Modelos
O modelo é uma ideação ou uma visão simplificada da realidade.
O modelo utiliza de símbolos matemáticos para representar as variáveis de decisão do sistema real.
Note
As variáveis de decisão são definidas como as quantidades que os tomadores de decisão podem controlar ou modificar dentro do modelo.
A solução do modelo consiste em encontrar valores adequados das variáveis de decisão que otimizam a performance do sistema, respeitando o critério desejado (objetivo preestabelecido).
Note
Como é possível notar no fluxo acima, os modelos não são o único caminho para encontrar a solução do problema identificado, é possível recorrer aos métodos tradicionais que em geral são abordagens mais práticas e diretas (sem a criação de modelos complexos).
Podemos citar como exemplos de métodos tradicionais:
- Análise descritiva: descrever e entender o problema por meio da coleta e análise de dados existentes
- Métodos empíricos: baseiam-se na observação e experimentação direta
A seguir será detalhado cada etapa da modelagem:
1. Definição do problema
Para definir um problema deve ser levado em conta 3 fatores:
- Descrição exata dos objetivos do estudo
- Identificação das alternativas de decisão existentes
- Reconhecimento das limitações, restrições e exigências do sistema
2. Construção do modelo
Note
É a fase mais criativa.
A qualidade de todo o processo da modelagem depende do grau de representação da realidade.
Os modelos variam de simples modelos conceituais até complexos modelos matemáticos, e isso dependendo do nível de profundidade e detalhamento será explorado para representar a realidade do sistema em questão.
3. Solução do modelo
A solução do modelo depende da:
- Escolha do algoritmo ou método matemático adequado às características do modelo
- Disponibilidade de software apropriado para solução e produção das informações necessárias para a decisão
4. Validação do modelo
Um modelo é válido quando for capaz de fornecer um previsão aceitável do comportamento do sistema.
Para avaliar a assertividade de um modelo, pode-se utilizar uma amostra de dados passados e verificar se o modelo reproduz o comportamento manifestado pelo sistema.
5. Implementação da solução
A solução deve ser convertida em regras operacionais.
O modelo deve ser controlado e monitorada pela equipe responsável e realizar eventuais correções.
6. Avaliação final
A avaliação final garante a adequação das decisões às reais necessidades do sistema. Isso proporciona uma aceitação mais fácil pelos setores envolvidos.
Note
Nenhum modelo capta todas as características e nuanças da realidade. Não existe modelo perfeito. A experiência é fundamental.
Referências
Aula 1 – Apresentação da disciplina e Introdução a Probabilidade