EES-90/2010
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Security engineering is a specialized field of engineering that deals with the development of detailed engineering plans and designs for security features, controls and systems...but with the added dimension of preventing misuse and malicious behavior.
Safety engineering is an applied science strongly related to systems engineering ... assuring that a life-critical system behaves as needed even when pieces fail.
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Tomada de Decisão e Otimização
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Problem Solving
Estado Atual Estado Desejado
ElevadoAnalfabetismo
BaixoAnalfabetismo
Telecursos Escolas Noturnas Mutirão de Ensino etc...
“ Conceber e realizar ações para eliminar a diferença entre o estado desejado e o estado atual. ”
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$ $ Poupança Ações Dólar Corrida de Cavalos etc...
Estado Atual Estado Desejado
Problem Solving
“ Conceber e realizar ações para eliminar a diferença entre o estado desejado e o estado atual. ”
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% Mercado < 10
Propaganda Promoções Portal Eletrônico Diversificação etc...
% Mercado > 30
Estado Atual Estado Desejado
Problem Solving
“ Conceber e realizar ações para eliminar a diferença entre o estado desejado e o estado atual. ”
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Passos do Problem Solving
Identificar e definir o problema
Determinar o conjunto de ações possíveis
Propor critérios para avaliar as ações
Escolher uma ação
Implementar a ação escolhida
Avaliar os resultadosSatisfatório
FIMNão Satisfatório
EES-90/2010
Identificar e definir o problema
Escolher uma ação
Determinar o conjunto de ações possíveis
Propor critérios para avaliar as ações
Implementar a ação escolhida
Avaliar os resultadosSatisfatórioNão Satisfatório
FIM
Incertezas
Subjetividade
Passos do Problem Solving
EES-90/2010
Identificar e definir o problema
Escolher uma ação
Determinar o conjunto de ações possíveis
Propor critérios para avaliar as ações
Implementar a ação escolhida
Avaliar os resultadosSatisfatórioNão Satisfatório
FIM
Tomada de Decisão
Passos do Problem Solving
EES-90/2010
Tomada de Decisão
Identificar e definir o problema
Escolher uma ação
Determinar o conjunto de ações possíveis
Propor critérios para avaliar as ações
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Modelo Matemático
Variáveis de Decisão
Função Objetivo
Programação Matemática
Identificar e definir o problema
Escolher uma ação
Determinar o conjunto de ações possíveis
Propor critérios para avaliar as ações
Tomada de Decisão
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Exemplo
Problema:
Situação Atual: R$ 90.000,00 no Caixa
Situação Desejada: R$ 90.000,00 bem aplicados
Ações da TeleMundo custam R$ 50,00 e o retornoesperado é de R$ 6,00/ano.
Ações da CosmoFone custam R$ 30,00 e o retornoesperado é de R$ 4,00/ano.
A Diretoria não quer que se aplique mais de R$ 60.000,00 em ações de uma só companhia.
Número de Ações da TeleMundo = TM
Número de Ações da CosmoFone = CF
Modelo Matemático
Variáveis de Decisão
Função Objetivo
Programação Matemática
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Custo de TM Ações da TeleMundo = R$ 50,00 x TM
Custo de CF Ações da CosmoFone = R$ 30,00 x CF
Modelo Matemático
Variáveis de Decisão
Função Objetivo
Programação Matemática
Problema:
Situação Atual: R$ 90.000,00 no Caixa
Situação Desejada: R$ 90.000,00 bem aplicados
Ações da TeleMundo custam R$ 50,00 e o retornoesperado é de R$ 6,00/ano.
Ações da CosmoFone custam R$ 30,00 e o retornoesperado é de R$ 4,00/ano.
A Diretoria não quer que se aplique mais de R$ 60.000,00 em ações de uma só companhia.
Exemplo
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R$ 30,00 x CF R$ 60.000,00R$ 50,00 x TM R$ 60.000,00
Modelo Matemático
Variáveis de Decisão
Função Objetivo
Programação Matemática
Problema:
Situação Atual: R$ 90.000,00 no Caixa
Situação Desejada: R$ 90.000,00 bem aplicados
Ações da TeleMundo custam R$ 50,00 e o retornoesperado é de R$ 6,00/ano.
Ações da CosmoFone custam R$ 30,00 e o retornoesperado é de R$ 4,00/ano.
A Diretoria não quer que se aplique mais de R$ 60.000,00 em ações de uma só companhia.
Exemplo
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R$ 30,00 x CF + R$ 50,00 x TM R$ 90.000,00
Modelo Matemático
Variáveis de Decisão
Função Objetivo
Programação Matemática
R$ 30,00 x CF R$ 60.000,00R$ 50,00 x TM R$ 60.000,00
Problema:
Situação Atual: R$ 90.000,00 no Caixa
Situação Desejada: R$ 90.000,00 bem aplicados
Ações da TeleMundo custam R$ 50,00 e o retornoesperado é de R$ 6,00/ano.
Ações da CosmoFone custam R$ 30,00 e o retornoesperado é de R$ 4,00/ano.
A Diretoria não quer que se aplique mais de R$ 60.000,00 em ações de uma só companhia.
Exemplo
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Max R$ 4,00 x CF + R$ 6,00 x TM
Modelo Matemático
Variáveis de Decisão
Função Objetivo
Programação Matemática
R$ 30,00 x CF R$ 60.000,00R$ 50,00 x TM R$ 60.000,00
Problema:
Situação Atual: R$ 90.000,00 no Caixa
Situação Desejada: R$ 90.000,00 bem aplicados
Ações da TeleMundo custam R$ 50,00 e o retornoesperado é de R$ 6,00/ano.
Ações da CosmoFone custam R$ 30,00 e o retornoesperado é de R$ 4,00/ano.
A Diretoria não quer que se aplique mais de R$ 60.000,00 em ações de uma só companhia.
R$ 30,00 x CF + R$ 50,00 x TM R$ 90.000,00
Exemplo
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Modelo Matemático
Variáveis de Decisão
Função Objetivo
Programação Matemática
Max R$ 4,00 x CF + R$ 6,00 x TM
R$ 30,00 x CF R$ 60.000,00R$ 50,00 x TM R$ 60.000,00
Problema:
Situação Atual: R$ 90.000,00 no Caixa
Situação Desejada: R$ 90.000,00 bem aplicados
Ações da TeleMundo custam R$ 50,00 e o retornoesperado é de R$ 6,00/ano.
Ações da CosmoFone custam R$ 30,00 e o retornoesperado é de R$ 4,00/ano.
A Diretoria não quer que se aplique mais de R$ 60.000,00 em ações de uma só companhia.
R$ 30,00 x CF + R$ 50,00 x TM R$ 90.000,00
Exemplo
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Max R$ 4,00 x CF + R$ 6,00 x TM
s.t.
R$ 30,00 x CF + R$ 50,00 x TM R$ 90.000,00R$ 30,00 x CF R$ 60.000,00R$ 50,00 x TM R$ 60.000,00
Modelo Matemático
Variáveis de Decisão
Função Objetivo
Programação Matemática
Exemplo
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Modelo Matemático
Variáveis de Decisão
Função Objetivo
Programação Matemática
Max R$ 4,00 x CF + R$ 6,00 x TM
s.t.
R$ 30,00 x CF + R$ 50,00 x TM R$ 90.000,00R$ 30,00 x CF R$ 60.000,00R$ 50,00 x TM R$ 60.000,00
Exemplo
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Modelo Matemático
Variáveis de Decisão
Função Objetivo
Programação Matemática
Max R$ 4,00 x CF + R$ 6,00 x TM
s.t.
R$ 30,00 x CF + R$ 50,00 x TM R$ 90.000,00R$ 30,00 x CF R$ 60.000,00R$ 50,00 x TM R$ 60.000,00
Exemplo
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Vínculos ou Restrições
Modelo Matemático
Variáveis de Decisão
Função Objetivo
Programação Matemática
Max R$ 4,00 x CF + R$ 6,00 x TM
s.t.
R$ 30,00 x CF + R$ 50,00 x TM R$ 90.000,00R$ 30,00 x CF R$ 60.000,00R$ 50,00 x TM R$ 60.000,00
Exemplo
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Max c1 x1 + ... + cn xn
s.t.
a11 x1 + ... + a1n xn = b1
a21 x1 + ... + a2n xn = b2
...am1 x1 + ... + amn xn = bm
Problema de Programação Matemática(Programação Linear)
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Problema de Programação Matemática(Programação Linear)
Max 4,00 CF + 6,00 TM
s.t.
30,00 CF + 50,00 TM 90.000,0030,00 CF 60.000,0050,00 TM 60.000,00
Max c1 x1 + ... + cn xn
s.t.
a11 x1 + ... + a1n xn = b1
a21 x1 + ... + a2n xn = b2
...am1 x1 + ... + amn xn = bm
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Solução Gráfica
Max 4,00 CF + 6,00 TM
s.t.
30,00 CF + 50,00 TM 90.000,0030,00 CF 60.000,0050,00 TM 60.000,00
CF 2.000
2.000
CF
1.000 3.000
2.000
1.000
TM
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TM 1.200
Max 4,00 CF + 6,00 TM
s.t.
30,00 CF + 50,00 TM 90.000,0030,00 CF 60.000,0050,00 TM 60.000,00
2.000
CF
1.000 3.000
2.000
1.000
TM
Solução Gráfica
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Max 4,00 CF + 6,00 TM
s.t.
30,00 CF + 50,00 TM 90.000,0030,00 CF 60.000,0050,00 TM 60.000,00
2.000
CF
1.000 3.000
2.000
1.000
TM
Solução Gráfica
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Max 4,00 CF + 6,00 TM
s.t.
30,00 CF + 50,00 TM 90.000,0030,00 CF 60.000,0050,00 TM 60.000,00
2.000
CF
1.000 3.000
2.000
1.000
TM
Supor, inicialmente,30,00 CF + 50,00 TM = 90.000,00
Nestas condições, se CF = 0 então TM = 90.000,00/50,00ou seja, TM = 1.800
CF = 0, TM = 1.800
Solução Gráfica
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Max 4,00 CF + 6,00 TM
s.t.
30,00 CF + 50,00 TM 90.000,0030,00 CF 60.000,0050,00 TM 60.000,00
2.000
CF
1.000 3.000
2.000
1.000
TM
Supor, inicialmente,30,00 CF + 50,00 TM = 90.000,00
Nestas condições, se TM = 0 então TM = 90.000,00/30,00ou seja, CF = 3.000
CF = 0, TM = 1.800
CF = 3.000, TM = 0
Solução Gráfica
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Max 4,00 CF + 6,00 TM
s.t.
30,00 CF + 50,00 TM 90.000,0030,00 CF 60.000,0050,00 TM 60.000,00
2.000
CF
1.000 3.000
2.000
1.000
TM
A região de valores de CF e TM, tais que,30,00 CF + 50,00 TM 90.000,00 é a que contém a origem (0,0)
(0,0)
Solução Gráfica
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Max 4,00 CF + 6,00 TM
s.t.
30,00 CF + 50,00 TM 90.000,0030,00 CF 60.000,0050,00 TM 60.000,00
2.000
CF
1.000 3.000
2.000
1.000
TM
Região Viável
Solução Gráfica
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Max 4,00 CF + 6,00 TM
s.t.
30,00 CF + 50,00 TM 90.000,0030,00 CF 60.000,0050,00 TM 60.000,00
CF
2.000
1.000
TM
Qual o retorno se CF = 1.500 e TM = 0?
4,00 CF + 6,00 TM =4,00 x 1.500 + 6,00 x 0 = 6.000,00
Que combinações (CF,TM) resultam no mesmo retorno de R$ 6.000,00?
2.0001.000 3.000
Solução Gráfica
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2.000
CF
1.000 3.000
2.000
1.000
TMQue combinações (CF,TM) resultam no mesmo retorno de R$ 6.000,00?
Ou seja,
4,00 CF + 6,00 TM = 6.000,00 ?
Novamente,
se CF = 0, então TM = 6.000,00/6,00ou TM = 1.000
e
se TM = 0, então CF = 6.000,00/4,00ou CF = 1.500
Qualquer combinação CF e TM ao longo desta reta produz um retorno de R$ 6.000,00
Solução Gráfica
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2.000
CF
1.000 3.000
2.000
1.000
TMQue combinações (CF,TM) resultam no mesmo retorno de R$ 12.000,00?
Ou seja,
4,00 CF + 6,00 TM = 12.000,00 ?
Novamente,
se CF = 0, então TM = 12.000,00/6,00ou TM = 2.000
e
se TM = 0, então CF = 12.000,00/4,00ou CF = 3.000
Qualquer combinação CF e TM ao longo desta reta produz um retorno de R$ 12.000,00
Solução Gráfica
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R$ 9.000,00
2.000
CF
1.000 3.000
2.000
1.000
TM R$ 12.000,00
R$ 6.000,00
R$ 3.000,00
Max
Solução Gráfica
EES-90/2010
2.000
CF
1.000 3.000
2.000
1.000
TMMax 4,00 CF + 6,00 TMMax
s.t.
30,00 CF + 50,00 TM 90.000,0030,00 CF 60.000,0050,00 TM 60.000,00
Solução Gráfica
EES-90/2010
2.000
CF
1.000 3.000
2.000
1.000
TMMax
ÓtimoSolução:
CF = 2.000TM = 600
Max 4,00 CF + 6,00 TM
s.t.
30,00 CF + 50,00 TM 90.000,0030,00 CF 60.000,0050,00 TM 60.000,00
Solução Gráfica
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Programação Inteira
Max 3.000 H + 2.000 Ws.t. 600.000 H + 200.000 W 1.800.00020 H + 60 W 14020 H + 8 W 25
H
W
H
W
1 2 3 4 5 6 7 8
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Modelo HG30(H)
Modelo WH10(W) RHS
Lucro 3.000 2.000Custo 600.000 200.000 1.800.000Manutenção 20 60 140Capacidade 20 8 25
(1,1) $ 5.000
(1,2) $ 7.000
(2,0) $ 6.000
(2,1) $ 8.000
(3,0) $ 9.000
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Problema do Transporte
3537
40
30
4015
4032
4225
2028
Cleveland1200
Detroit1000
Greensboro800
Boston1100
Richmond400
Atlanta750
St. Louis750
Problema:
Produção:Cleveland 1200Detroit 1000Greensboro 800
Depósitos:Boston 1100Richmond 400Atlanta 750St. Louis 750
Custo de Transporte:Boston Richmond Atlanta St. Louis
Cleveland 35 30 40 32Detroit 37 40 42 25Greensboro 40 15 20 28
EES-90/2010
Problema:
36
63
4
1
3
2
4
5
2
6
Kansas
Louisville
Detroit200
Miami150
Dallas350
New Orleans300
Denver600
Atlanta400
Problema do Transbordo
EES-90/2010
621
Problema: SeatleButte
Portland Boise
Reno
Cheyenne
Salt Lake
Sacramento
BakersfieldLas Vegas
BarstowKingman
Albuquerque
Los Angles
San Diego Tucson El Paso
Denver
Phoenix
599
691
102
452
268
440
180 497432
138526
432
469290
280
602
291
114
118
425116
386207
155 108
403
138
314
Problema do Caminho Mínimo
EES-90/2010
Problema: ITAirlines 2
3
1
3
Atibaia Bauru
São José
Roseira
Taubaté2
Problema do Fluxo Máximo
EES-90/2010
Problema: Interconectar todas as 5 filias da ESPMicro: Aclimação, Brás, Cambuci, Diadema e Estoril, de modo que se gaste o mínimo de fibra óptica.
2
1
3
AclimaçãoBrás
Diadema
Cambuci
Estoril
22
64
4
Problema da Cobertura Mínima
EES-90/2010
Problema: Federal Emergency Management Agency, pg. 233 do Lawrence e Pasternack
40
30E1
E2
E4
Central
E335
25
65
5045
80
50
40
Problema do Caixeiro Viajante
EES-90/2010
Problemas Principais:
•Transporte (Transportation)
•Transbordo (Transshipment)
•Atribuição ou Designação (Assignment)
•Caminho Mínimo (Shortest-Path)
•Fluxo Máximo (Maximum Flow)
•Árvore de Cobertura Mínima (Spanning Tree)
•Caixeiro Viajante (Traveling Salesman)
Problemas de Fluxo em Redes
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Programação por Metas(Goal Programming)
ABCicletas D S DisponívelLucro ($) 0.04 0.01Mão-de-Obra (h) 2 3Selim 2 1 2.000Pneus 2 2 2.400Marchas 1 1000
Metas:
• Entregar 400 unidades do modelo D já encomendadas• Produzir pelo menos 1.200 bicicletas • Atingir um lucro de 100 no período considerado• Não ocupar mais de 3200 h de mão-de-obra• Manter uma folga de pelo menos 200 pneus e 100 marchas
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D S DispLucro ($) 0.04 0.01Mão-de-Obra (h) 2 3Selim 2 1 2.000Pneus 2 2 2.400Marchas 1 1.000
Metas:
• Entregar 400 do modelo D• Pelo menos 1.200 bicicletas • Lucro maior que 100• Menos de 3200 h de mão-de-obra• Folga de pelo menos 200 pneus• Folga de pelo menos 100 marchas
2D + S 2.0002D + 2S 2.400S 1.000
D + U1 - E1 = 400D + S + U2 - E2 = 1.2000.04D + 0.01S + U3 - E3 = 100 2D + 3S + U4 - E4 = 3.2002D + 2S + U5 - E5 = 2.200S + U6 - E6 = 900
VariáveisDetrimentais
Programação por Metas(Goal Programming)
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Informações Adicionais:
• Cada $ abaixo de 100 é 3 x mais importante que mão de obra• Cada marcha é mais importante que 2 pneus
Metas:
• Entregar 400 do modelo D• Pelo menos 1.200 bicicletas • Lucro maior que 100• Menos de 3200 h de mão-de-obra• Folga de pelo menos 200 pneus• Folga de pelo menos 100 marchas
2D + S 2.0002D + 2S 2.400S 1.000D + U1 - E1 = 400D + S + U2 - E2 = 1.2000.04D + 0.01S + U3 - E3 = 100 2D + 3S + U4 - E4 = 3.2002D + 2S + U5 - E5 = 2.200S + U6 - E6 = 900
Min U1Min U2Min 3 U3 + E4Min E5 + 2 E6
Programação por Metas(Goal Programming)
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2D + S 2.000S 1.0002D + 2S 2.400
D + U1 = 400D + S + U2 = 1.2000.04D + 0.01S + U3 = 100 2D + 3S - E4 = 3.2002D + 2S - E5 = 2.200S - E6 = 900
Min U1Min U2Min 3 U3 + E4Min E5 + 2 E6
Programação por Metas(Goal Programming)
EES-90/2010
2D + S 2.000S 1.0002D + 2S 2.400
D + U1 = 400D + S + U2 = 1.2000.04D + 0.01S + U3 = 100 2D + 3S - E4 = 3.2002D + 2S - E5 = 2.200S - E6 = 900
Min U1Min U2Min 3 U3 + E4Min E5 + 2 E6
Programação por Metas(Goal Programming)
EES-90/2010
Programação Dinâmica
12
8
10
2
5
2
2
2
2
6
2
2
4
3
1
13
1
11
3
12
17
14
14
13
12
15
14
15
16
EES-90/2010
12
8
10
2
5
2
2
2
2
6
2
2
4
3
1
13
1
11
3
12
17
14
12
13
1415
14
15
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Programação por Metas(Goal Programming)
EES-90/2010
Programação Não-Linear
Forma Geral
Min f(x)s.t.g(x) 0h(x) = 0
Exemplo:
Deseja-se lançar, no mercado, um certo produto cujacurva de demanda é do tipo:
p(q)
q
p(q) = 450 – 0.001 q
O lucro ao se vender uma quantidade q é dado por:
Lucro(q) = p(q) x q – 50 q = ( 450 – 0.001 q ) x q – 50q = 400 q – 0.001 q2
EES-90/2010
Forma Geral
Min f(x)s.t.g(x) 0h(x) = 0
O fornecedor de peças requer que:q 100.000
O problema é, portanto,
Max 400 q – 0.001 q2
s.t.q – 100.000 0
Não Linear(Quadrático)
Programação Não-Linear
EES-90/2010
Forma Geral
Min f(x)s.t.g(x) 0h(x) = 0
O fornecedor de peças requer que:
O problema é, portanto,
q 100.000
Max 400 q – 0.001 q2
s.t.q – 100.000 0
Programação Não-Linear
EES-90/2010
Teoria de Jogos
Jogador 1
Min f1(x1,x2)
Jogador 2
Min f2 (x1,x2)
x1
x2
x1
x2
f1(x1,x2)
EES-90/2010
Jogador 1
Min f1(x1,x2)
Jogador 2
Min f2 (x1,x2)
f1(x1,x2)
x1
x2
x1
x2 f2(x1,x2)
Teoria de Jogos
EES-90/2010
Jogador 1
Min f1(x1,x2)
Jogador 2
Min f2 (x1,x2)
f1(x1,x2)
x1
x2
x1
x2 f2(x1,x2)Jogador 1 -> escolhe A
A
Jogador 2 -> escolhe B
Teoria de Jogos
Jogador 1
Min f1(x1,x2)
Jogador 2
Min f2 (x1,x2)
f1(x1,x2)
x1
x2
x1
x2f2(x1,x2)
A
Jogador 1 -> escolhe As
L2 -> respostas de 2L2
Teoria de Jogos
EES-90/2010
Jogador 1
Min f1(x1,x2)
Jogador 2
Min f2 (x1,x2)
f1(x1,x2)
x1
x2
x1
x2f2(x1,x2)
B
Jogador 2 -> escolhe Bs
L1 -> respostas de 1L2
L1
Teoria de Jogos
EES-90/2010
Jogador 1
Min f1(x1,x2)
Jogador 2
Min f2 (x1,x2)
f1(x1,x2)
x1
x2
x1
x2f2(x1,x2)
Equilíbrio Nash
Teoria de Jogos
EES-90/2010
Jogador 1
Min f1(x1,x2)
Jogador 2
Min f2 (x1,x2)
f1(x1,x2)
x1
x2
x1
x2f2(x1,x2)
Soluções de Pareto
Teoria de Jogos
EES-90/2010
Controle Ótimo
dt)}t(u)t(u)t(x{(.)]u(.),u[J E
t
FDf 2
20
21
2321
d xd t
t x t x t u tR M1
4 1 11 [ ( s i n ( ) ) ( ) ] ( ) ( )
)t(u)t(x)]t(x)t(x[
)t(x)]t(x))tsin(1([dt
dx
1321
24MR2
d xd t
x t x t P x t33 2 3 ( ) ( ) [ ( ) ]
d xd t
x t x u t44 3 2 ( ) ( )
x1(t) densidade de mosquitosx2(t) densidade de mosquitos carregando vírusx3(t) número de pessoas com denguex4(t) grau de motivação popular para combater mosquitos
Minimizar
s.a.
EES-90/2010
0 20 40 60 80 100 120 1400
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5A ccum ulated Cost
Tim e (w eeks)
J
No C ontrol
B reteau Threshold
Sub-O ptim al
O ptim al
Controle Ótimo
EES-90/2010
EES-90/2010
Artemisinin-based combination therapies (ACTs)Sulfadoxine-pyrimethamine (SP)
EES-90/2010
Muito Obrigado!
EES-90/2010
EES-90/2010