do decisor; 
 Quantitativa:problemas complexos, ótica científica, métodos 
Abordagem qualitativa 
 
Abordagem quantitativa 
1 – Definição do problema. 
2 - Construção do modelo. 
3 – Solução do modelo. 
4 – Validação do modelo. 
5 – Implementação da solução. 
 
Processo de Tomada de Decisão 
Definição do Problema 
 Deve ser executada por toda a equipe 
de PO; 
 
 A meta é determinar: 
 
• Descrição das alternativas de decisão; 
 
• Determinação do objetivo do estudo; 
 
• Especificação das limitações sob as quais 
o sistema modelado funciona. 
Define o escopo do problema sob investigação de maneira 
clara e objetiva, definindo os objetivos a serem 
alcançados e caminhos alternativos. 
É praticamente impossível modelar uma solução certa para um 
problema mal formulado. Por isso é necessário identificar de forma 
correta: 
 
Tipos de Variáveis: 
 
 Controladas – valores estão sob controle do administrador. 
 Ex: Quantidade de produtos a serem produzidos. 
 
 Não Controladas – valores estão fora do controle do administrador. 
 Ex: custo de produção, demanda de produto, preço de mercado. 
 
Os objetivos que se pretendem alcançar com a solução do problema. 
 
As restrições existentes no sistema em geral. 
 
 
Construção do Modelo 
Tipos de Modelos 
 Modelos Icônico 
 Representa o Sistema Físico Real na forma mais fiel 
possível, guardando um alto grau de semelhança 
com seu equivalente 
 Modelos Diagramáticos 
 Conjunto de linhas e símbolos que representam as 
características mais importantes dos SFR 
 Modelos Matemático 
 Mais utilizados na modelagem de situações gerenciais 
pois são representados por variáveis e expressões 
matemáticas 
 Representação Gráfica 
 São representações de propriedades ou fatos do 
Sistema Físico Real através de segmentos de retas, 
curvas e cores. 
Validação do Modelo 
 Se o desvio verificado não for aceitável, a 
reformulação ou mesmo abandono do sistema será 
inevitável. 
Verifica se o modelo proposto faz ou não o que diz fazer. 
 
  A solução faz sentido ? 
  Os resultados são aceitáveis ? 
 
Teste realizado com dados empíricos do sistema. Se houver dados 
históricos, eles serão aplicados ao modelo gerando um desempenho que 
pode ser comparado ao desempenho do sistema atual. 
MODELO 
Dados de 
Entrada 
Saída 
Implementação da Solução 
 
 
 
 
 Envolve a tradução dos resultados em instruções 
operacionais inteligíveis que serão emitidas para as 
pessoas que administrarão o sistema recomendado. 
 
 Durante esta fase, imperfeições devem ser corrigidas 
visando a melhoria do modelo proposto. 
 
 
 Fase mais crítica pois é aqui que os 
resultados serão obtidos e o modelo 
poderá ser considerado eficiente. 
 
 
Proposta da P.O. 
 Pesquisa Operacional propõe a construção 
de um modelo da situação física, definindo a 
representação idealizada de um Sistema 
Organizacional já existente ou uma ideia. 
 
 Existente: Verificar sua performance; 
 Ideia: Identificar a melhor estrutura do futuro sistema. 
 
 Sistemas reais resultam de um grande número de 
variáveis que comandam as operações, porém somente 
uma pequena fração das mesmas dominam tais 
Operações. 
 
 Simplificação do Sistema identificando apenas as 
variáveis dominantes. 
Pesquisa Operacional 
 A P.O. possui várias técnicas para solução de 
problemas, sendo que cada técnica é aplicada a 
um tipo 
 Programação Linear 
 Programação Inteira 
 Programação Dinâmica 
 Programação Não Linear 
Otimização em Redes (Modelo de Redes) 
 Teoria de Filas 
 Simulação 
Aplicações da P.O. 
 Programação Linear 
 É aplicada a modelos cujas funções objetivo e 
restrição são lineares; 
 Exemplos: 
 Mix de produção, mistura de matérias-primas, modelos de 
equilíbrio econômico, carteiras de investimentos, roteamento 
de veículos; jogos entre empresas. 
 
Problema do Alfaiate 
 Um alfaiate tem, disponíveis, os seguintes tecidos: 16 metros de algodão, 
11 metros de seda e 15 metros de lã. Para um terno são necessários 2 
metros de algodão, 1 metro de seda e 1 metro de lã. Para um vestido, são 
necessários 1 metro de algodão, 2 metros de seda e 3 metros de lã. Se um 
terno é vendido por $300,00 e um vestido por $500,00, quantas peças de 
cada tipo o alfaiate deve fazer, de modo a maximizar o seu lucro? 
 
Aplicações da P.O. 
 Programação Inteira 
 É uma subclasse da Programação Linear; 
 É aplicada a modelos em que: 
 todas as variáveis assumem valores inteiros; 
 parte das variáveis tem valor inteiro; 
 variáveis tem apenas os valores 0 ou 1; 
 Exemplos: 
 Utilização de equipamentos, tamanho de lotes de produtos, 
decisões sim-ou-não, etc. 
Aplicações da P.O. 
 Programação Não Linear 
 É uma técnica análoga à PL, porém não há 
necessidade da linearidade na função objetivo em si 
e nas suas restrições; 
 Exemplos: 
 Problemas de mix de produtos em que o “lucro” obtido por 
produto varia com a quantidade vendida; 
 Problemas de transporte com custos variáveis de transporte. 
 
 Função Objetivo 
Aplicações da P.O. 
 Otimização em Redes (Modelos de Redes) 
 Usada em situações nas quais o problema pode ser 
modelado como umarede; 
 Exemplos: 
 Rotas econômicas de transporte, distribuição e 
transporte de bens, alocação de pessoal, 
monitoramento de projetos. 
Aplicações da P.O. 
 Modelo de Filas 
 Tratam do estudo de filas de espera; 
 Determinam medidas de desempenho de filas de 
espera, como: 
 Tempo médio de espera na fila; 
 Tempo médio para conclusão de um 
serviço; 
 Operações de hospitais. 
Aplicações da P.O. 
 Modelos de Simulação 
 Estimam as medições de desempenho reproduzindo 
o comportamento do sistema real; 
 Podem ser considerados a segunda melhor coisa; 
 A primeira seria a observação do sistema real; 
 São mais flexíveis e podem ser utilizados para 
analisar praticamente qualquer situação. 
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