PESQUISA OPERACIONAL

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PESQUISA OPERACIONAL by Mind Map: PESQUISA OPERACIONAL

1. MODELO DE OTIMIZAÇÃO

1.1. É a representação matemática de uma problemática com o objetivo de determinar o melhor resultado possível no processo decisório.

1.1.1. Estrutura básica

1.1.2. Função-objetivo: pretenção de atingir uma decisão.

1.1.3. Maximização: o quando se quer aumentar algo. Ex: receita ou lucro

1.1.4. Minimização: ex: despesas ou custos.

1.1.5. Restrição: são as variáveis do problema e o que limita esse problema. Ex: recursos produtivo e financeiro, mão de obra, etc.

2. Conjunto de técnicas que faz o uso do método científico para auxiliar pessoas na tomada de decisões. Surgiu no século XX.

2.1. Na década de 50 a pesquisa operacional teve sua melhor fase, onde as empresas adotaram a pesquisa operacional.

2.1.1. Objetividade em solucionar problemas de forma clara e estruturar situações reais diárias de uma organização.

3. MODELO DE SIMULAÇÃO

3.1. Representação matemática de um sistema físico ou abstrato, com finalidade de verificar quando as variáveis que o compõem são alterados.

4. CIÊNCIA DAS DECIOES

4.1. Processo decisório que vai muito além do que uma simples tomada de decisão, é analisado todo o cenário e quais mudanças ocorreram neste meio tempo desde a iniciativa até a decisão propriamente dita.

5. ORIGEM

5.1. Iniciou em 1934, segundo o comando de Robert Watson que desenvolveu métodos para deter a invasão de aeronaves no espaço britânico.

5.2. Em 1938 passou a ser chamado Seção de pesquisa operacional. Onde ocorria todo o planejamento, logística e transporte, tudo que envolve o cenário de operações.

5.2.1. Molinero foi o grupo que originou a pesquisa operacional.

5.2.2. Usavam o pensamento complexo para solucionar problemas complexos que envolviam homens, máquinas, matérias e dinheiro.

5.2.3. Em 1945 a pesquisa operacional foi ampliada. Foram transferidas para indústrias. (1945-1950)

5.2.3.1. Em 1950 as indústrias foi privilegiada com algoritmo SIMPLEX para esclarecer problemas de programação linear.

5.2.3.1.1. O processo decisório se dava a partir de ferramentas matemáticas e estatísticas.

6. MODELO

6.1. Representação matemática simbólica de um conjunto de eventos físicos de suma importância para um contexto específico.

6.1.1. Podendo ser classificada em duas variáveis: controláveis e as não controláveis.

6.1.2. As varejáveis controláveis: atinge determinados objetivos.

6.1.2.1. Variáveis não controláveis: são as que fogem do controle e afeta o resultado final da decisão

6.2. Obejtivo

6.2.1. Indica alcançar o que almeja com determinada decisão

6.2.2. Restrições

6.2.2.1. Problemas e limitações encontradas no processo decisório.

6.2.2.2. Critério

6.2.2.2.1. Mede o desempenho da ação.

6.2.2.2.2. Algoritmos

7. RESOLUÇÃO SE PROHELMAS

7.1. Novo Tópico

7.2. Determinação do problema: delimitações para pessoas envolvidas no processo decisório.

7.2.1. Elaboração do modelo: definição técnica para resolver o problema usando o algoritmo matemático.

7.2.2. Resolução do modelo: são cálculos do algoritmo, com a determinação de valores da solução, nos modelos de otimização e simulação.

7.2.3. Análise da sensibilidade: são alterações de valores finais de algumas das variáveis para a verificação do comportamento restante do modelo.

7.2.3.1. Ex: uma empresa de logística. Foram fixadas rotas alternativa para evitar atraso de mercadoria. Suponhamos que o gerente queira acrescentar um novo ponto de entrega afetaria uma das rotas e qual rota seria esta.

7.2.3.2. Legitimação do modelo: quem encomendou o estudo da pesquisa operacional, e de que o modelo construído atende as necessidades para as quais foi solicitado.

7.2.3.2.1. Implementação da solução: etapa em que algoritmo do modelo é posto em prática.