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1 Faculdade de Engenharia - Campus de Guaratinguetá Pesquisa Operacional Livro: Introdução à Pesquisa Operacional Capítulo 5 – Modelo da Designação Fernando Marins – [email protected] Departamento de Produção

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1

Faculdade de Engenharia - Campus de Guaratinguetá

Pesquisa Operacional

Livro: Introdução à Pesquisa Operacional

Capítulo 5 – Modelo da Designação

Fernando Marins – [email protected]

Departamento de Produção

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Pesquisa Operacional - UNESP / Campus de Guaratinguetá

Sumário

2

Introdução

Modelo da Designação

Método Húngaro

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Pesquisa Operacional - UNESP / Campus de Guaratinguetá

Introdução

Problema: alocação de recursos disponíveis para atividades de interesse de forma a otimizar alguma medida de efetividade do sistema.

 Exemplos de aplicações

RECURSO ATIVIDADE CRITÉRIO

Operários Tarefas Tempo de execução

Caminhões Rotas Custo de transporte

Máquinas Locais OperacionalidadeVendedores Regiões Volume de vendas

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Introdução

Trata-se de um caso particular do Modelo de Transporte Simples com ai= bj = 1.

4

Pode ser resolvido pelo Método Simplex ou pelo “Stepping Stone Method”.

Será apresentado um algoritmo mais eficiente que explora suas características particulares: Algoritmo Húngaro.

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 Seja a matriz C = (cij ) de ordem m x m, onde cada valor cij corresponde ao custo da alocação do recurso i à atividade j.

contrário caso 0,

j atividade à alocado i recurso ,1

J

i

ijX

atividade) uma a designado recurso (Cada m ..., 2, 1, i 1, = X

recurso) um recebe atividade (Toda m ..., 2, 1, j 1, =

ij

Variáveis de decisão: xij =

Função objetivo: Minimização de CT = custo total de designação

Min CT = i j

ijij X C

Restrições:

sujeito a:

5

Modelo da Designação

Xij {0,1} para todo i = 1, 4 e j = 1, 4 (binárias)

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Modelo da Designação - Exemplo

Designar 4 operários [ I, II, III, IV ] para executar 4 tarefas (A, B, C, D) de maneira que o tempo total para o término de todas as tarefas seja o menor possível. Conhece-se o tempo que cada operário gasta para desempenhar cada uma das 4 tarefas:

[ I II III IV ]

3151710

58928

2332510

713245

D

C

B

A

6

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Pesquisa Operacional - UNESP / Campus de Guaratinguetá7

Modelo em Redes

A1

1

1

1

1

1

1

1

B

C

D

I

II

III

IV

524

137

1025323

28985

1017

153

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Modelo da Designação - Exemplo

Como exemplo, uma designação viável pode ser identificada da forma abaixo : [ I II III IV ]

1 0 0 0

0 0 0 1

0 1 0 0

0 0 1 0

A

B

C

D

5 24 13 7

10 25 3 23

28 9 8 5

10 17 15 3

8

O valor do tempo total de designação associado a esta solução é calculado por:CT = = 5 . 1 + 9 . 1 + 15 . 1 + 23 . 1 = 52

Neste caso a matriz X associada com os valores das variáveis básicas Xij corresponde a:

X =

i J

ijij X . C

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Modelo completo para o exemplo dos operários e tarefas

 Variáveis de decisão: i = 1, 4 e j = 1,4

Xij =

contrário caso ,0

j operário parafor i tarefaa se ,1

9

Função objetivo: Min T = tempo total execução das tarefasMin T = 5X11 + 24X12 + 13X13 + 7X14 + 10X21 + 25X22 +

+ 3X23 + 23X24 + 28X31 + 9X32 + 8X33 + 5X34 + + 10X41 + 17X42 + 15X43 + 3X44

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Modelo completo para o exemplo dos operários e tarefas

Restrições:

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Xij {0,1} para todo i = 1, 4 e j = 1, 4 (binárias)

X11 + X21 + X31 + X41 = 1 X12 + X22 + X32 + X42 = 1 (para os operários)

X13 + X23 + X33 + X43 = 1X14 + X24 + X34 + X44 = 1

sujeito a X11 + X12 + X13 + X14 = 1 X21 + X22 + X23 + X24 = 1 (para as tarefas)

X31 + X32 + X33 + X34 = 1X41 + X42 + X43 + X44 = 1

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Método Húngaro para Resolução

Fase 1: Redução de linhas e colunas da matriz C Objetivo é facilitar a identificação das melhores opções de designação (associados com os custos nulos existentes na matriz reduzida). Ir para a Fase 2. 

Fase 3: Alterações adicionais na matriz C Necessária se não for obtida uma designação completa na Fase 2. Voltar à Fase 2.

Fase 2: Identificação de uma Solução Ótima Tentar achar uma Designação Completa que utilize as alocações de recursos à atividades associadas aos custos nulos existentes na matriz reduzida. Se não for obtida uma Designação Completa: ir para a Fase 3.

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Aplicação do Método Húngaro ao exemplo dos operários e tarefas

Fase 1: fazendo a redução das linhas:

Fase 1: fazendo a redução das colunas:

I II III IV Menor

A 5 24 13 7 5

B 10 25 3 23 3

C 28 9 8 5 5

D 10 17 15 3 3

I II III IV  

A 0 19 8 2  

B 7 22 0 20  

C 23 4 3 0  

D 7 14 12 0  

Menor 0 4 0 0  

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Aplicação do Método Húngaro ao exemplo dos operários e tarefas

Fase 2: Procurando identificar uma designação completa:

A solução ótima será dada por:X11 = 1 tarefa A para o operário IX23 = 1 tarefa B para o operário IIIX32 = 1 tarefa C para o operário IIX44 = 1 tarefa D para o operário IV

 Tempo ótimo de execução das tarefas (ver na matriz original as posições designadas):

T* = 5 + 3 + 9 + 3 = 20

I II III IV

A [0] 15 8 2

B 7 18 [0] 20

C 23 [0] 3 0

D 7 10 12 [0]

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Algoritmo Húngaro completo

Fase 1: Redução de Linhas e Colunas – Obter a Matriz C Reduzida(I) Subtrair o elemento mínimo de cada linha (e coluna) de todos os elementos

daquela linha (e coluna). Ir à Fase 2 (Etapa (II)).

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Fase 2: Identificação de Designação Ótima na Matriz C Reduzida(II) Examinar linhas e colunas sucessivamente. Para cada linha (coluna) com exatamente um zero não reservado ([0]) ou

eliminado () reservar esta posição para uma designação e eliminar os demais zeros da coluna (linha) correspondente.

Repetir este processo para as linhas e colunas sem posições reservadas até que todos os zeros tenham sido reservados ([0]) ou eliminados ().

Se as posições reservadas formarem uma designação completa Solução Ótima foi obtida. Parar!

Caso contrário ir a Fase 3 (etapas (III) e (IV))

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Algoritmo Húngaro completo

Fase 3: Etapa (III) – Proteger os zeros essenciais na Matriz C reduzida

(A)Marcar com um asterisco ao lado da tabela todas as linhas sem zeros reservados;

(B) Em linhas marcadas, marcar com um asterisco ao lado da tabela todas as colunas que tenham zeros (reservados ou eliminados);

(C) Em colunas marcadas, marcar com um asterisco ao lado da tabela todas as linhas que tenham zeros reservados;

(D) Repetir (B) e (C) até não se conseguir marcar linhas ou colunas adicionais

(E) Cobrir com uma reta cada linha não marcada e cada coluna marcada

  Ir à Fase 3 – Etapa (IV) 15

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Algoritmo Húngaro completo

Fase 3: Etapa (IV) - Redução adicional na Matriz C Reduzida

(IV) Examinar os elementos não cobertos por retas na etapa (III) e identificar o elemento mínimo.

Subtrair este elemento mínimo de todos os elementos não cobertos por retas

Somar este elemento mínimo a todos os elementos cobertos por mais de uma reta (nas intersecções de duas retas)

Manter os demais elementos da matriz como são.

Retornar à Fase 2.

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Comentários gerais

• O número mínimo de retas necessárias para cobrir todos os zeros da Matriz de Custos Reduzida = número máximo de designações possível com os zeros disponíveis.

• Designações impossíveis: bloquear a posição (colocar um custo muito alto na Função Objetivo) associada à designação impossível na Matriz C original

• Matriz de custos não é quadrada: adicionar linhas ou colunas fictícias e custos nulos.

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Comentários gerais

• Problema de maximização:

Multiplicar todos os elementos da matriz C por (-1) Identificar o elemento de maior valor em módulo Somar o elemento de maior módulo a todos os elementos

da nova matriz de custos (já multiplicada por (-1)) Resolver como se fosse de minimização

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Exemplo de Minimização

O presidente de uma empresa está estudando a transferência de quatro diretores para quatro locais de trabalho diferentes. Foram feitas estimativas dos custos envolvidos na transferência de cada diretor para cada novo local de trabalho. Estes custos são dados a seguir:

Local1 2 3 4

DIRETOR

A 2 1 4 2

B 3 4 1 6

C 1 2 6 5

D 1 3 3 7

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Exemplo

Obter a designação de diretores para locais de trabalho de menor custo.

Fase 1: Reduzindo as linhas da matriz C

1 2 3 4 Menor

A 2 1 4 2 1

B 3 4 1 6 1

C 1 2 6 5 1

D 1 3 3 7 1

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Exemplo

Resolução do exemplo dos diretores e locais

Fase 1: Reduzindo as colunas da matriz C – Etapa I

1 2 3 4

A 1 0 3 1

B 2 3 0 5

C 0 1 5 4

D 0 2 2 6

Menor 0 0 0 1

Ir para Fase 2

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Exemplo

Fase 2: Tentando identificar uma designação completa – Etapa II

Não foi obtida uma designação completa Ir para a Fase 3.

1 2 3 4

A 1 [0] 3

B 2 3 [0] 4

C [0] 1 5 3

D 2 2 5

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Exemplo

Fase 3: Etapa (III) - Proteger os Zeros

(A): Marcar linha sem Designação

1 2 3 4 Marca

A 1 [0] 3

B 2 3 [0] 4

C [0] 1 5 3

D 2 2 5 *

Marca

23

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Exemplo

1 2 3 4 Marca

A 1 [0] 3

B 2 3 [0] 4

C [0] 1 5 3

D 2 2 5 *

Marca *

24

Fase 3: Etapa (III) - Proteger os Zeros

(B): Em linha marcada, marcar coluna com zero

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Pesquisa Operacional - UNESP / Campus de Guaratinguetá

Exemplo

1 2 3 4 Marca

A 1 [0] 3

B 2 3 [0] 4

C [0] 1 5 3 *

D 2 2 5 *

Marca *

25

Fase 3: Etapa (III) - Proteger os Zeros

( C): Em coluna marcada, marcar linha com zero designado

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Exemplo

Fase 3: Etapa (III) - Proteger os Zeros

(D): Repetir (A), (B) e (C)

• Não há como marcar novas colunas, pois a coluna 1 já foi marcada na iteração anterior.

• Finalizadas as Etapas de (A) – (D)

• Ir Para Fase 3 – (E)

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Exemplo

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Fase 3: Etapa (III) – Proteger os zeros

Fase (E): traçar reta sobre linha não marcada e sobre coluna marcada

Fase 3 - Etapa (IV): O menor elemento não coberto por alguma reta é = 1, na posição (C, 2).

1 2 3 4 Marca

A 1 [0] 3

B 2 3 [0] 4

C [0] 1 5 3 *

D 2 2 5 *

Marca *

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Fase 3 – Etapa IV

Fase 3 – Etapa IV: Modificações adicionais na Matriz C Reduzida: subtrair 1 dos números não cobertos por alguma reta e somar 1 aos que estão no cruzamento de 2 retas. Os demais não mudam.

1 2 3 4

A 2 0 3 0

B 3 3 0 4

C 0 0 4 2

D 0 1 1 4

Voltar à Fase 228

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Pesquisa Operacional - UNESP / Campus de Guaratinguetá29

Fase 2: Identificação de uma Designação Ótima

1 2 3 4

A 2 3 [0]

B 3 3 [0] 4

C [0] 4 2

D [0] 1 1 4

Fase 2 – Etapa II

Foi obtida uma solução ótima: Diretor A vai para Local 4, Diretor B vai para o Local 3, Diretor C vai para o Local 2 e o Diretor D vai para o Local 1.Custo ótimo = soma dos custos originais para as designações ótimas = 2 + 1 + 2 + 1 = 6

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Exercícios

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1. O Diretor de uma escola deseja inscrever quatro alunos num concurso de matemática que engloba os seguintes assuntos: Álgebra, Cálculo I, Linguagens de Computação e Cálculo II.

Somente um aluno pode ser inscrito em cada assunto e nenhum aluno pode ser inscrito em mais de um assunto porque as provas do concurso ocorrerão simultaneamente. Para isso ele seleciona seus quatro melhores alunos, A, B, C, D e lhes aplica testes cobrindo as quatro áreas do concurso. O quadro abaixo indica o número de pontos que cada aluno obteve em cada uma das áreas no exame simulado.

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Pesquisa Operacional - UNESP / Campus de Guaratinguetá

Álgebra Cálculo I Computação Cálculo II

A 7 10 8 3

B 8 7 8 1

C 4 9 3 5

D 5 4 6 9

31

Qual aluno deve ser selecionado para cada um dos assuntos do concurso, sendo que o Diretor resolveu que o aluno B não deverá fazer a prova de Cálculo II?

Exercícios

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Pesquisa Operacional - UNESP / Campus de Guaratinguetá32

Exercícios

2. Uma empresa vende produtos em quatro regiões e possui quatro vendedores que devem atender quatro regiões diferentes, sendo um vendedor para cada região.

As regiões não são igualmente ricas e apresentam o seguinte potencial de venda (em $):Região I: 60.000Região II: 50.000Região III: 40.000Região IV: 30.000

 Os vendedores por outro lado, não são igualmente hábeis e as suas

eficiências, que refletem a capacidade de atingir o mercado potencial da região, são dados pelo quadro que se segue:

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Pesquisa Operacional - UNESP / Campus de Guaratinguetá33

Exercícios

RegiãoI II III IV

A 0,7 0,7 0,7 1,0Vendedor B 0,8 0,8 0,8 1,0

C 0,5 0,5 0,5 1,0D 1,0 0,4 1,0 0,4

Pede-se determinar, empregando o modelo da designação e o algoritmo húngaro, como enviar os vendedores às regiões para que o volume de vendas total das quatro regiões seja o maior possível.

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Pesquisa Operacional - UNESP / Campus de Guaratinguetá34

Exercícios

3. Uma Empresa necessita desenvolver um plano de produção para iniciar a fabricação de três novos produtos. A Empresa dispõe de cinco máquinas e apenas três destas deverão ser escolhidas para manufaturar os novos itens, sendo um produto por máquina. Os custos de produção e os custos de distribuição para todas as combinações produto-máquina são fornecidos a seguir: Custos de Produção ($/unidade):

Máquina1 2 3 4 5

1 20 23 38 15 35

Produto  2 8 29 6 35 35

3 5 8 3 4 7

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Pesquisa Operacional - UNESP / Campus de Guaratinguetá35

Exercícios

Custos de Distribuição ($/unidade):

De acordo com os planos atuais é necessário manter uma determinada produção anual por item para haver demanda pelos preços unitários planejados, estes dados são fornecidos adiante:

Máquina1 2 3 4 5

1 20 50 20 10 132 7 90 8 35 803 5 5 4 15 6

Produto Produção Planejada Preços Planejados

1 35000 US$ 55

2 160000 US$ 50

3 54000 US$ 30

Formule um modelo da designação para tratar este problema e resolva-o pelo Algoritmo Húngaro.