Época de Recurso 99/02/11. Duração: 2 horas e 30 minutos Com Consulta José Fernando Oliveira Maria Antónia Carravilla

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Transcrição:

Licenciatura em Engenharia Electrotécnica e de Computadores Investigação Operacional Época de Recurso 99/0/ Duração: s e 30 minutos Com Consulta José Fernando Oliveira Maria Antónia Carravilla (a) Alguns meses antes da abertura do ShopShopping, foi feito o levantamento dos espaços ainda por alugar. Os resultados desse levantamento são apresentados na tabela seguinte: Espaço Tipos de utilização permitida Tipo Área (m ) Quant. Restauração Têxteis-Lar Vestuário Cultura 000 x x x 00 x x x 3 00 x x 4 30 30 x x x Um estudo concluído antes do lançamento do ShopShopping sugeria quantidades (número de lojas) máximas e mínimas para cada um dos tipos de lojas a abrir e definia também valores máximos e mínimos para o total de m utilizados em lojas de cada um dos tipos. Com esses valores, e os dados sobre os espaços já alugados, obtiveram-se os valores apresentados na tabela seguinte. Nessa tabela também se apresenta a rentabilidade média esperada para a gestão do ShopShopping, medida em 0 3 escudos por m e por mês, de cada uma das utilizações pretendidas. Quantidade N o de m Rentabilidade média mín máx mín máx (0 3 escudos/m ) Restauração 0 3 000 00 00 Têxteis-Lar 0 00 000 00 Vestuário 0 0 300 00 0 Cultura 0 400 000 90 Para além disso, especialistas de renome internacional sugerem que, para um shopping ter sucesso, por cada loja de Têxteis-Lar é necessário abrir pelo menos lojas de Restauração, e por outro lado, por cada m de lojas de Vestuário é necessário que haja pelo menos m de lojas de Cultura ou Restauração. Construa o modelo de Programação Linear para este problema, tendo como objectivo a maximização da rentabilidade do ShopShopping. (b) A rentabilidade dos espaços, apresentada na alínea anterior em termos médios (escudos por metro quadrado), é regida de facto por uma expressão não linear, fruto dos

efeitos de saturação e de diversificação dos espaços, e dependente do tipo de espaço i: Rentabilidade i = C i Área i em que as constantes C i são dadas pela seguinte tabela: Tipo de espaço (i) C i Restauração 4 0 4 Têxteis-Lar 0 4 Vestuário. 0 4 Cultura 3.6 0 4 i) Altere o modelo desenvolvido anteriormente de forma a contemplar esta relação não linear. ii) Aproxime esta relação não linear de uma forma conveniente, de modo a, com as devidas alterações, obter novamente um modelo de Programação Linear. O ShopShopping aposta definitivamente na segurança, dos lojistas e dos clientes. Para isso dispõe permanentemente de seguranças privados colocados em pontos estratégicos de modo a, ao serem vistos, dissuadirem o crime e controlarem a maior área possível. Na campânula sub-aquática foram determinadas 6 localizações possíveis para os seguranças. No entanto, é claro para o responsável pela segurança que o Tony Portas, o Zezé Naifa, o Chico Botas e o Quim Scar são suficientes para vigiar a zona. Dadas as características dos mencionados seguranças (peso, força, agilidade, etc.) e dos locais de vigilância, o responsável pela segurança construiu uma tabela que indica o proveito de um dado segurança estar estacionado num dado local: Local A B C D E F Tony Portas 6 4 4 6 Zezé Naifa 4 3 Chico Botas 3 4 3 3 Quim Scar 4 6 4 No entanto, após uma segunda inspecção aos locais, o responsável decidiu que o Tony Portas não poderia ficar no local A nem no local B, por serem adjacentes a lojas de bebidas (!). Por outro lado, o local C, onde está o sector administrativo, terá que ser necessariamente ocupado por um dos 4 seguranças. Determine que locais devem ser ocupados e por que seguranças.

3 Quando um centro comercial fecha ao público continua a fervilhar de vida no seu interior. É preciso limpar, esvaziar lixo, repor stocks nas lojas, fazer manutenção, etc., para que no dia seguinte tudo brilhe como no dia da inauguração. Estas tarefas têm que ser levadas a cabo de uma forma organizada e respeitando algumas precedências entre elas. A sua duração não é determinística, mas a experiência acumulada de outros centros comerciais permite estabelecer que a duração de cada actividade segue uma distribuição normal com média e desvio-padrão conhecidos. Na tabela seguinte apresenta-se essa informação: Actividades Actividades imediatamente µ σ anteriores (s) (s) Recolha de lixo (RL) 0. Lavagem de vidros e montras (LVM) D,MEA 3 Limpeza do chão (LC) LVM,DEC,RS 4 0. Desinfestação (D) 0 Montagem de estruturas e andaimes (MEA) 0 Manutenção eléctrica (ME) MEA Reposição de stocks (RS) RL Decoração (DEC) RL,ME,D,MEA (a) Indique o valor esperado para a duração do projecto constituído por estas actividades, indicando as folgas total e livre para cada actividade. (b) Qual é a probabilidade de este conjunto de actividades não se concluir nas 0 s em que o centro comercial está encerrado? 4 Dada a localização privilegiada do ShopShopping, pensou-se logo de início prever um transporte especial desde o Castelo do Queijo até à plataforma marítima. Após um estudo profundo de várias soluções possíveis, optou-se por um sistema de cadeiras individuais suspensas em cabos (muito conhecidas nas estâncias de ski). Na velocidade óptima de funcionamento, a taxa de chegada das cadeiras é de 0 por. Inicialmente previa-se uma afluência de 60 pessoas por a este sistema de transporte, mas na realidade a afluência provou ser muito superior (da ordem das 00 pessoas por ) e há utilizadores que desistem dizendo ter esperado mais de 0 minutos para conseguir ter acesso a uma cadeira para os transportar. Pensando que pode ser necessário melr o funcionamento deste serviço, foi feito o levantamento das soluções a adoptar, que podem passar pela aquisição de um novo motor, mais potente, para o sistema de cadeiras actualmente em funcionamento ou então pela aquisição e montagem de mais um sistema de cadeiras. A aquisição de um novo motor faria aumentar a taxa de chegada de cadeiras para 00 por. Os custos dessas duas 3

soluções alternativas foram dados em 0 3 escudos por e são, respectivamente, 0 e 00. O custo por da solução inicial é de 00 0 3 escudos por. (a) Indique qual o tempo médio de espera em cada uma das três situações apresentadas. (b) Considerando que o custo por cliente e por de espera é de 00 0 3 escudos, indique qual a melhor solução. 4

Licenciatura em Engenharia Electrotécnica e de Computadores Investigação Operacional Época de Recurso 99/0/ Resolução (a) Índices tipo de espaço e {,, 3, 4} tipo de utilização u {R, T, V, C} Dados Area e área do espaço tipo e. Quant e quantidade de espaços tipo e. Tabela que relaciona cada tipo de espaço com o tipo de utilização permitida. QuantMin u quantidade mínima de espaços com utilização u. QuantMax u quantidade máxima de espaços com utilização u. AreaMin u área total mínima para espaços com utilização u. AreaMax u área total máxima para espaços com utilização u. Renta u Rentabilidade (em 0 3 escudos por m ) de espaços com utilização u. Variáveis de decisão x eu quantidade de espaços tipo e com utilização u. Função Objectivo Pretende-se maximizar a rentabilidade mensal (em 0 3 escudos). Restrições Renta u Area e x eu () e,u x V = x C = x 3R = x 3T = x 4V = 0 () e u x eu Quant e (3) u QuantMin u e x eu QuantMax u (4) u AreaMin u e x eu Area e AreaMax u () e x et e Areae x ev e x er (6) e Areae (x ec+x er ) (7) e,u x eu 0 e inteiros. (8) As restrições () representam a tabela que relaciona cada tipo de espaço com o tipo de utilização permitida.

As restrições (3) garantem que não se podem usar mais espaços tipo e do que os que existem. As restrições (4) garantem que o número de espaços com utilização u deve estar entre valor máximo e mínimo permitido. As restrições () garantem que a área total de espaços com utilização u deve estar entre valor máximo e mínimo permitido. As restrições (6) garantem que por cada loja de Têxteis-Lar (u = T ) é necessário abrir pelo menos lojas de Restauração (u = R): A restrição (7) garante que por cada m de lojas de Vestuário (u = V ) é necessário que haja pelo menos m de lojas de Cultura (u = C) ou Restauração (u = R). As restrições (8) garantem que as variáveis de decisão terão sempre valores maiores ou iguais a zero e inteiros. (b) i) A introdução de uma rentabilidade não linear só vai ter implicações na função objectivo, mantendo-se as restrições. Dado que a não-linearidade não afecta as variáveis de decisão, o modelo continua a ser linear. Função Objectivo Pretende-se maximizar a rentabilidade mensal (em 0 3 escudos). Cu Area e Area e x eu (9) e,u ii) Não é necessário fazer aproximações para a relação da rentabilidade, dado que o modelo se manteve linear. Problema de afectação (maximização). Conversão num problema de minimização: max c ij = 6 Matriz dos complementos para 6: 0 0 4 3 4 3 4 3 3 4 0 Introdução de seguranças fictícios (para tornar a matriz quadrada) e das restrições apresentadas: 0 4 3 4 3 4 3 3 4 0 6

Iterações do método húngaro: (i) Subtracção do menor elemento de cada linha 0 4 4 0 0 3 0 3 4 0 (ii) O menor elemento de cada coluna é zero, pelo que a matriz de custos fica inalterada. (iii) Iteração (iv) Iteração (v) Escolha de 6 zeros independentes 0 4 4 0 0 3 0 3 4 0 0 3 0 4 0 0 0 0 0 3 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 6 riscos Solução óptima 0 3 0 4 0 0 0 0 0 3 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 Solução óptima: TP-E; ZN-C; CB-B; QS-A Proveito da solução óptima: 6 + + 4 + = 0. 3 Planeamento e controlo de projectos. (a) Desenho da rede e detrminação da folgas e do caminho crítico 7

D /0/0 LVM 3/0/0 MEA ME DEC LC /0/ /0/ // 4/0/0 0 0 3 4 9 9 RS RL // /0/ 3 Caminho crítico: D LVM LC (b) σ caminho crítico = 0 + + 0. =. σ =. =.8 µ caminho crítico = + 3 + 4 = 9 P (D 0) = P ( Z 0 9. ) = P (Z 0.89) = 0.867 = 8.7% 8

4 (a) Tempo médio de espera = W q Situação com um com sistemas actual motor mais de cadeiras potente Número de servidores S Tipo de fila M/M/ M/M/ M/M/ Taxa de atendimento µ Taxa de chegada λ λ µ ρ = λ Sµ 0 pessoas 00 pessoas 6 6 P 0 6 L q = W q = L q λ ( S P λ 0 µ) ρ (S=) S!( ρ) = (b) Análise dos custos λ µ(µ λ) 00 pessoas 00 pessoas 0 pessoas 00 pessoas 6 = 0.8333 0.49 4.67 0.7 0.0467 s = 0.00 s = 0.007 s = =. minutos = 0.3 minutos = 0.0 minutos Situação com com sistemas actual motor de cadeiras Custo do sistema por (em $) 00 0 3 0 0 3 00 0 3 Custo de espera dos clientes por (em $) = W q λ 00 0 3 833.4 0 3 00 0 3 3.0 0 3 Custo Total (em $) 933.4 0 3 0 0 3 3.0 0 3 A melhor solução é duplicar o sistema de cadeiras. 9