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Otimização sob incerteza: mais confiança na tomada de decisões

Dúvida, indecisão, incerteza. Por acaso alguma dessas condições já acompanhou a tomada de decisão na sua empresa? Difícil alguém dizer que não, certo? Independente de quão avançadas estejam as tecnologias de otimização, a velocidade com que novas informações são incorporadas ao processo decisório, ou até mesmo a incerteza das variáveis que influenciam a decisão, faz com que alguns modelos de otimização produzam resultados aquém das expectativas.

 

Por outro lado, existe uma solução capaz de lidar com esta complexidade de uma forma inovadora, proporcionando resultados muito mais assertivos. Trata-se da “Otimização sob Incerteza”. Segundo Humberto Bortolossi e Bernardo Pagnoncelli, na publicação “Uma Introdução à Otimização sob Incerteza”, a área estuda modelos e métodos para solucionar problemas de otimização que carregam incertezas em suas variáveis de forma prática e direta.

 

Para aprofundar o conceito e entender quando a aplicação de Otimização Sob Incerteza é recomendada em um projeto, conversamos com Renan Brito Butkeraites, analista em Modelagem Matemática da UniSoma. Ele é bacharel em Ciência e Tecnologia e Doutorando do programa de pós graduação em Pesquisa Operacional da Unifesp em conjunto com o ITA.

 

Confira!

 

O que é otimização sob incerteza?

A otimização sob incerteza é uma abordagem que pode ser adotada para estudar o impacto da incerteza no planejamento de operações ou na tomada de decisões. Muitas vezes, as soluções encontradas para um determinado problema não se mostram eficientes e deixam de ser aderentes à realidade. Considerar as incertezas inerentes às informações levantadas durante a tomada de decisão pode fazer com que a necessidade de replanejamento diminua, proporcionando maior estabilidade a partir dos resultados obtidos pelas análises.

 

Este modelo reúne um conjunto de informações que ajudarão o tomador de decisões, não se trata de apresentar uma única e milagrosa solução, protegida de todas as incertezas. Na Otimização sob Incerteza, os resultados são comumente apresentados de forma gráfica, apresentando o trade-off entre a incerteza e a qualidade do resultado, entregando uma forma de visualização poderosa para o apoio à tomada de decisão.

 

Que tipo de problema pode ser resolvido com a Otimização sob Incerteza?

Um exemplo é quando há baixa previsão de demanda. O planejamento de produção precisa definir a quantidade a ser produzida e estocada, otimizando seus custos. A otimização sob incerteza pode gerar planos de produção que consideram as diferentes variações possíveis de demanda, disponibilizando ao tomador de decisão diferentes níveis de proteção com seus respectivos ganhos associados. É uma ferramenta poderosa para encontrar pontos frágeis no planejamento.

 

Há diversas aplicações possíveis como: previsão de manutenção de frota de veículos; localização de sensores sem fio; determinação de estruturas de proteínas; roteamento de veículos com tempo de viagem incertos; alocação de recursos em carteiras de investimento com retorno variável, entre outros.

 

O que é importante que a empresa tenha claro ao buscar a solução?

Para tratar a incerteza de um problema, há diversas abordagens. Portanto, a primeira coisa é definir aquilo que é mais importante para o tomador de decisão. Pode ser a estabilidade do planejamento, em casos em que o custo de mudar operações é muito caro. Ou, na engenharia, pode ser a necessidade de garantir que uma estrutura seja rígida independentemente da força aplicada sobre ela. Ainda, na alocação de recursos em uma carteira de investimento, pode ser garantir que a carteira tenha valorização média em longo prazo, tolerando desvalorizações em curto prazo. Ou seja, antes de tratar a incerteza, é importante que o tomador de decisão tenha consciência de que para cada problema existe uma abordagem que melhor se adapta às suas necessidades.

 

Há receio por parte das empresas na adoção da técnica?

Muitas empresas não conhecem o poder da abordagem de incerteza por modelos matemáticos e têm a ideia errônea de que trocar um parâmetro incerto pela sua média, ou pelo seu valor esperado, vai garantir que a solução obtida seja a melhor na média dos casos.

 

Qual é a base do trabalho de otimização sob incerteza realizado pela UniSoma?

A otimização sob incerteza é uma área de pesquisa operacional, que faz parte do core business da UniSoma e trabalhamos em três etapas:

  1. De forma geral, a incerteza é modelada de forma matemática e, utilizando as necessidades individuais do tomador de decisão e sua visão especializada do problema, medidas de qualidade de desempenho são criadas.
  2. Seguimos com o uso de modelos matemáticos, criados de forma aderente ao problema e com o acompanhamento do cliente, por meio de soluções que consideram a incerteza são encontradas e avaliadas.
  3. Na última etapa, o tomador de decisão vai escolher dentro da fronteira eficiente de qualidade versus proteção de incertezas, a melhor opção para seu negócio.

 

Quando é mais vantajoso usar a otimização sob incerteza?

Quando o custo, esforço ou tempo para reduzir a incerteza de determinada informação é muito grande. Dessa forma, trabalhar com a incerteza, assumindo diferentes níveis de proteção para esta variação é mais rápido e eficaz.

 

Qual a importância de contar com um parceiro como a UniSoma?

Em 35 anos de história, a UniSoma orgulha-se de ter produzido resultados em empresas líderes nos mais diversos segmentos. No atual cenário competitivo, contar com um parceiro inovador, que se preocupa em entender as reais necessidades e aplicar as melhores técnicas é fundamental para garantir a qualidade e a longevidade das soluções.