A Resolução de um Problema de Localização Industrial por meio Determinístico e Probabilístico

A Resolução de um Problema de Localização Industrial por meio
Determinístico e Probabilístico
Ana Letícia Mania Feijó
Universidade Estadual de Maringá [e-mail] Graziely Dantas Matos
Universidade Estadual de Maringá [e-mail] Jhelisson Lima Mendes
Universidade Estadual de Maringá
[e-mail]

Thiago Ranieri Levorato
Universidade de Estadual de Maringá [e-mail] Márcia Marcondes Altimari Samed
Universidade de Estadual de Maringá [e-mail] Resumo
Neste trabalho serão expostas resoluções de um problema de localização industrial utilizando-se para isso um software determinístico de programação linear e um algoritmo genético. Posteriormente será realizado a comparação de ambos os resultados das implementações de modo a validar a capacidade do algoritmo genético em encontrar soluções factíveis.

Palavras-Chave
Modelagem, otimização, determinístico, probabilístico.

1. Introdução
A modelagem matemática pode ser considerada como a arte de transformar problemas reais em problemas matemáticos, resolvê-los e, então, interpretar suas soluções na linguagem do mundo real. Uma modelagem eficiente é capaz de fazer previsão, tomar decisões, explicar e entender os problemas do contexto real
(BASSANEZI, 1994). Os modelos matemáticos, são comumente utilizados para

problemas de otimização. Basicamente estes problemas podem ser de maximização e minimização de uma ou mais variáveis ou funções num determinado domínio, sendo que, geralmente, existe um conjunto de restrições nas variáveis (HOLTZ,
2005).
A modelagem matemática pode ser de fenômenos estáticos ou dinâmicos. Os determinísticos são os estáticos, pois não contém variáveis aleatórias. As entradas são conhecidas anteriormente e possui somente uma saída, a cada passo que o algoritmo percorre, o próximo passo deve apresentar somente uma solução. Já os algoritmos dinâmicos, ou probabilísticos, a escolha do