REVISÃO PTT AV2 - OTIM DE SISTEMAS DE TRANS GST0311

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OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
AULA DE REVISÃO PARA A AV2 E AV3
AULA DE REVISÃO AV2
OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
Aula REV2: 
REVISÃO PARA AV2 e AV3 
Nesta aula vamos rever alguns dos tópicos das aulas 6, 7, 8, 9 e 10.
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OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
REVISÃO PARA AV2 
Nesta aula vamos rever alguns tópicos da aula 6 Problemas de Transporte.
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OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
Um problema bastante comum que muitas vezes pode ser modelado como um problema de programação linear é o problema de transporte.
Carteiro chinês – Problema de cobertura de arcos, onde deve-se encontrar a rota de menor custo, passando por todos os arcos pelo menos uma vez.
Carteiro chinês capacitado – Generalização do “Carteiro chinês”, onde leva-se em consideração a capacidade dos veículos.
Síntese da aula 6
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OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
Caixeiro viajante – Problema de cobertura de nós, onde deve-se encontrar a rota de menor custo, visitando por todos os nós apenas uma vez.
Múltiplos caixeiros viajantes – Generalização do “Caixeiro viajante”, onde são considerados mais de um “caixeiro viajante”.
Síntese da aula 6 (Continuação)
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OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
Roteirização com um único depósito e vários veículos – Generalização do “Caixeiro viajante”, onde os veículos saem da central de distribuição e atendem a todos os nós, buscando diminuir a distância total.
Roteirização com vários depósitos e vários veículos – Generalização do problema anterior, só que com múltiplos depósitos.
Roteirização com depósito único, vários veículos e demanda estocástica – Generalização do problema anterior, só que a demanda é desconhecida.
Síntese da aula 6 (Continuação)
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OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
Circuito ótimo
A – E - B - C - D - A
Comprimento do circuito
3 + 3 + 3 + 3 + 2 = 15
Circuito ótimo
A – C - B - E - D – A 
Comprimento do circuito
2 + 3 + 3 + 5 + 2 = 15
Circuito ótimo
A – C - D - B - E - A
Comprimento do circuito
2 + 3 + 4 + 3 + 3 = 15
Partindo de “A”, qual é o circuito ótimo?
Neste caso específico encontramos 3 (três) circuitos ótimos.
Síntese da aula 6 (Final)
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OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
REVISÃO PARA AV2 
Nesta aula vamos rever alguns tópicos da aula 7 Tomadas de Decisão I.
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OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
A tomada de decisão exige escolher um objetivo em detrimento de outro.
A TEORIA DA DECISÃO
É uma abordagem geral da tomada de decisão quando os resultados vinculados às alternativas muitas vezes são duvidosos.
Auxilia nas decisões sobre processo, capacidades, localização, etc,
Síntese da aula 7 (Continuação)
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OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
Síntese da aula 7 (Continuação)
A TEORIA DA DECISÃO pode também “ser entendida como um conjunto de conceitos e técnicas de caráter interdisciplinar, que permite estruturar a analisar um problema de maneira lógica, de forma a permitir a melhor decisão possível face às informações disponíveis”.
Fonte: 
Pesquisa Operacional - Luiz Corrar e Carlos Theóphilo; Ed. Atlas.
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OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
Síntese da aula 7 (Continuação)
DIRECIONADORES PARA O PROCESSO DE DECISÃO:
Definir o problema de maneira clara e precisa.
Listar alternativas potenciais.
Listar vulnerabilidades potenciais.
Quantificar e ponderar as alternativas estudadas.
Identificar os custos e benefícios de cada alternativa.
Criar o modelo matemático para busca da solução.
Identificar e implantar a solução ótima.
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Síntese da aula 7 (Continuação)
Porque a tomada de decisões é um desafio cada vez maior?  
 Sobrecarga de informações;
Um ritmo de mudanças aceleradíssimo;
Incerteza crescente;
Poucos precedentes históricos;
Decisões frequentes;
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Síntese da aula 7 (Continuação)
Porque a tomada de decisões é um desafio cada vez maior?  
Decisões mais importantes;
Metas conflitantes;
Mais oportunidades para falhas de comunicação;
Menos oportunidades de corrigir erros;
Apostas mais altas.
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OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
Síntese da aula 7 (Continuação)
FATORES QUE INFLUENCIAM OS RESULTADOS
As maiores chances de se obter um bom resultado, a partir de uma decisão, é por meio de um bom processo de decisão. 
Para se compreender melhor o dilema do processo versus resultado, deve-se analisar de onde vêm os bons resultados.
 
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OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
Síntese da aula 7 (Continuação)
Há três aspectos que influenciam os resultados:
POSSIBILIDADES
Fatores incontroláveis, a sorte, etc.
DECISÃO
O pensamento e o processo de decisão.
EXECUÇÃO
Implementação e outros fatores sob seu controle. 
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Síntese da aula 7 (Final)
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REVISÃO PARA AV2 
Nesta aula vamos rever alguns tópicos da aula 8 Tomadas de Decisão II.
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OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
Síntese da aula 8 (Continuação)
A natureza da resolução de problemas e tomada de decisões
Ocorre resolução de problemas quando um gerente se defronta com uma situação com a qual não está familiarizado e para a qual não há procedimentos pré-estabelecidos que especifiquem.
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Síntese da aula 8 (Continuação)
O PROCESSO DE RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS 
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OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
Síntese da aula 8 (Continuação)
AVALIANDO ALTERNATIVAS
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OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
Síntese da aula 8 (Continuação)
CERTEZA, RISCO E INCERTEZA.
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OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
Síntese da aula 8 (Continuação)
A tomada de decisão exige escolher um objetivo em detrimento de outro.
A TEORIA DA DECISÃO
É uma abordagem geral da tomada de decisão quando os resultados vinculados às alternativas muitas vezes são duvidosos.
Auxilia nas decisões sobre processo, capacidades, localização, etc,
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OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
Síntese da aula 8 (Continuação)
FERRAMENTAS PARA MELHORAR O PROCESSO DE RESOLUÇÃO DEPROBLEMAS E TOMADA DE DECISÃO
Matriz de PAYOFF (ganho)
Árvores de decisão
Outras técnicas:
Modelo de inventário: planejar nível de inventário.
Modelo das filas: planejar filas em um pedágio.
Modelo de distribuição: planejar rotas de distribuição.
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OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
Síntese da aula 8 (Continuação)
Matriz de PAYOFF (ganho)
Envolve o cálculo de valores esperados para duas ou mais alternativas, cada uma das quais é associada a uma estimativa probabilística. 
Ela é útil quando a probabilidade de ocorrência de cada resultado pode ser estimado.
Valor esperado de uma alternativa é a soma de todos os resultados possíveis multiplicados por suas respectivas probabilidades. 
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OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
Síntese da aula 8 (Continuação)
Matriz de PAYOFF (ganho)
Exemplo: se há uma chance de 50% de que o investimento renderá $100000, uma chance de 25% de que ele renderá $10000 e uma chance de 25% de que ele terá um prejuízo de $50000, o Valor Esperado (VE) do investimento será:
VE = 0,50(100000) + 0,25(10000) + 0,25(-50000)
VE = 50000 + 2500 – 12500
VE = 40000 
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OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
Síntese da aula 8 (Continuação)
Árvores de Decisão
Uma árvore de decisão é uma extensão da matriz de payoff que representa as alternativas em forma de diagrama e inclui resultados de segundo e terceiro níveis.
AULADE REVISÃO AV2
OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
Síntese da aula 8 (Continuação)
DIAGRAMA DE ISHIKAWA
Exemplo:
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Síntese da aula 8 (Continuação)
Princípio de Pareto
 ANÁLISE DOS PROBLEMAS
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OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
Síntese da aula 8 (Continuação)
A aplicação do suporte à decisão passa por uma integração continua que vai do parceiro (fornecedor) até o cliente, podendo esse ser interno nos casos das filiais da rede, ou externo no caso do consumidor propriamente dito.
Terá sua aplicação na cadeia de suprimentos, na monitoração do desempenho empresarial, nas simulações, na administração do conhecimento e inovação e na administração do relacionamento com o cliente.
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Síntese da aula 8 (Final)
PROCESSO DE CONTROLE
Medição do desempenho.
Comparação entre o desempenho medido e os padrões.
Tomada de decisões corretivas.
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REVISÃO PARA AV2 
Nesta aula vamos rever alguns tópicos da aula 9 Problema do Fluxo Máximo.
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OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
O caminho de aumento
 Cormen (2009) demonstra que, Como resolver o problema?
Síntese da aula 9 (Continuação)
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OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
A solução empregada consiste em que para os fluxos em que teremos o “0” participando do par da capacidade do fluxo, basta repetir a aresta com sua capacidade. Para as arestas que possuem uma diferença entre a necessidade e sua capacidade, devemos gerar uma aresta a mais dividindo a necessidade, uma com a capacidade e a outra com o complemento, ou seja, com a diferença entre a capacidade e a necessidade.
Síntese da aula 9 (Continuação)
AULA DE REVISÃO AV2
OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
Como resolver o problema
Síntese da aula 9 (Continuação)
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OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
Como resolver o problema
Síntese da aula 9 (Continuação)
AULA DE REVISÃO AV2
OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
Problema Resolvido! 
Poderemos ver em Cormen (2009) que,
O exemplo sugeriu o seguinte algoritmo:
 Inicie com nenhum fluxo em todas as arestas e aumente o fluxo total na rede enquanto há um aumento caminho desde o source até o sink - um caminho de aumento na rede residual. 
O algoritmo (conhecido como o método Ford-Fulkerson) sempre termina: devido às capacidades e fluxos inteiros não-negativos, a cada passo obtemos um novo fluxo que está mais próximo do máximo. 
Síntese da aula 9 (Continuação)
AULA DE REVISÃO AV2
OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
 1 – Encontre a solução para os fluxos apresentados.
a) 						b) 
EXERCÍCIOS DE FIXAÇÃO
Síntese da aula 9 (Continuação)
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OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
 1 – Solução para o fluxo apresentado .
a) 						
Síntese da aula 9 (Continuação)
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 1 – Solução para o fluxo apresentado .
a) 						
Síntese da aula 9 (Continuação)
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 1 – Solução para o fluxo apresentado .
b) 						
Síntese da aula 9 (Continuação)
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 1 – Solução para o fluxo apresentado .
b) 						
Síntese da aula 9 (Final)
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REVISÃO PARA AV2 
Nesta aula vamos rever alguns tópicos da aula 10 Teoria das Filas.
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OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
O que é um Sistema de Filas?
   Exemplo:
 	Seja o caso de uma Central de Distribuição, em que o “conferente da plataforma” leva em média 40 min para carregar ou descarregar um caminhão, e que o número médio de caminhões que chegam a Central é de 20 caminhões/dia e, a Central fica em operação 10 h por dia.
Pergunta:
	Há formação de fila nesta Central?
Solução: Utilização da facilidade 
Síntese da aula 10 (Continuação)
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   Vamos refletir quanto ao resultado. Se a Central funciona 10 h por dia e, o tempo necessário para atender o funcionamento descrito é de 13,33 h, podemos concluir que teremos a formação de uma fila de espera, sem possibilidade de atendimento de parte dos caminhões. Neste caso deve ser pensado em como poderemos, criar uma janela de horário que permita atender a necessidade dentro do tempo disponível.
Síntese da aula 10 (Continuação)
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OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
  Na logística do transporte, podemos utilizar as técnicas da teoria das filas para se evitar o congestionamento dentro de uma central de distribuição. Utilizando- se da técnica de janela de horários, que marca determinar horário para chegada e horário para partida dos veículos envolvidos nas tarefas, pode ser ordenado entrada e saída sem que se forme o congestionamento.
Síntese da aula 10 (Continuação)
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OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
  Podemos exemplificar os tipos de modelos de Centrais em um sistema de filas:
 Também é possível ver em Tanenbaum (2002),
 Sistema de Filas com 1 Central de Distribuição (CD) e várias filiais
Síntese da aula 10 (Continuação)
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  Sistema de Filas com mais de 1 Central de Distribuição (CD) e várias filiais.
Síntese da aula 10 (Continuação)
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OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
   Notação de Kendall e Notação Expandida
 Para Andrade (1998),
A notação de Kendall (David Kendall) foi desenvolvida em 1951 para descrever o comportamento de um sistema de fila em uma única frase:
Síntese da aula 10 (Continuação)
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Notação de Kendall Expandida
Síntese da aula 10 (Continuação)
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OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
Notação de Kendall e Notação Expandida
 
Andrade (1998) também diz que,
 
É comum vermos sistemas definidos com a notação simplificada:
 
	 A/B/m.
 
Neste caso assume-se que não há limite para o tamanho da fila, a fonte de clientes é infinita, e a disciplina de tratamento é FIFO (PEPS – Primeiro a Entrar Primeiro a Sair)
 
A/B/m// /FIFO
Síntese da aula 10 (Continuação)
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OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
Notação de Kendall e Notação Expandida
 Processo de Chegada (A)
Descreve o processo que modela as chegadas de elementos ao sistema.
Também é possível encontrar em Andrade (1998) que o,
Processo de Atendimento (B)
 
Descreve o processo que modela o atendimento de elementos no sistema.
Síntese da aula 10 (Final)
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OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
Notação de Kendall e Notação Expandida
Os elementos que aguardam por serviço na fila podem ser selecionados de acordo com uma regra chamada disciplina de serviço. Dentre as principais disciplinas estão:
 
FCFS – First Come First Served (**FIFO)
Primeiro elemento que chega é o primeiro a ser atendido.
LCFS – Last Come First Served
Último elemento que chega é o primeiro a ser atendido.
SIRO – Service In a Random Order
Elementos são atendidos em ordem aleatória. 
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OTIMIZAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES
BONS ESTUDOS E ATÉ A PRÓXIMA