Pesquisa operacional: conheça as principais características

A pesquisa operacional é um método analítico avançado que permite a solução de problemas e a tomada de decisões nas organizações. Os métodos mais utilizados incluem lógica matemática, simulação, análise de redes, teoria de filas e teoria dos jogos.

Com o uso da pesquisa operacional, é possível que os gerentes nas organizações possam construir sistemas eficazes baseados em dados completos, considerar todas as alternativas possíveis, prever cuidadosamente os resultados e fazer uso de ferramentas e técnicas de decisão.

Características da pesquisa operacional

Método científico de investigação.
O processo de pesquisa começa com a observação de problemas e coleta de dados.
O problema é apresentado de forma quantitativa, somente assim sua análise e avaliação são possíveis.
Procura resolver problemas organizacionais.
Responsável por encontrar a melhor alternativa para resolver o problema.
Para que esse método funcione, é necessário trabalhar em equipe, que deve ser composta por especialistas.

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Etapas da pesquisa operacional

Para realizar pesquisa operacional e encontrar a solução para o problema estabelecido, é necessário concluir as seguintes etapas:

Formular o problema: Durante a investigação operativa, para que a solução do problema tenha maior precisão, é importante identificá-lo e conhecer as consequências que ele tem na organização. Posteriormente, é elaborado um referencial teórico, os objetivos e limitações, considerando qual a melhor solução e qual método deve ser aplicado. Para completar o primeiro passo, os dados relacionados ao problema são coletados para identificar as variáveis e criar uma hipótese.

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Formulação do modelo matemático: Quando o problema é formulado, procuramos um modelo que o represente e que, ao mesmo tempo, contribua para a solução. O modelo deve ser uma representação abstrata da realidade que permita uma análise eficiente das opções que resolvem o problema.
Solução do modelo matemático: Uma vez estabelecido o modelo, o próximo passo é encontrar as variáveis possíveis. Para resolvê-lo, é necessário dar um valor às variáveis para melhorar a eficácia do sistema.
Validação do modelo: Essa etapa da investigação operativa consiste em verificar se a solução atende aos requisitos do problema.
Implementar a solução: Ao verificar o modelo de solução, o próximo passo é aplicá-lo. A equipe responsável deve informar sobre as atualizações ao implementar o método. Ao identificar o problema, os processos usados anteriormente devem ser modificados.

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Limitações

É necessário simplificar o problema para controlá-lo e resolvê-lo.
Os modelos só encontram a solução para um objetivo.
Muitas vezes é mais caro implementar o modelo do que os benefícios para a organização.
Na maioria dos problemas, as restrições não são consideradas.

A pesquisa operacional permite a solução de problemas complexos através do uso de múltiplas disciplinas; por isso, é extremamente necessário conhecer esses sistemas para tomar melhores decisões e aumentar a produtividade organizacional.

Métodos de Otimização da Pesquisa Operacional

Os métodos de otimização são técnicas matemáticas e computacionais utilizadas para encontrar o melhor resultado possível em um determinado problema, sujeito a restrições específicas. Aqui estão alguns dos principais métodos de otimização frequentemente usados:

Programação Linear (PL): A programação linear é uma técnica de otimização para problemas que possuem uma função objetivo linear e restrições lineares. O método mais comum é o Método Simplex, que iterativamente melhora a solução até que o ótimo seja alcançado.
Programação Inteira (PI): A programação inteira é uma extensão da programação linear, onde algumas ou todas as variáveis de decisão são restritas a assumirem apenas valores inteiros. A solução ótima é encontrada por meio de algoritmos de ramificação e limitação.
Programação Não Linear (PNL): A programação não linear trata de problemas onde a função objetivo e/ou restrições são não lineares. Existem diversos métodos numéricos, como o método de Newton e o gradiente descendente, para encontrar soluções aproximadas para problemas não lineares.
Programação Dinâmica (PD): A programação dinâmica é usada em problemas que podem ser divididos em subproblemas menores que se sobrepõem. Esse método resolve os subproblemas em etapas e combina as soluções para obter a solução global.

Esses são apenas alguns dos muitos métodos de otimização disponíveis, e a escolha do método certo depende da natureza específica do problema e das características do espaço de busca. Muitas vezes, a combinação de diferentes técnicas pode levar a soluções ainda melhores.