Algoritmos de Otimização em Redes e Gestão de Projetos

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Algoritmos de Caminho Mínimo e Fluxo

  • Dijkstra: Passo 1: S={1}, S={2,3,4,5,6}. Calcular a distância (δ) entre nós; infinito para os não ligados ao nó em questão. Passo 2: j=2, S={1,2}; S={3,4,5,6}. Passo 3: Calcular δ dos nós de destino: δ(nó) = min{δ(nó atual); δ(nó original) + C}. No fim, determinar o caminho de 1 para 6, 5, 4, etc., e o custo total.
  • Ford-Fulkerson: Identificar o Caminho de Aumento de Fluxo (CAF). O 1º nó é (-, ∞), o 2º nó é (+ nó anterior; capacidade restante). O nó final é igual ao anterior. Repetir até não existirem mais caminhos e somar os fluxos para obter o fluxo máximo.
  • Busacker-Gowen: Determinar o custo de fluxo mínimo. Passo 1: VF=0. Escolher o caminho mais curto, definir f = min(capacidades). Calcular VF e atualizar capacidades (usar valores negativos para sentido oposto). Repetir para a capacidade restante.

Gestão de Redes e Projetos

  • Redes e Caminho Crítico: Quadro de atividades (i,j), nós artificiais, Lj (último valor), Ei (início), d (duração) e Folga Total (FT).
  • Custo Marginal: K = (Custo Reduzido - Custo Normal) / (Duração Normal - Duração Reduzida).
  • Estimativas (PERT): Duração esperada (t) = (a + 4m + b) / 6; Variância = (b - a)² / 36.
  • Nivelamento de Recursos: Cálculo de RS (Recursos) e FL (Folgas) por níveis, ajustando conforme a disponibilidade e precedência dos nós.

Ferramentas de Planeamento e Análise

  • Diagrama de Gantt: O tamanho do retângulo corresponde à duração da atividade. O início do retângulo é o valor inicial do nó. HAR: Soma vertical dos valores do diagrama.
  • Análise de Sensibilidade: Lucro novo = Lucro anterior + (Δb * Shadow Price).
  • Árvores de Suporte:
    • Kruskal: Ordenação das arestas por ordem crescente de custo.
    • Prim: Seleção do nó mais próximo do conjunto de nós já incluídos.

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