fbpx
Sigmoidal
  • Home
  • Cursos
  • Pós-Graduação
  • Blog
  • Sobre Mim
  • Contato
Sem Resultado
Ver Todos Resultados
  • English
  • Home
  • Cursos
  • Pós-Graduação
  • Blog
  • Sobre Mim
  • Contato
Sem Resultado
Ver Todos Resultados
Sigmoidal
Sem Resultado
Ver Todos Resultados

Desvendando a Pesquisa Operacional com Python

Rafael Duarte por Rafael Duarte
dezembro 12, 2023
em Data Science
0
18
COMPARTILHAMENTOS
611
VIEWS
Publicar no LinkedInCompartilhar no FacebookCompartilhar no Whatsapp

A Pesquisa Operacional (PO) é uma disciplina que utiliza técnicas matemáticas e estatísticas para aprimorar o processo de tomada de decisões em organizações.

No mundo acelerado de hoje, onde a eficiência é crucial, Python se tornou uma escolha popular para implementar modelos de Pesquisa Operacional.

Existem diversas bibliotecas e ferramentas que facilitam a aplicação da PO com Python, e é isso que veremos por aqui, com exemplos práticos que ilustram como otimizar decisões em cenários do mundo real.

 

Introdução à Pesquisa Operacional

 

A Pesquisa Operacional engloba uma variedade de técnicas, incluindo programação linear, otimização, teoria dos jogos, simulação, entre outras.

Vamos explorar algumas bibliotecas e ferramentas em Python que simplificam a implementação dessas técnicas.

 

PuLP: Programação Linear em Python

 

A biblioteca PuLP é uma ferramenta poderosa para resolver problemas de programação linear. Ela oferece uma sintaxe intuitiva e fácil de usar.

Vamos considerar um exemplo simples de programação linear, onde queremos maximizar a função objetivo \(Z = 4x + 3y\) sujeita às restrições \(2x + y \leq 20\) e \(4x – 5y \geq -10\).

from pulp import LpMaximize, LpProblem, LpVariable



# Criação do problema

problem = LpProblem(name="maximizar_Z", sense=LpMaximize)



# Criação das variáveis

x = LpVariable(name="x", lowBound=0)

y = LpVariable(name="y", lowBound=0)



# Adição da função objetivo

problem += 4 * x + 3 * y, "Z"



# Adição das restrições

problem += 2 * x + y <= 20

problem += 4 * x - 5 * y >= -10



# Resolução do problema

problem.solve()



# Exibição dos resultados

print(f"Status: {problem.status}, Resultado: {problem.objective.value()}")

print(f"Valor de x: {x.value()}, Valor de y: {y.value()}")

 

SciPy: Otimização Científica

 

A biblioteca SciPy inclui módulos para otimização, álgebra linear e outras técnicas úteis para a Pesquisa Operacional. Vamos considerar um exemplo de otimização não linear usando o módulo `scipy.optimize`.

 

from scipy.optimize import minimize



# Função objetivo

def objective_function(x):

    return 4 * x[0]**2 + 2 * x[1]**2 + 4 * x[0] * x[1]



# Restrições

constraints = ({'type': 'ineq', 'fun': lambda x: 2 * x[0] + x[1] - 20},

               {'type': 'ineq', 'fun': lambda x: 4 * x[0] - 5 * x[1] + 10})



# Chute inicial

initial_guess = [0, 0]



# Otimização

result = minimize(objective_function, initial_guess, constraints=constraints)



# Exibição dos resultados

print(f"Status: {result.success}, Resultado: {result.fun}")

print(f"Valores de x: {result.x[0]}, {result.x[1]}")

 

 

SimPy: Simulação em Python

 

A simulação é uma parte crucial da PO, e a biblioteca SimPy é ideal para modelar sistemas complexos. Vamos considerar um exemplo de simulação de um sistema de filas.

 

import simpy

import random



# Função para o processo de chegada

def chegada(env, servidor):

    while True:

        yield env.timeout(random.expovariate(1.0))

        env.process(atendimento(env, servidor))



# Função para o processo de atendimento

def atendimento(env, servidor):

    with servidor.request() as req:

        yield req

        yield env.timeout(random.uniform(0.5, 1.5))



# Configuração da simulação

env = simpy.Environment()

servidor = simpy.Resource(env, capacity=1)

env.process(chegada(env, servidor))



# Início da simulação

env.run(until=10)

 

Boas Práticas em Pesquisa Operacional com Python

 

  1. Documentação Clara

   Comente seu código de forma clara e forneça documentação sobre o problema, as variáveis e as restrições. Isso ajuda não apenas você, mas também outros colaboradores a entenderem o propósito e o funcionamento do código.

 

  1. Validação de Resultados

   Verifique se os resultados obtidos fazem sentido no contexto do problema. Uma solução que não faz sentido geralmente indica um erro no modelo ou nas restrições.

 

  1. Experimentação Iterativa

   Experimente diferentes técnicas e abordagens. A Pesquisa Operacional é frequentemente uma jornada de tentativa e erro para encontrar a melhor solução.

 

  1. Considere o Desempenho

   Ao lidar com grandes conjuntos de dados ou problemas complexos, considere o desempenho do seu código. Otimizações podem ser necessárias para garantir uma execução eficiente.

 

Aplicação no Mundo Real

 

Python oferece um ecossistema robusto para a implementação de técnicas de Pesquisa Operacional. As bibliotecas apresentadas são apenas a ponta do iceberg.

Ao explorar essas ferramentas e aplicá-las em cenários reais, você estará preparado para enfrentar desafios complexos e otimizar as decisões em sua organização.

A Pesquisa Operacional se torna não apenas uma disciplina, mas uma poderosa aliada na busca por eficiência e excelência.

Avance, experimente e deixe que Python seja sua ferramenta para aprimorar o processo de tomada de decisões.



Compartilhar1Compartilhar7Enviar
Post Anterior

Entendendo Distribuições Estatísticas

Próximo Post

Cervejas e Fraldas: A Correlação Impossível

Rafael Duarte

Rafael Duarte

Relacionado Artigos

Curso de Pós-Graduação em Data Science
Data Science

Vale a pena fazer uma Pós-Graduação em Data Science?

por Carlos Melo
janeiro 20, 2025
Review do Livro “Mãos à obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn, Keras & TensorFlow”
Livros

Review do Livro “Mãos à obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn, Keras & TensorFlow”

janeiro 18, 2025
Carlos Melo e Sérgio Sacani – Ciência Sem Fim
Youtube

Carlos Melo e Sérgio Sacani – Ciência Sem Fim

por Carlos Melo
janeiro 16, 2025
Carlos Melo da Pós Graduação em Data Science do Sigmoidal
Aeroespacial

Oportunidades no Setor Espacial para Cientistas de Dados

por Carlos Melo
janeiro 15, 2025
Minha Participação no Hipsters Ponto Tech: TensorFlow
Deep Learning

Minha Participação no Hipsters Ponto Tech: TensorFlow

por Carlos Melo
abril 10, 2024
Próximo Post
Cervejas e Fraldas: A Correlação Impossível

Cervejas e Fraldas: A Correlação Impossível

Deixe um comentário Cancelar resposta

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *

Pós-Graduação em Data Science Pós-Graduação em Data Science Pós-Graduação em Data Science

Mais Populares

  • Introdução ao MediaPipe e Pose Estimation

    Introdução ao MediaPipe e Pose Estimation

    488 compartilhamentos
    Compartilhar 195 Tweet 122
  • ORB-SLAM 3: Tutorial Completo para Mapeamento 3D e Localização em Tempo Real

    409 compartilhamentos
    Compartilhar 164 Tweet 102
  • O Que é Amostragem e Quantização no Processamento de Imagens

    9 compartilhamentos
    Compartilhar 4 Tweet 2
  • Geometria da Formação de Imagens: Matrizes, Transformações e Sistemas de Coordenadas

    384 compartilhamentos
    Compartilhar 154 Tweet 96
  • Processamento de Nuvens de Pontos com Open3D e Python

    45 compartilhamentos
    Compartilhar 18 Tweet 11
  • Em Alta
  • Comentários
  • Mais Recente
Como Tratar Dados Ausentes com Pandas

Como Tratar Dados Ausentes com Pandas

agosto 13, 2019
Como usar o DALL-E 2 para gerar imagens a partir de textos

Como usar o DALL-E 2 para gerar imagens a partir de textos

dezembro 25, 2022
Introdução ao MediaPipe e Pose Estimation

Introdução ao MediaPipe e Pose Estimation

julho 15, 2023

ORB-SLAM 3: Tutorial Completo para Mapeamento 3D e Localização em Tempo Real

abril 10, 2023
Como Analisar Ações da Bolsa com Python

Como Analisar Ações da Bolsa com Python

15
Setembro Amarelo: Análise do Suicídio no Brasil, com Data Science

Setembro Amarelo: Análise do Suicídio no Brasil, com Data Science

13
Como Aprender Data Science?

Como Aprender Data Science?

9
Qual o Cenário de Data Science no Brasil hoje?

Qual o Cenário de Data Science no Brasil hoje?

8
Green Card aprovado por habilidades extraordinárias em Data Science

Green Card aprovado por habilidades extraordinárias em Data Science

julho 14, 2025
O Que é Amostragem e Quantização no Processamento de Imagens

O Que é Amostragem e Quantização no Processamento de Imagens

junho 20, 2025
DeepSeek vazamento de dados de usuários

DeepSeek: Vazamento de dados expõe dados de usuários

fevereiro 1, 2025
DeepSeek R1 vs OpenAI o1 – Qual é o Melhor Modelo de IA

DeepSeek R1 vs OpenAI o1 – Qual é o Melhor Modelo de IA?

janeiro 25, 2025

Seguir

    Instagram Youtube LinkedIn Twitter
    Sigmoidal

    O melhor conteúdo técnico de Data Science, com projetos práticos e exemplos do mundo real.

    Seguir no Instagram

    Categorias

    • Aeroespacial
    • Artigos
    • Blog
    • Carreira
    • Cursos
    • Data Science
    • Deep Learning
    • Destaques
    • Entrevistas
    • IA Generativa
    • Livros
    • Machine Learning
    • Notícias
    • Python
    • Teoria
    • Tutoriais
    • Visão Computacional
    • Youtube

    Navegar por Tags

    camera calibration carreira chatgpt cientista de dados cnn computer vision Cursos dados desbalanceados data science data science na prática decision tree deep learning gpt-3 histograma IA generativa image formation inteligência artificial jupyter kaggle keras machine learning matplotlib mnist nft openai opencv overfitting pandas profissão python redes neurais redes neurais convolucionais regressão linear regressão logística salário scikit-learn seaborn sklearn tensorflow titanic tutorial visão computacional vídeo youtube árvore de decisão

    © 2024 Sigmoidal - Aprenda Data Science, Visão Computacional e Python na prática.

    Welcome Back!

    Login to your account below

    Forgotten Password?

    Retrieve your password

    Please enter your username or email address to reset your password.

    Log In

    Add New Playlist

    Sem Resultado
    Ver Todos Resultados
    • Home
    • Cursos
    • Pós-Graduação
    • Blog
    • Sobre Mim
    • Contato
    • English

    © 2024 Sigmoidal - Aprenda Data Science, Visão Computacional e Python na prática.