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MSc. Eng Rodrigo Mota Amarante 1o. Semestre de 2011 PNV-2300: Introdução à Engenharia Naval Otimização

Otimização 2011

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Page 1: Otimização 2011

MSc. Eng Rodrigo Mota Amarante

1o. Semestre de 2011

PNV-2300: Introdução à Engenharia Naval

Otimização

Page 2: Otimização 2011

A otimização refere-se ao estudo de

problemas nos quais o objetivo é

maximizar ou minimizar uma função,

sujeita a restrições, através da escolha

sistemática dos valores de variáveis reais

ou inteiras.

Otimizar é o mesmo que melhorar. No

ideal, melhorar necessariamente até o

máximo.

Otimização: Conceitos

Page 3: Otimização 2011

Objetivos

• Objetivo Critério de Sucesso

• Atender/satisfazer os requisitos do armador, com o menor custo possível

• Satisfazer requisitos regulatórios

– Desempenho

– Qualidade

– Fatores Humanos

– Custo

– Segurança

– Ambiente de Operação

– Interface com outros Sistemas

– Segurança

– Logística

– Confiabilidade

– Efeito nas Cercanias

– Viabilidade de Manutenção

– Facilidade de Conserto

– Estética

– ...

Page 4: Otimização 2011

• Todo projeto possui limitações ou restrições, pois os recursos nunca são infinitos.

• Restrições são aplicadas a todo o projeto de navio, tanto ao processo de desenvolvimento como ao produto.

• Representam limitações e fronteiras para as soluções de projeto.▫ Orçamento

▫ Tempo

▫ Pessoal

▫ Leis

▫ Propriedades de Materiais e disponibilidade

▫ Viabilidade de Fabricação

Restrições

Page 5: Otimização 2011

Restrições Restrições

FísicasFísicasEx. calado de portos

Restrições ao Restrições ao

ProcessoProcessoEx. disponibilidade de software

Restrições Restrições

AmbientaisAmbientaisEx. 1990 obrigatoriedade de casco duplo

Espiral de Andrews

Restrições

Page 6: Otimização 2011

Projeto convencional x Projeto ótimo

Adquirir informações

para descrever o

sistema

Estimativa do projeto

inicial

Análise

Verificação do

desempenho

É satisfatório?

Modificar o projeto

baseado na

experiência/heurística

Projeto Concluídosim

não

Adquirir informações

para descrever o

sistema

Estimativa do projeto

inicial

Análise

Verificação das

restrições

É satisfatório? Projeto Concluído

Modificar o projeto

usando um modelo de

otimização

Identificar:

1. Variáveis de Projeto

2. Funções de Custo

3. Restrições

sim

não

PR

OJ

ET

O C

ON

VE

NC

ION

AL

PR

OJ

ET

O Ó

TIM

O

Page 7: Otimização 2011

Processo de Projeto

OBJETIVOS

Page 8: Otimização 2011

De uma longa folha retangular de metal de 30 cm de largura deve-se

fazer uma calha dobrando as bordas perpendicularmente à folha.

Quantos centímetros devem ser dobrados de cada lado de modo que

a calha tenha capacidade máxima?

• Folha tem largura L

• Borda tem comprimento x

• Volume V ocupado por uma calha é

V = L*(30-2x)*x

• A função (30-2x)*x = f(x) tem

máximo em x = 7,5

• Para x = 7,5 , Volume V é máximo

• Para x = 7,5 , o sistema é ótimo

Exemplo de Problema de Otimização

Page 9: Otimização 2011

Introdução à Otimização

PROJETO CONVENCIONAL

L

h

b

• Viga Prismática

• Seção Retangular

• Material Madeira

• Engastada

Page 10: Otimização 2011

Introdução à Otimização

PROJETO CONVENCIONAL

L

Page 11: Otimização 2011

Introdução à Otimização

PROJETO CONVENCIONAL

L

• A viga existe?

• Posso comprá-la?

PROJETO CONCLUIDO

Page 12: Otimização 2011

Introdução à Otimização

PROJETO ÓTIMO• Posso sustentar mais massa ?

• A estrutura pode ser mais

leve?

• A estrutura pode ser mais

barata?

L

Page 13: Otimização 2011

Introdução à Otimização

PROJETO ÓTIMO• Viga “I”, “H”, caixa...?

• Viga não-prismática?

• Outros materiais?

• Estrutura treliçada?

Quantas barras?

Qual a configuração?

L

Page 14: Otimização 2011

Definições: Variáveis de projeto

• São as variáveis que descrevem o sistema;

• Ao modificá-las independentemente, novas

soluções são obtidas;

• As variáveis de projeto devem ser independentes

entre si (o máximo possível / muitas vezes a

capacidade de análise do projetista não permite

identificar inter-relações).

Page 15: Otimização 2011

Definições: Funções de custo

• São também chamadas de funções-objetivo;

• São expressões matemáticas que traduzem o

critério de desempenho do sistema;

• A função de custo deve depender das variáveis

de projeto;

• Projetos podem possuir mais de uma função de

custo, e nesse caso, o problema é chamado

problema de otimização multi-objetivo

Page 16: Otimização 2011

Definições: Restrições de projeto

• As restrições de projeto definem fronteiras ao

espaço de soluções possíveis;

• Há restrições explícitas e implícitas

– Explícitas estabelecem, por exemplo, os limites

máximos e mínimos das variáveis de projeto;

– Implícitas limitam parâmetros do desempenho do

projeto e por isso são difíceis de serem modeladas

nas etapas iniciais da formulação do problema;

• As restrições podem ser ainda de igualdade ou

de desigualdade.

Page 17: Otimização 2011

Definições: Restrições de projeto

x2

x1

x1=x2

x2

x1

x1=x2

x1≤ x2

Região

Viável

igualdade desigualdade

Page 18: Otimização 2011

Forma padrão do modelo de otimização

SOLUÇÕES POSSÍVEIS

OBJETIVO

RESTRIÇÕES

Forma Canônica

Page 19: Otimização 2011

Exemplo de Problema

Page 20: Otimização 2011

Dados do Problema

Linha de Montagem 1 Linha de Montagem 2

Limite de uso: 100h/semana Limite de uso: 42h/semana Lucro Unitário

pára-quedas 10 horas por unidade 3 horas por unidade R$ 60,00

asa-deltas 10 horas por unidade 7 horas por unidade R$ 40,00

OBJETIVO: Programação de produção que maximize o lucro.

• Horizonte de tempo: 1 semana;

• Tempos idênticos na linha de montagem 1;

• Linha de montagem 1: 10 unidades (pára-quedas + asa-deltas);

• Linha de montagem 2: 14 pára-quedas OU 6 asa-deltas;

• Pára-quedas: menos tempo na linha de montagem 2 e maior lucro;

• Opção ótima: confecção de 10 pára-quedas;

• Lucro máximo: R$ 600,00

Page 21: Otimização 2011

Solução “óbvia”

Page 22: Otimização 2011

Possíveis soluções para o problema (guessing)

X1 X2 Restr. 1 Restr. 2 Restr. 3 Restr. 4 F(X)0 0 ok ok ok ok 0

1 1 ok ok ok ok 100

3 4 ok ok ok ok 340

4 3 ok ok ok ok 360

10 0 ok ok ok ok 600

0 10 ok falha ok ok -

5 2 ok ok ok ok 380

2 5 ok ok ok ok 320

3 6 ok falha ok ok -

6 3 ok ok ok ok 480

4 4 ok ok ok ok 400

5 5 ok falha ok ok -

14 2 falha falha ok ok -

14 0 falha ok ok ok -

0 11 falha falha ok ok -

-1 5 ok ok falha ok -

1 2 ok ok ok ok 140

2 2 ok ok ok ok 200

2 1 ok ok ok ok 160

3 1 ok ok ok ok 220

3 2 ok ok ok ok 260

3 3 ok ok ok ok 300

2 3 ok ok ok ok 240

1 3 ok ok ok ok 180

9 1 ok ok ok ok 580

9 2 falha ok ok ok -

8 1 ok ok ok ok 520

8 2 ok ok ok ok 560

7 3 ok ok ok ok 540

7 4 falha falha ok ok -

Page 23: Otimização 2011

Formulação padrão do problema

Variáveis de decisão:

• X1: quantidade de pára-quedas a serem produzidos

• X2: quantidade de asa-deltas a serem produzidos

Função-objetivo:

• Maximizar F(X) = 60. X1 + 40. X2

Restrições:

• 10.X1 + 10.X2 ≤ 100

• 3.X1 + 7.X2 ≤ 42

• X1, X2 ≥ 0

Page 24: Otimização 2011

Solução gráfica do problema

2 4 6 8 10 12 14 16

Soluções

Viáveis

X1

X2

8

10

6

4

2

Restrições

Page 25: Otimização 2011

Solução gráfica do problema

2 4 6 8 10 12 14 16

Soluções

Viáveis

X1

X2

8

10

6

4

2

Restrições

Função objetivo F(X)

Page 26: Otimização 2011

Solução gráfica do problema

2 4 6 8 10 12 14 16

Soluções

Viáveis

X1

X2

8

10

6

4

2

Restrições

Função objetivo F(X)

Page 27: Otimização 2011

Solução gráfica do problema

2 4 6 8 10 12 14 16

Soluções

Viáveis

X1

X2

8

10

6

4

2

Restrições

Função objetivo F(X)

Máx F(X)

X1 = 10

X2 = 0

Page 28: Otimização 2011

Solução usando o “solver” do Excel®

Função-objetivo:

• Maximizar F(X) = 60. X1 + 40. X2

Restrições:

• 10.X1 + 10.X2 ≤ 100

• 3.X1 + 7.X2 ≤ 42

• X1, X2 ≥ 0

Variáveis de decisão:

• X1: quantidade de pára-quedas a serem produzidos

• X2: quantidade de asa-deltas a serem produzidos

Page 29: Otimização 2011

Solução usando o “solver” do Excel®

Função-objetivo:

• Maximizar F(X) = 60. X1 + 40. X2

Restrições:

• 10.X1 + 10.X2 ≤ 100

• 3.X1 + 7.X2 ≤ 42

• X1, X2 ≥ 0

X1 X2 total sinal b

Restrição 1 10 10 0 <= 100

Restrição 2 3 7 0 <= 42

F(X) 60 40 0

Solução

Page 30: Otimização 2011

Solução usando o “solver” do Excel®

X1 X2 total sinal b

Restrição 1 10 10 0 <= 100

Restrição 2 3 7 0 <= 42

F(X) 60 40 0

Solução

Page 31: Otimização 2011

Solução usando o “solver” do Excel®

X1 X2 total sinal b

Restrição 1 10 10 0 <= 100

Restrição 2 3 7 0 <= 42

F(X) 60 40 0

Solução

• Selecionar a célula F(x) total, que se quer maximizar

Page 32: Otimização 2011

Solução usando o “solver” do Excel®

X1 X2 total sinal b

Restrição 1 10 10 0 <= 100

Restrição 2 3 7 0 <= 42

F(X) 60 40 0

Solução

• Selecionar a célula F(x) total, que se quer maximizar

• No Excel 2007, clique em Dados >> (Análise) Solver

• No Excel 2003, Ferramentas >> Solver >> Parâmetros do Solver

Page 33: Otimização 2011

Solução usando o “solver” do Excel®

X1 X2 total sinal b

Restrição 1 10 10 0 <= 100

Restrição 2 3 7 0 <= 42

F(X) 60 40 0

Solução

• Em qualquer dos casos...

Page 34: Otimização 2011

Solução usando o “solver” do Excel®

X1 X2 total sinal b

Restrição 1 10 10 0 <= 100

Restrição 2 3 7 0 <= 42

F(X) 60 40 0

Solução

• Em qualquer dos casos...

Page 35: Otimização 2011

Solução usando o “solver” do Excel®

X1 X2 total sinal b

Restrição 1 10 10 0 <= 100

Restrição 2 3 7 0 <= 42

F(X) 60 40 0

Solução

• Em qualquer dos casos...

Page 36: Otimização 2011

Solução usando o “solver” do Excel®

Page 37: Otimização 2011

Solução usando o “solver” do Excel®

Page 38: Otimização 2011

• A CEARS – Cia. De Estoques Agrícolas do Estado do Rio Grande

do Sul, está avaliando uma série de localidades no estado do Rio

Grande do Sul para construir três novos armazéns agrícolas. A

empresa já possui uma série de armazéns, mas está precisando

expandir sua capacidade devido ao crescimento expressivo das

atividades agrícolas em sua região de atuação. Os armazéns a

serem construidos serão graneleiros e poderão ser utilizados para

estocar uma série de produtos a granel, como soja e milho.

• Podemos classificar este problema como um de “P-medianas”:

envolve a localização de p facilidades e a designação de clientes

a facilidades, minimizando o custo/distância total de designação

Problema 2: Localização de Armazéns da “CEARS”

Page 39: Otimização 2011

Localizações e Informações

• As 5 cidades escolhidas como

possiveis armazéns são marcadas

no mapa com a letra C;

• As 5 cidades clientes foram

marcadas com um X;

• Demandas e capacidades

referentes a um ano;

• Os custos logísticos referem-se a

uma tonelada de produto;

• A CEARS está interessada em

construir apenas 3 armazéns, com

custo total de construção e

logístico seja mínimo.

Page 40: Otimização 2011

Demais Informações

Page 41: Otimização 2011

Função-Objetivo e Restrições

• Levar-se-ão em conta dois custos:

(1) o de construção do armazém escolhido;

(2) o de logística.

• Como o armazém j pode encaminhar seus produtos para qualquer cliente i, chamamos de Yij a quatidade de produtos enviadas de j para i.

(i = 1, 2, 3, 4, 5)

• Consideramos a variável Xj como a presença do armazém na localidade j, ou seja, ela será uma variável binária:

(j = 1, 2, 3, 4, 5)

1

Xj =

0

Page 42: Otimização 2011

Função-Objetivo e Restrições

• A função-objetivo é o custo total Z , que deverá ser minimizado

Z = 7000*X1 + 5000*X2 + 9000*X3 + 6000*X4 + 4000*X5

+

2,1*Y11 + 6,3*Y21 + 7,8*Y31 + 6,3*Y41 + 7,5*Y51

+

5,7*Y12 + 2,7*Y22 + 4,5*Y32 + 4,5*Y42 + 3,78*Y52

+

5,4*Y13 + 5,58*Y23 + 4,38*Y33 + 2,88*Y43 + 4,8*Y53

+

10,2*Y14 + 6,54*Y24 + 1,14*Y34 + 2,4*Y44 + 3*Y54

+

5,58*Y15 + 7,86*Y25 + 6*Y35 + 3,48*Y45 + 6,84*Y55

Page 43: Otimização 2011

Função-Objetivo e Restrições

• Sabemos que as quantidade enviadas dos armazéns não podem exceder

as capacidades dos armazéns:

Y11 + Y21 + Y31 + Y41 + Y51 <= 600*X1 (Capacidade do armazém 1)

Y12 + Y22 + Y32 + Y42 + Y52 <= 750*X2 (Capacidade do armazém 2)

Y13 + Y23 + Y33 + Y43 + Y53 <= 350*X3 (Capacidade do armazém 3)

Y14 + Y24 + Y34 + Y44 + Y54 <= 450*X4 (Capacidade do armazém 4)

Y15 + Y25 + Y35 + Y45 + Y55 <= 400*X5 (Capacidade do armazém 5)

Page 44: Otimização 2011

Função-Objetivo e Restrições

• As demandas também estão restritas, sendo atendidas pelos envios

conforme as inequações:

Y11 + Y12 + Y13 + Y14 + Y15 = 150 (demanda de Uruguaiana )

Y21 + Y22 + Y23 + Y24 + Y25 = 450 (demanda de Pelotas )

Y31 + Y32 + Y33 + Y34 + Y35 = 300 (demanda de Caxias do Sul )

Y41 + Y42 + Y43 + Y44 + Y45 = 250 (demanda de Passo Fundo )

Y51 + Y52 + Y53 + Y54 + Y55 = 500 (demanda de Porto Alegre )

Page 45: Otimização 2011

Função-Objetivo e Restrições

• O último grupo de restrições estabelece que apenas 3 armazéns devem ser

abertos, ou seja:

X1 + X2 + X3 + X4 + X5 = 3

• As variáveis Xj são binárias (ou seja, só assumem os valores 0 ou 1)

Page 46: Otimização 2011

Solução usando o “solver” do Excel®

Page 47: Otimização 2011

Análise da Solução

• As fábricas 1, 2 e 5 devem ser abertas, pois:

X1 = 1 , X2 = 2 , X3 = 0 , X4 = 0 , X5 = 1

• Valores tranferidos dos armazéns 1, 2 e 5 para as cinco cidades

clientes:

Y11 = 150 , Y22 = 450 , Y32 = 200 , Y35 = 100 ,

Y45 = 250 , Y51 = 450 , Y55 = 50

• O função-objetivo minimizada Custo Total também é calculada:

função-objetivo = 22729,00.