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Pesquisa Operacional Resolução através do Método Gráfico

Pesquisa Operacional Resolução através do Método Gráfico. Prof. Ricardo Santos. Solução Gráfica. Representação gráfica de problemas de PL possibilita entender várias propriedades teóricas e delinear um método de solução

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Presentation Transcript


  1. Pesquisa OperacionalResolução através do Método Gráfico Prof. Ricardo Santos

  2. Solução Gráfica • Representação gráfica de problemas de PL possibilita entender várias propriedades teóricas e delinear um método de solução • Consideraremos duas variáveis para ilustrar soluções factíveis e a solução ótima em um plano cartesiano

  3. Solução Gráfica • Exemplo1: Max f(x1,x2)=x1+2x2 s.a. x1+x2<=4 x1 <=2 x2<=3 x1>=0, x2>=0 • A região factível é denominada • S={(x1, x2) tal que x1+x2<=4, x1=2, x2<=3, x1>=0, x2>=0}.

  4. Solução Gráfica • Deve-se ter em mente que a região factível deve satisfazer todas as restrições • Observe que as restrições de não-negatividade (x1>=0, x2>=0) indicam que a região factível está no 1o. quadrante do plano cartesiano x2 x1

  5. x2 x1 Solução Gráfica • Considere agora os pontos que satisfazem x1+x2=4 • Observe que esta equação é uma reta no plano • Observe também que os coeficientes da reta, vetor (1,1)T é perpendicular à reta • Observe que o vetor (1,1)T aponta no sentido que x1+x2 cresce • A reunião dos pontos x1+x2<4ex1+x2=4 é o que nos interessa x1+x2<=4

  6. x2 x2 x1 x1 Solução Gráfica • De modo semelhante à restrição x1+x2<=4, desenhamos as regiões que satisfazem as restrições x1<=2 e x2<=3 x2<=3 x1<=2

  7. Solução Gráfica • A intersecção de todas as regiões representadas nos gráficos anteriores define a região factível S • A função objetivo f(x1,x2)=x1+2x2 definida no conjunto S pode assumir infinitos valores x2 S x1

  8. x2 S x1 Solução Gráfica • A intersecção de todas as regiões representadas nos gráficos anteriores define a região factível S • A função objetivo f(x1,x2)=x1+2x2 definida no conjunto S pode assumir infinitos valores • Note que a solução factível x’=(x1’,x2’)T=(0,0)T, faz com que o valor da função seja f’=f(x’)=0 e todos os pontos do plano que atribuem este mesmo valor à função objetivo (curva de nível) estão na reta x1+2x2=0

  9. x2 S x1 Solução Gráfica • O vetor de coeficientes (1,2)T (gradiente de f, denotado por ∇f(x1,x2)) da função objetivo é perpendicular à reta x1+2x2=0 e aponta no sentido em que f cresce • Podemos observar pelo gráfico que existem pontos em S que atribuem valores maiores que 0 à função f. Logo, como o objetivo é maximizar, a solução factível x’=(0 0)T não é ótima f’=0

  10. x2 S x1 Solução Gráfica • Considere outra solução factível x”=(2 0)T onde a função objetivo vale f”=f(x”)=2 • Existem outros pontos no gráfico que atribuem valores maiores que 2 à função objetivo. Logo, x” não é a solução ótima f”=2 f’=0

  11. x2 S x1 Solução Gráfica • Continuando com o procedimento, nota-se que no extremo x*=(1 3)T para o qual f(x*)=7 • A curva de nível mostra que todos os pontos de S atribuem valores menores ou iguais que 7 à função objetivo • Logo, para todo x em S, f(x)<=7=f(x*), então x* é uma solução ótima f*=7 x* Solução Ótima f”=2 f’=0

  12. Solução Gráfica • Observações: • Vértices (pontos extremos) são soluções de sistemas lineares • Se o gradiente da função objetivo for modificado, outro vértice pode ser uma solução ótima • Veja que: “se um problema de PL tem uma solução ótima, então existe um vértice ótimo” • Mas, atente para o fato que: “se uma solução for ótima, ela não é, necessariamente, um vértice”

  13. Solução Gráfica • Exemplo2: Max f(x1,x2)=x1+x2 s.a. -3x1+x2<=2 x2<=3 x1+2x2<=9 3x1+x2<=18 x1>=0, x2>=0

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