Minimização Solução Computacional

chamados de problemas de seleção de processos. Luche (2003) apresentou dois modelos que integram os problemas de seleção de processos e de dimensionamento de lotes. Estes modelos foram utilizados neste trabalho e são expostos a seguir. 3.1 Problema de Minimização do Número de Períodos de Produção (MNP) Parâmetros do modelo: cjt aij dit Variáveis: xjt T J Custo total do processo j no período t; Quantidade do item i produzida pelo processo j; Demanda do item i no período t; Quantidade…

Exato ou aproximado - enquanto alguns algoritmos encontram uma resposta exata, algoritmos de aproximação procuram uma resposta próxima a verdadeira solução, seja através de estratégia determinística ou aleatória. Possuem aplicações práticas sobretudo para problemas muito complexos, do qual uma resposta correta é inviável devido à sua complexidade computacional. Classificação por paradigma Pode-se classificar algoritmos pela metodologia ou paradigma de seu desenvolvimento, tais como:…

UM MODELO PARA RESOLUÇÃO DE PROBLEMA DE ALOCAÇÃO COM RESTRIÇÃO ESTOCÁTICA Resumo Dentre os problemas de otimização combinatória, o Problema Quadrático de Alocação (PQA) é um dos mais difíceis no que diz respeito à complexidade computacional. Ele pertence a classe de problemas NP-Hard, juntamente com os Problemas do Caixeiro Viajante, do Isomorfismo em Grafos, e do Particionamento, que por sua vez, podem também ser formulados como Problema Quadrático de Alocação. Pela sua alta…

NP-Completo que o remete para um campo de complexidade exponencial, isto é, o esforço computacional necessário para a sua resolução cresce exponencialmente com o tamanho do problema. Assim, dado que é difícil, se não impossível, determinar a solução óptima desta classe de problemas, os métodos de resolução passam pelasheurísticas e afins que, do ponto de vista matemático, não asseguram a obtenção de uma solução óptima (Cunha, 2002). Figura 1. Problema do caixeiro-viajante. O…

CAMPUS ALPHAVILLE ANÁLISE DA DEMANDA INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL TEORIA DOS JOGOS PROCESSOS ESTOCÁSTICOS PESQUISA OPERACIONAL MODELAGEM PROGRAMAÇÃO MATEMÁTICA PROCESSO DECISÓRIO SANTANA DE PARNAIBA, MARÇO DE 2014 FABRÍCIO FERREIRA – A620JJ1 INALDO NETO – A611517 LIARA YASMIN – A456HI4 ANÁLISE DA DEMANDA INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL TEORIA DOS JOGOS PROCESSOS ESTOCÁSTICOS PESQUISA OPERACIONAL MODELAGEM

http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0101-74382009000200005 http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-65132006000300014 1) Escolher e descrever um problema cuja resolução requeira a execução de algoritmos computacionais que não sejam triviais. O problema escolhido por nossa equipe foi o de Inspeção de Rotas (route inspection). Em teoria dos grafos, um ramo da matemática, o Problema do carteiro chinês (PCC),circuito do carteiro ou problema da…

– Classificação simples de um modelo. Figura 03 – Representação da região factível. Figura 04 – Solução ótima em meio à região factível. Figura 05 – Grafo bipartido de homens e tarefas. Figura 06 – AIMMS – Advanced Integrated Multidimensional. 8 10 13 14 20 26 INTRODUÇÃO Desde as primeiras civilizações, a matemática tem sido uma ferramenta fundamental no processo de elaboração e solução de problemas, sendo aplicada nas mais diversas áreas da sociedade humana. Porém, alguns…

NP-Completo que o remete para um campo de complexidade exponencial, isto é, o esforço computacional necessário para a sua resolução cresce exponencialmente com o tamanho do problema. Assim, dado que é difícil, se não impossível, determinar a solução óptima desta classe de problemas, os métodos de resolução passam pelasheurísticas e afins que, do ponto de vista matemático, não asseguram a obtenção de uma solução óptima (Cunha, 2002). Figura 1. Problema do caixeiro-viajante. O…

................................... 63 FIGURA 4.6 – Espaço função objetivo (ZITZLER, 1999).................................................... 64 FIGURA 4.7 – Ilustração dos conjuntos Pareto ótimo global e local, considerando um problema de minimização (ZITZLER, 1999)........................................................................ 66 FIGURA 4.8 – Esquema Geral de um procedimento multiobjetivo (DEB, 2001).................. 67 FIGURA 4.9 – Soluções referente ao problema (4.48)........

Otimização, Simplex, Automóveis bicombustíveisMotor Flex. 1. INTRODUÇÃO O Método Simplex caminha pelos vértices da região viável até encontrar uma solução que não possua soluções vizinhas melhores que ela. Esta é a solução ótima. A solução ótima pode não existir em dois casos: quando não há nenhuma solução viável para o problema, devido a restrições incompatíveis; ou quando não há máximo (ou mínimo), isto é, uma ou mais variáveis podem tender a infinito e as…