Pesquisa Operacional 1

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O que é Pesquisa Operacional?
 Pesquisa Operacional (P.O.) nada mais é que um método científico para a tomada de decisões. A P.O “estrutura processos, propõe um conjunto de alternativas e ações, fazendo a previsão e a comparação de valores, de eficiência e de custos”.
 A P.O. é, portanto, um sistema organizado com auxílio de modelos bem como da experimentação dos modelos, com o fito de operar o sistema da melhor maneira possível. Considero a P.O. Como uma ferramenta matemática aplicada no processo de tomada de decisão. Para isso, fazemos uso de modelos matemáticos estruturados em fases. 
História e Evolução da Pesquisa Operacional
 
Originalmente utilizada nas guerras pelo militarismo, conforme Tiari e Sandilya (2006), a técnica quantitativa servia para alocação de recursos, bem como otimização da utilização de tais recursos quando escassos. Após sucesso no cenário militar, a técnica começa a ser utilizada nas áreas de transporte, médica e de telecomunicações. Com a percepção mais apurada, os gestores começam a expandir a utilização da ferramenta ao meio industrial, segundo Araújo (2009) a técnica está em ascensão, visto que com o passar do tempo cada vez mais áreas encontram uma maneira de utiliza-la.
A pesquisa operacional é considerada, nos dias de hoje, uma ferramenta quantitativa
utilizada pelas empresas fundamentalmente para a resolução de problemas nos mais distintos segmentos de atuação, conforme Moreira (2010, p.3) “A pesquisa Operacional lida com problemas de como conduzir e coordenar certas operações em uma organização, e tem sido aplicada a diversas áreas, tais como indústria, transportes, telecomunicações, finanças, saúde, serviços públicos, operações militares etc.”.
 
Utilização da Pesquisa Operacional.
Otimização de recursos;
Roteirização;
Localização;
Carteiras de investimento;
Alocação de pessoas;
Previsão de planejamento;
Alocação de verbas de mídia;
Determinação de mix de produtos;
Escalonamento e planejamento da produção;
Planejamento financeiro;
Análise de projetos e etc.
Para iniciarmos o estudo de P.O., devemos coletar e organizar dados em sistemas de informação gerencial, de maneira que os dados sejam transformados em informação inteligível aos usuários finais (não técnicos).
Resolução de Problematização
A utilização dessa ferramenta é dividida em seis fases: formulação do problema; construção do modelo; cálculo do modelo; teste do modelo e da solução; controle das soluções; e, implantação e acompanhamento. Cada uma de suas seis fases deve ser transposta para se encontrar a solução ótima.
Formulação do problema: Nessa fase, determinamos o objetivo, identificamos restrições e esboçamos possíveis caminhos a serem percorridos. Verificamos registros, coletamos informações, com máxima precisão e consistência possível.
Construção do modelo: Nessa fase predomina a modelagem matemática, ou seja, as equações e inequações, seja na função objetivo, seja nas restrições. Cabe distinguir variáveis decisivas ( variáveis controláveis), das não decisivas. Por exemplo, em uma situação de produção, a quantidade a ser produzida é uma variável controlável. A demanda bem como o preço praticado pelo mercado são exemplos de variáveis não controláveis.
Resolução do modelo: Também chamada de cálculo do modelo. É nessa fase que encontramos a solução do modelo por meio da utilização de diversas técnicas, desde as mais simples para problemas simples, até as técnicas mais modernas para resolução de problemas mais complexos. Existem muitos softwares que permitem resolver problemas extremamente complexos com rapidez, confiabilidade e extremo rigor. Exemplos: da LINDO Systems: What'sBest!, LINGO, LINDO API; da Microsoft: Solver do Office Excel; da Maplesoft: MapleSim, Bordo, Global Optimization Toolbox; da OMP e da PLM, C-PLEX, QM for Windows, MOSEK, entre outros.
Teste do modelo e da solução: Durante essa fase, verificamos se os resultados encontrados atendem o modelo real do problema. A simulação, após sua implantação, nos permite detectar se novas soluções são necessárias para possíveis melhorias. 
Controle das soluções: Devemos identificar parâmetros e valores fixos que envolvem o problema. O controle dos parâmetros é importante para detectar desvios durante o processo. As variações nos parâmetros implicam em correção do modelo.
Implantação e acompanhamento: Nessa fase avaliamos os resultados para fazer ajuste, se necessário, no modelo.
Principais Técnicas da P.O
Programação linear: No mundo real, a escassez é um problema constante. Nossas necessidades são infinitas, os recursos são limitados, por diversas razões. Surge, então, o desafio de utilizar esses recursos escassos de forma eficiente e eficaz. Almeja-se, portanto, maximizar ( o lucro, a receita, a capacidade de produção etc.) ou minimizar ( o custo de mão-de-obra, insumos etc.) uma quantidade, denominada objetivo, que, por sua vez, depende de um ou mais recursos escassos. Programação matemática é a área que estuda a otimização de recursos. A programação linear nada mais é que uma programação matemática em que as funções de objetivo e de restrição são lineares. 
Teoria das filas: Na teoria das filas, estudamos o comportamento das filas em espera. Trata-se de um modelo probabilístico que, diferentemente dos modelos determinísticos, não tem o objetivo de encontrar uma solução ótima para o problema. Na teoria das filas analisamos a probabilidade de um vento ocorrer.
Teoria dos grafos: O que é grafo? "O grafo propriamente dito é uma representação gráfica das relações existentes entre elementos de dados. Ele pode ser descrito num espaço euclidiano de n dimensões como sendo um conjunto V de vértices e um conjunto A de curvas contínuas (arestas)"
Os grafos são utilizados na representação de modelos reais. Pode-se utilizar grafos para representar, por exemplo, estradas e utilizar algoritmos para se determinar o caminho mais curto. Podemos utilizá-los em redes PERT e CPM no planejamento e programação de projetos.
Simulação: A simulação consiste em criar modelos representativos de um processo ou sistema do mundo real. O modelo de simulação estuda o comportamento do sistema. Seu comportamento é analisado por meio de relações lógico-matemáticas e simbólicas, entre as entidades(objetos de interesse) do sistema. Uma vez validado, o modelo permite fazer questões do tipo "e se..." sobre o funcionamento do sistema no mundo real. A simulação também pode ser utilizada durante a fase de projeto, ou seja, antes do sistema ser construído. A simulação, portanto, é uma ferramenta que nos permite analisar o efeito de mudanças em sistemas já existentes, e também prever a performance de novos sistemas em diferentes circunstâncias.
Teoria dos jogos: A teoria dos jogos busca modelar fenômenos observados quando dois tomadores de decisão interagem entre si. Vem sendo utilizada como ferramenta ou alegoria que explica sistemas complexos. Analisa estratégias de persuasão e tomada de decisão.
Conclusão
Em resumo, a P.O. é uma ferramenta prática que oferece subsídios para a atividade de gestão. Como ferramenta quantitativa, fornece parâmetros decisórios confiáveis, considera cenários e estabelece, por meio de modelos matemáticos, visualizações de possíveis soluções de problemas que apresentam variáveis, restrições, e função objetivo, analisadas por meio de cálculos estruturados em fases. Desta forma, a P.O. se constitui de um moderno instrumental para a tomada de decisões.
Referência
ARAUJO, Marco Antonio. Administração de produção e operações: uma abordagem
prática. Rio de Janeiro: Brasport, 2009.
CORRAR, Luiz J.;THEÓPHILO, Carlos Renato;BERGMANN, Daniel Reed. Pesquisa
Operacional para decisão em contabilidade e administração. São Paulo: Atlas,2007.
ARENALES, MARCOS; ARMENTANO, VINÍCIUS; MORABITO, REINALDO; YANASSE,
HORACIO; Pesquisa Operacional para cursos de Engenharia;Rio de Janeiro: Elsevier,2007.
MOREIRA, D. A. Pesquisa Operacional: Curso Introdutório. São Paulo: ThomsonLearning,
2010.
TIWARI, Nirmal Kumar; SANDILYA, Shishir Kumar. Operations Research. New Delhi:
Pretice-Hall, 2006.