slides pesquisa operacional Aplicada Parte I 20178.1

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Pesquisa Operacional Aplicada
2018.1 
 
 
Contrato Pedagógico – Observações Importantes 
O estudantes deverão trazer os materiais das aulas;
Deverão desligar os celulares ou colocar no modo silencioso, para atender deve se retirar da aula;
Não será permitida o porte e a utilização de equipamentos eletrônicos, tais como celular, tablet, smartphone ou similar durante as avaliações; 
Nos trabalhos entregues fora da data e horário definido anteriormente será descontado um valor estipulado no roteiro do trabalho (só quando estiver presvisto entrega posterior);
Os estudantes deverão manter controle sobre as ausências (máximo 25%);
Trabalhos com ausência de fontes e/ou tópicos copiados serão zerados conforme manual e não serão recebidos via e-mail.
 
 
Contrato Pedagógico – Observações Importantes 
 A avaliação se desenvolverá de forma contínua e processual. 
AVI – prova individual – valor 10, peso 3
AVII – prova individual (7) +trabalho em grupo (3) – valor 10, peso 3,2
 – Avaliação de Integração curricular (AIC): valor 10, peso 0,8
 AV III- valor 10, peso 3
 Após as duas primeiras notas, os estudantes que obtiverem pontuação igual ou superior a 49 pontos estarão liberados da 3ª avaliação (peso 3). 
 Aqueles que obtiverem um total mínimo de 28 pontos após a realização das duas primeiras notas será aplicada uma 3ª avaliação. 
 Poderão ser realizadas atividades e/ou estudos de caso individuais/dupla, os quais farão parte do processo de avaliação, porém não terão segunda-chamada como os outros trabalhos. Vale ressaltar que a segunda chamada só é válida p/ provas.
 
 
Plano de Ensino
Revisão 
Pesquisa Operacional no processo de tomada de decisão
Modelagem de problemas e o processo de decisão 
Elementos e construção dos modelos em estudos de PO
Introdução a Análise de Decisão: risco, incerteza e competição 
Árvore de Decisão e Simulação de Monte Carlo 
Simulação de Monte Carlo e decisão sob risco 
 
 
Plano de Ensino
Decisão sob Risco e Decisão sob Incerteza 
Decisão sob Incerteza e Decisão sob Competição
Decisão sob Competição e Análise de Decisão na Prática 
Teoria dos Jogos 
Introdução à Teoria das Filas 
Conceitos, 
Estrutura 
Exemplos de Sistemas de Filas reais
 
 
Plano de Ensino
Medidas de Efetividade de um sistema
Modelo: Sistema de uma Fila e diversos canais 
Planejamento, Programação e Controle de Projeto PERT – COM
Planejamento do Projeto, 
Diagrama de Setas 
Cálculo do Caminho Crítico
Cadeias de Markov e Processos de Decisão de Markov
Equações Chapman-Kolmogorov 
 
 
Pesquisa Operacional – Modelos
Modelos
Concretos
Abstratos
Matemáticos
Características mais relevantes da situação que ele representa
 
 
Pesquisa Operacional – Modelos
Modelos matemáticos  descrições aproximadas de modelos conceituais de um problema;
Determinísticos  todos os dados de entrada do problema são conhecidos com certeza
Probabilísticos (ou estocásticos)  consideram incertezas nos parâmetros do problema. Exemplo: Decisões do PCP de um sistema
Modelos
Concretos
Abstratos
Matemáticos
Determinísticos
Probabilísticos
 
 
Tipos de Modelo
LINEARES
Programação linear
Programação dinâmica
Fluxo em redes
Programação linear inteira
NÃO LINEARES
Programação quadrática
Programação não-linear restrita e irrestrita
ESTOCÁSTICOS
Teoria de jogos
Programação dinâmica probabilística
Cadeias deMarkov
Teoria de Filas
•SIMULAÇÃO
 
 
P Operacional – Contribuições Importantes
Modelo econômico de entradas e saídas interindustriais (W. Leontief)
Métodos matemáticos na organização e no planejamento de produção (Kantorovich)
Técnicas de simulação computacional
Modelos de programação linear e algoritmo simplex (Dantzig)
Modelos de sistemas dinâmicos (Forrester)
Técnicas de previsão de curto e médio prazo
Modelos de controle de estoques
Teoria de filas
Modelos de roteamento e programação de veículos
 
 
P Operacional – Processo Empresarial e PO
Capacidade analítica de aprimorar o processo empresarial  competitividade e ganhar dinheiro. Alguns processos citados por Davenport e Harris (2007):
1. Identificar os consumidores mais leais e lucrativos  preços
2. Vender commodities  operar com estoques mínimos  reduzir o risco de faltar produto
3. Operar em negócios com o uso intensivo de mão de obra e necessitar de bons modelos para medir a produtividade
4. Usar processos operacionais não muito diferentes dos concorrentes  vantagens na qualidade das decisões  recursos, suprimentos e distribuição.
 
 
P Operacional – Processo Empresarial e PO
Processos decisórios que baseiam a estratégia na capacidade analítica são:
1. O processo é difícil de copiar;
2. O processo é único;
3. O processo é adaptável;
4. O processo é renovável;
 
 
P Operacional – Processo Empresarial e PO
Ambiente “big data” apresenta as seguintes características:
1. Volume
2. Velocidade de geração
3. Variedade de formas
Aspecto importante  impacto na maneira como as decisões serão tomadas e no comportamento dos responsáveis por elas. 
 
 
P Operacional – Processo Empresarial e PO
Ambiente big data  grandes transformações estão ocorrendo:
1. Criação de uma cultura para a utilização do big data nos processos normais;
2. Desenvolvimento da capacidade analítica relevante para o negócio;
3. Desenvolvimento da capacidade de apresentação e comunicação dos resultados processo de decisão mais eficaz
 
 
P Operacional – Processo Empresarial e PO
Transformações na organização para a competição analítica no ambiente big data Fonte: Andrade, 2015
 
 
ANDRADE, Eduardo Leopoldino de. Introdução à pesquisa operacional : métodos e modelos para análise de decisões. 5. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2015.
Davenport, Thomas H., Harris, Jeanne G. Competing on Analytics: The New Science of Winning. McGraw Hill, 2007.
LACHTERMACHER, G. Pesquisa Operacional na Tomada de Decisões: modelagem em Excel. São Paulo: Campus, 2009.
LONGARAY, André Andrade. Introdução à pesquisa operacional. São Paulo: Saraiva, 2013. 
MEDEIROS, Ermes, MEDEIROS, Elio – Pesquisa Operacional para os cursos de Economia, Administração e Ciências Contábeis . São Paulo: Atlas, 2007
TAHA, H. A. Pesquisa Operacional: uma visão geral. 8ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2008.
Referências
Professora: Regina Jacqueline Jesus 
regina.jesus@unifacs.br