Uma empresa de ramo de madeiras produz madeira tipo compensado e madeira serrada comum e seus recursos são 40 m 3 de pinho e 80 m 3 de

Documentos relacionados
Sumário. Modelagem. Introdução. Processo de Modelagem 3/30/2016

Sumário. Simulação. Definição 27/04/2016. Definição. Pontos importantes sobre Simulação.

Prof. Denise Benino - UNINOVE

4 Oferecem uma representação do mundo real para geração. 4 Dão ao analista um grau de liberdade considerável para a

Aplicações de PL possíveis até o momento

Pesquisa Operacional. 4x1+3x2 <=1 0 6x1 -x2 >= 20 X1 >= 0 X2 >= 0 PESQUISA OPERACIONAL PESQUISA OPERACIONAL PESQUISA OPERACIONAL PESQUISA OPERACIONAL

Construir o modelo matemático de programação linear dos sistemas descritos a seguir:

Pesquisa Operacional Aula 3 Modelagem em PL

Unidade 6 Aplicações do estudo das derivadas

Pesquisa Operacional. Introdução à Pesquisa Operacional Programação Linear

PESQUISA OPERACIONAL - LISTA DE EXERCÍCIOS 1

PESQUISA OPERACIONAL -PROGRAMAÇÃO LINEAR. Prof. Angelo Augusto Frozza, M.Sc.

3 (Questão CFC) ) Uma determinada empresa apresentou os seguintes dados referentes ao ano de 2010:

PESQUISA OPERACIONAL APLICADA A LOGÍSTICA

Investigação Operacional

POSTO DE GASOLINA PARA BARCOS

Universidade Federal de Itajubá

Aula 1. Utilização de Planilhas Eletrônicas em Processos. Prof. M.Sc. Aécio Flávio de Paula Filho

PROPOSTA DE MAXIMIZAÇÃO DE LUCROS ATRAVÉS DE UM MODELO MATEMÁTICO COM USO DA PROGRAMAÇÃO LINEAR EM UMA DOCERIA DE FORTALEZA, CEARÁ

VERSÃO RESPOSTAS PROVA DE MÉTODOS QUANTITATIVOS

PCC173 - Otimização em Redes

EAD 350 Pesquisa Operacional Aula 04 Parte 1 Resolução de Exercícios

Universidade Federal de Itajubá. Instituto de Engenharia de Produção e Gestão. Pesquisa Operacional. Redes. Prof. Dr. José Arnaldo Barra Montevechi

EAD 350 Pesquisa Operacional Aula 03 Parte 2

Matemática e suas tecnologias CONTEÚDOS POR ETAPA 1ª ETAPA 2ª ETAPA 3ª ETAPA. Função Afim Função Quadrática Função Exponencial ORIENTAÇÕES

ANÁLISE DO PONTO DE EQUILÍBRIO. Aula 23

PESQUISA OPERACIONAL 4470E- 04

LISTA DE EXERCÍCIOS 1 PESQUISA OPERACIONAL MODELAGEM

Programação Linear - Parte 1

ASSA 2001/ /2002

Lógica de Programação

Definir e resolver um problema usando o Solver

3 Aprendizado por reforço

Universidade Estadual de Mato Grosso do Sul Sistemas de Informação. Tópicos Especiais em Computação I TEC I Prof. Fabio Henrique N.

Programação Linear. Gabriel Ferreira Gabriel Tutia Gabriel Yida Thiago Ferraz

Pesquisa Operacional. Ementa. Prof. Edézio

OTIMIZAÇÃO. O processo de otimização normalmente involve a procura de pontos de máximos e mínimos de uma função.

Ferramenta de Suporte à Tomada de Decisão na Indústria Têxtil

PESQUISA OPERACIONAL 11. SOLUÇÃO ALGEBRICA O MÉTODO SIMPLEX ( ) DEFINIÇÕES REGRAS DE TRANSFORMAÇÃO. Prof. Edson Rovina Página 16

Lista 00: Números Reais e Funções

Atualmente uma das maiores preocupações do Sr. Macedo é com o nível de estoque do coco

Estruturando o Fluxo Puxado O Caso do Quiosque

EAD 350 Pesquisa Operacional Aula 03 Parte 1 Revisão Preço-Sombra e Análise de Sensibilidade

Resolução da Questão 1 Item I (Texto Definitivo)

Introdução à Pesquisa Operacional - Otimização Linear

Finanças Corporativas. Análise de Sensibilidade. Métodos de Avaliação de Risco. Motochoque Ltda. Análise de Risco

OTIMIZAÇÃO DE UMA FORMULAÇÃO ALIMENTÍCIA UTILIZANDO PROGRAMAÇÃO LINEAR VISANDO DIMINUIÇÃO DE CUSTO

1) A tabela ao lado registra o fluxo de caixa anual de um investimento. Calcule o VPL deste projeto considerando a taxa requerida de 14% ªa.

Introdução. Otimização Multiobjetivo. Muitas aplicações de interesse prático podem ser representadas por meio de modelos matemáticos lineares.

Lindo e Solver (Tutorial)

Questões para Prova Integrada Institucional Curso: Administração de Empresas Semestre: 2osem/3osem Disciplina: Matemática Aplicada à Administração

. Os menores -2,0-1,5-1,0-0,5-5 0,0 0,5 1,0 1,5 2, = x 2y.. Os menores

Distribuições Estatísticas aplicadas ao tráfego

Objetivos. Expressar o vértice da parábola em termos do discriminante e dos

Lista 3 - Exercícios sobre Modelagem Matemática

Professor: Rodrigo A. Scarpel

Aula 08: Modelagem Otimização Linear e Inteira Túlio A. M. Toffolo

Estatística e Probabilidade. Aula 11 Cap 06

PNV-5005 MODELAGEM E ANÁLISE DE SISTEMAS INTERMODAIS DE TRANSPORTE UTILIZANDO TÉCNICAS DE SIMULAÇÃO

Objetivo da Programação Inteira

Receita, Custo e Lucro

Métodos e Medidas II

Tópicos Especiais em Computação I

Pesquisa Operacional. 4x1+3x2 <=1 0 6x1 - x2 >= 20 X1 >= 0 X2 >= 0 PESQUISA OPERACIONAL PESQUISA OPERACIONAL PESQUISA OPERACIONAL PESQUISA OPERACIONAL

CAPÍTULO 2 Visão Geral da Abordagem de Modelagem da Pesquisa Operacional 7

Avaliação Final Gestão Financeira de Organizações Trabalho em Grupo

Introdução à Lógica de Programação

Análise da Taxa de Retorno: Alternativa Única

PROGRAMAÇÃO LINEAR 1. A TEORIA DA PROGRAMAÇÃO LINEAR 2. MÉTODO GRÁFICO 3. MÉTODO SIMPLEX 4. ANÁLIDE DE SENSIBILIDADE 5. APLICAÇÕES

As restrições acima, sobre, são equivalentes a e. Combinandoas, poderemos escrever.

Elasticidade e Análise Marginal

Aula 03: Algoritmo Simplex (Parte 2)

Mini case #5. Cia Industrial Lemos Machado S. A. Solução

Prof. Fabrício Maciel Gomes Departamento de Engenharia Química Escola de Engenharia de Lorena EEL

50h, se 0 h 8 p(h) = 75(h 8) + 400, se 8 < h (h 10) + 550, se 10 < h 24

PESQUISA OPERACIONAL. Fabiano F. T. dos Santos. Instituto de Matemática e Estatística

FORMAÇÃO DO PREÇO DE VENDA.

Análise de Sensibilidade

Técnicas de Planeamento e Gestão. Folha nº. 1 Introdução à Programação Linear 2007/08

Teoria dos Jogos. Ivan Sendin. 12 de novembro de FACOM - Universidade Federal de Uberlândia

Pesquisa Operacional 1. Aula 5- Modelagem de problemas. Profa. Milena Estanislau Diniz 2º Semestre/2011

Problema de planejamento de vendas e manufatura de médio prazo

Terça-feira, 7 de maio

Engenharia de Produção Pesquisa Operacional em Sistemas I - Notas de aula. Universidade Salgado de Oliveira UNIVERSO BH

Escola Secundária com 3º Ciclo D. Dinis Curso Profissional de Técnico de Informática de Gestão. Tarefa 6

Programação Linear. (1ª parte) Informática de Gestão Maria do Rosário Matos Bernardo 2016

NT 206. Distribuições Estatísticas aplicadas ao tráfego. Engº: Sun Hsien Ming. a) f(x) 0 (1) 1. Introdução

FUNÇÃO MODULAR. pcdamatematica. f : definida por. x, se x. Função definida por mais de uma sentença Ex01: Seja f : uma função definida por.

Domínio das funções reais

MATEMÁTICA E RACIOCÍNIO LÓGICO

PESQUISA OPERACIONAL. UNIDADE 1 Introdução à Pesquisa Operacional. Prof. Me. Carlos Guimarães

Curso: Especialização em Engenharia de Processos e de Sistemas de Produção - Prof. Lorí Viali, Dr. PUCRS FAMAT: Departamento de Estatística

1) Se o preço de um fogão da marca XYZ é de R$ 500,00, determine a receita total para venda de 20 fogões.

UNIVERSIDADE FEDERAL DO ABC CENTRO DE ENGENHARIA, MODELAGEM E CIÊNCIAS SOCIAIS APLICADAS MATERIAIS E SUAS PROPRIEDADES (BC 1105)

Cap. 2 Pesquisa Operacional na Tomada de Decisão

Mini case 5. Cia Industrial Pitanga Siqueira S. A. Solução

PESQUISA OPERACIONAL INTRODUÇÃO À DISCIPLINA HISTÓRICO CARACTERÍSTICAS

Capítulo 6 Gerenciamento do Tempo do projeto

Transcrição:

Questão 1 Uma empresa de ramo de madeiras produz madeira tipo compensado e madeira serrada comum e seus recursos são 40 m 3 de pinho e 80 m 3 de canela. A madeira serrada dá um lucro de R$ 5,00 por m 3 e a madeira compensada dá um lucro de R$ 0,70 por m 2. Para produzir uma mistura comerciável de 1 metro cúbico de madeira serrada são requeridos 1 m 3 de pinho e 3 m 3 de canela. Para produzir 100 m 2 de madeira compensada são requeridos 3 m 3 de pinho e 5 m 3 de canela. Compromissos de venda exigem que sejam produzidos pelo menos 5 m 3 de madeira serrada e 900 m 2 de madeira compensada. Determine os itens abaixo de forma que a empresa maximize o lucro usando o máximo possível do estoque de matéria prima e produzir, no mínimo, o compromisso contratual. a) Definir as variáveis de decisão. S quantidade a produzir de madeira serrada (m³) C quantidade a produzir de madeira compensada (m²) b) Construir a função objetivo. Sendo, Ls: lucro madeira serrada (R$/m³) Lc: lucro madeira compensada (R$/m²) Função Objetivo Lucro = Ls x S + Lc x C = 5S+0,7C (R$) c) Definir as restrições. Sendo, P quantidade de pinho (m³) Can quantidade de canela (m³) 1 S = 1 P + 3 Can 100 C = 3 P + 5 Can -1,25S + 75C 40 - restrição quanto à quantidade de pinho 0,75S - 25C 80 - restrição quanto à quantidade de canela S 5 - compromisso de venda de madeira serrada C 900 - compromisso de venda de madeira tipo compensado PODE ME EXPLICAR ESSE CÁLCULO DAS RESTRIÇÕES????

Resolve-se um sistema simples para evidenciar as quantidades de Pinho e Canela. O resultado ficará em função das variáveis de decisão S e C. (I) 1 S = 1 P + 3 Can => P= S-3Can (II) 100 C = 3 P + 5 Can Substituindo P em (II): 100C= 3S-9Can+5Can -4Can= 100C-3S => Can= 0,75S-25C (quantidade de canela) Substituíndo Can em P : P= S-2,25S-75C => P= -1,25S+75C (quantidade de pinho)

Questão 2 - Sua empresa está fazendo o lançamento de um novo produto no mercado, segue o quadro com as atividades necessárias, suas dependências e tempos de execução. ATIVIDADE DESCRIÇÃO DEPENDE DE TEMPO(min) A Pesquisa de mercado preliminar - 2 B Projeto A 4 C Plano de campanha publicitária A 6 D Processo de fabricação B 3 E Estimativa de custo de comercialização C 7 F Estimativa de custo de fabricação D 1 G Pesquisa de mercado E,F 6,5 H Preparação para a produção G 10 I Programação da produção G 2 J Preparação para a campanha publicitária G 1 K Produção H,I 7 L Campanha publicitária J 6 Determine: a) A rede PERT/CPM que ilustra as atividades do projeto. SEUS RESULTADOS INICIAIS ESTÃO CORRETOS. EU NÃO HAVIA ENTENDIDO A LINGUAGEM DO SEU DIAGRAMA. VEJA MINHA VERIFICAÇÃO EM ANXO. CHEGUEI AOS MESMOS RESULTADOS, COM UM DIAGRAMA UM POUCO DIFERENTE NA ESTÉTICA MAS QUE CHEGA AO MESMO RESULTADO.

a) Qual é o tempo total de execução do projeto? ABDFGHK 2+4+3+1+6,5+10+7=33,50 ABDFGIK 2+4+3+1+6,5+2+7=25,50 ABDFGJL 2+4+3+1+6,5+1+6 = 23,50 ACEGHK 2+6+7+6,5+10+7 = 38,50 TEMPO TOTAL DE EXECUÇÃO DO PROJETO ACEGIK 2+6+7+6,5+2+7 = 30,50 ACEGJL 2+6+7+6,5+1+6 = 28,50 b) Quais as atividades que determinam o caminho crítico? ACEGHK c) Se a atividade B atrasar 6 minutos, o tempo de execução citado anteriormente estará comprometido? Se sim Porque? Sim, pois o caminho ABDFGHK passaria para 39,50 minutos e comprometeria o tempo de execução.

Questão 3 - Uma rede de televisão da "Grande Florianópolis" tem o seguinte problema: foi descoberto que o programa "A" com 20 minutos de música e 1 minuto de propaganda chama a atenção de 30.000 telespectadores, enquanto o programa "B" com 10 minutos de música e 1 minuto de propaganda chama a atenção de 10.000 telespectadores. No decorrer de uma semana, o patrocinador insiste no uso de no mínimo, 5 minutos para sua propaganda e que não há verba para mais de 80 minutos de música. Quantas vezes por semana cada programa deve ser levado ao ar para obter o número máximo de telespectadores? Construa o modelo do sistema para ser resolvido por Programação Linear. 3 vezes o programa A e 2 vezes o programa B devem ser levados ao ar para ter o máximo, 110.000, de telespectadores Definição de variáveis de decisão X1= quantidade de vezes que se deve levar ao ar o programa A; X2= quantidade de vezes que se deve levar ao ar o programa B. Função objetivo Objetivo: Max Z = 30000 X1+ 10000 X2 Definição das restrições do problema Mínimo tempo de propaganda X1+X2 5 Máximo tempo de música 20X1+10X2 80 Restrição lógica X1 0 X2 0

Questão 4 Deseja-se transportar bicicletas de três fábricas (1, 2 e 3) em três centros consumidores distintos (A, B e C). Cada fábrica apresentou os seguintes níveis de estoques de bicicletas num determinado mês: Fábricas Bicicletas disponíveis (unidades) 1 200 2 150 3 300 Cada centro consumidor estará apto a receber as seguintes quantidades de bicicletas naquele mês: Centro Consumidor Demanda por bicicleta (unidades) A 100 B 300 C 250 Os custos de transportes envolvidos são os seguintes: Demanda A Demanda B Demanda C Fábrica A 10 5 12 Fábrica B 4 9 15 Fábrica C 15 8 6 Qual será a quantidade de bicicleta a ser transportada entre cada fábrica e cada centro consumidor, de tal forma que as demandas de cada centro sejam supridas e que o custo total de transporte seja mínimo? Apresente a modelagem deste problema para ser resolvido por Programação Linear. CDA CDB CDC CAPACIDADE 1 10 5 12 200 2 4 9 15 150 3 15 8 6 300 demanda 100 300 250 Quantidade Total: 650 Custo Total = 200x5 + 100x4 + 50x9 + 50x8 + 250x6 = 3.750 RESTRIÇÕES DE ESTOQUE: Cap.F1) QA1+QB1+QC1= 200 Cap.F2) QA2+QB2+QC2= 150 Cap.F3) QA3+QB3+QC3= 300 RESTRIÇÕES DE RECEBIMENTO Cap.CDA) QA1+QA2+QA3= 100 Cap.CDB) QB1+QB2+QB3= 300 Cap.CDC) QC1+QC2+QC3=250

PELO QUE HAVIA ENTENDIDO NO ESTUDO, QUANDO A QUANTIDADE DE DEMANDA E CAPACIDADE FOREM IGUAIS, AS RESTRIÇÕES DE ESTOQUE E RECEBIMENTO SERIAM IGUAIS(=), E VC CORRIGIU PARA MENOR OU IGUAL(>=), FIQUEI EM DÚVIDA. Você está certo em relação às igualdades! Na Planilha Excel fiz uso da igualdade no Solver para chegar no mesmo resultado que você encontrou. Ou seja, restringi que a soma das bicicletas entregues nos centros de distribuição fossem iguais ao total no estoque das fábricas. Mas observe a correção em relação a soma das bicicletas em cada fábrica. Ou seja, o estoque de cada fábrica só tem bicicletas produzidas nesta mesma Fábrica. Por exemplo, a Fábrica 1 tem estoque de 200= QA1+QB1+QC1. RESTRIÇÕES LÓGICAS: QA1,QA2,QA3,QB1,QB2,QB3,QC1,QC2,QC3>=0 MODELANDO FUNÇÃO OBJETIVO: Min.Custo) 10QA1+5QA2+12QA3+4QB1+9QB2+15QB3+15QC1+8QC2+6QC3 Resultado Solver Excel: Quantidades CDA CDB CDC CAPACIDADE 1 0 200 0 200 2 100 50 0 150 3 0 50 250 300 demanda 100 300 250 650 Custo 3750

Questão 5 O gerente de uma loja que vende certa marca de Televisão precisa determinar quantas TVs a loja deveria solicitar a cada semana. Cada TV é vendida por R$ 2.200,00 (Preço de venda: Pv). O número de TVs vendidas por semana é uma variável aleatória que varia de zero a quatro unidades. O gerente, considerando seus arquivos, determinou a frequência da demanda por TVs das últimas semanas conforme descrito na Tabela abaixo. Faça uma simulação para 8 semanas, tendo por base os dados da Tabela 1 e 2, e responda ao gerente: a) O número médio de TVs vendidos por semana 1,625 DE MÉDIA/SEMANA b) A receita média obtida por semana R$ 3.575,00 MÉDIA/SEMANA Tabela 1 - Demanda observada D ema nd a por TV F requên ci a Probabi lid ade 0 10 1 50 2 20 3 10 4 10 10 0 Probabi li d ade ac um ul ada I nt erval o nos aleatórios Intervalo nos Demanda por TV Frequência Probabilidade Probabilidade Acumulada Aleatórios 0 10 0,1 0,1 [0-0,1] 1 50 0,5 0,6 [0,1-0,6] 2 20 0,2 0,8 [0,6-0,8] 3 10 0,1 0,9 [0,8-0,9] 4 10 0,1 1 [0,9-1] 100

Tabela 2 - Simulação (considere os Nos. aleatórios apresentados nesta Tabela). Semana No. Aleatório Demanda (q) Receita = PV*q 1 0,8891 2 0,9762 3 0,7441 4 0,6789 5 0,1666 6 0,0345 7 0,0066 8 0,5449 Semana Nº Aleatório Demanda(q) Receita=PV*q 1 0,8891 3 6.600,00 2 0,9762 4 8.800,00 3 0,7441 2 4.400,00 4 0,6789 2 4.400,00 5 0,1666 1 2.200,00-6 0,0345 0-7 0,0066 0-8 0,5449 1 2.200,00 Média 1,625 3.575,00