Introdução à Pesquisa Operacional

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INTRODUÇÃO À PESQUISA OPERACONAL 
 Pesquisa Operacional é um conjunto de técnicas quantitativas com o intuito 
de auxiliar o processo de decisão dentro de uma filosofia de modelagem e, 
preferivelmente, de otimização. 
 Problemas como os que ocorrem na vida real apresentam dificuldades das 
mais variadas naturezas. Inicialmente, é preciso estabelecer, entre os 
indivíduos que se propõem a estudar o problema em foco, certo consenso na 
percepção do problema como um sistema. 
 O primeiro passo para resolver o problema consiste em modelar o sistema a 
ser estudado. Neste estágio é preciso identificar as variáveis exógenas e as 
endógenas ao sistema, assim como seu inter-relacionamento. Quanto à 
natureza o modelo poderá ser determinístico ou estocástico (variáveis 
probabilísticas). 
 Quanto aos usos do modelo, podemos salientar as finalidades: preditivas, 
investigativas (ou descritivas ou explicativas) e normativas. É preciso sempre 
ter em mente que modelo algum jamais poderá captar toda a realidade. 
Entretanto, podemos construir modelos com o propósito de atender uma ou 
mais das três finalidades mencionadas acima. Uma simples linha que, 
baseando-se em dados do passado, procure extrapolar a tendência das vendas 
de uma firma pode ser útil do ponto de vista preditivo, sem que, por isso, lance 
luz alguma sobre a estrutura do mercado para o produto em pauta. O modelo 
de mecânica celeste que o mundo ocidental utilizou antes de Kepler ainda é 
bastante bom do ponto de vista preditivo – os sucessivos epiciclos garantiam 
combinações de movimentos circulares (esta era uma restrição ideológica). O 
modelo fornecia previsões muito boas para os fenômenos, sem, entretanto, 
concordar com nossa presente concepção da estrutura da dinâmica celeste. 
 Um modelo normativo não se propõe a descrever um fenômeno, mas a ditar 
normas relativas às ações a serem tomadas, visando à otimização de um 
objeto predeterminado. 
 Podemos dizer que a Pesquisa Operacional é constituída por diversas 
técnicas quantitativas aplicadas às áreas de administração, produção, 
planejamento e organização. O sucesso dessas diversas técnicas, tanto entre 
pesquisadores teóricos como entre engenheiros, administradores e 
economistas, foi o fator aglutinantes para a constituição de um setor do 
conhecimento humano que maior progresso vem apresentando. Após um 
século de espetaculares descobertas científicas, também testemunhamos a 
utilização, graças às disciplinas aplicadas, destes resultados em nossa vida 
diária. É relativamente recente, de apenas quatro décadas, a preocupação por 
técnicas quantitativas para melhor aproveitamento, através de organização e 
planejamento, do cabedal de conhecimentos acumulados. As aplicações da 
Pesquisa Operacional estendem-se desde o balanceamento de linhas de 
produção em fábricas, ou fluxo ótimo de pacientes em hospitais, até o estudo 
de estruturas sociais e de processos psicológicos. 
 As ferramentas empregadas são: Matemática, Análise de Sistemas e 
Estatística. O escravo disposto a manipular as milhares de contas necessárias 
para resolver problemas de grande porte é o computador. 
 No presente texto, concentrar-nos-emos principalmente numa das técnicas 
mais úteis e desenvolvidas da Pesquisa Operacional, isto é, na programação 
linear. Também tocaremos ligeiramente em programação inteira, programação 
não linear e programação dinâmica. Estas técnicas aplicam-se a modelos 
normativos. Em outra disciplina será apresentada uma técnica muito útil - 
simulação - aplicável a modelos não normativos. 
 Empregando simulação não é possível obter, de imediato, resultados que 
levem à otimização de um objetivo desejado. Entretanto, é possível simular, por 
meio do modelo, uma série de experimentos em diferentes condições e, 
posteriormente, escolher a condição cujos resultados nos sejam mais 
aceitáveis. Simulação aplicada a processos estocásticos requer certos 
conhecimentos de estatística, e é muito empregada em problemas de filas. 
 Não existe uma regra que indique qual a melhor técnica a ser utilizada para 
resolver determinado problema. A escolha deverá ser feita de modo intuitivo. 
Porém podem ocorrer certos conflitos entre a elegância teórica e a obtenção de 
resultados práticos de modo barato e rápido. Assim, se não tivermos acesso a 
um algoritmo específico pronto para resolver um problema de transporte, 
poderemos resolvê-lo por programação linear empregando os macro 
programas que a maioria dos computadores oferece. Um problema de filas 
pode ser resolvido de modo menos elegante por meio de simulação 
estocástica.