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) Programação matemática A programação matemática ou otimização das restrições busca otimizar alguma função objetiva sujeita à restrição de recursos especificada. Dentro de uma classe geral de formulações de otimização de restrições, soluções podem ser obtidas via programação integral, programação linear ou abordagens não lineares incluindo programação de objetivo e fórmulas dinâmicas. A abordagem não linear é a mais complexa, mas permite tratamento de várias restrições. Modelos de programação linear são relativamente simples, mas Heidenberger e Stummer (1999) explicam que neste modelo, pressupõe-se que tudo é linearmente dependente o que normalmente não representa a realidade. Nos modelos de programação integral, as variáveis são respondidas como Sim ou Não. As interações são consideradas. Modelos de programação dinâmica buscam definir o melhor caminho de ações para uma série de decisões. Modelos de programação estocástica consideram que no mínimo uma entrada é incerta e sujeita a variações. Os métodos de programação matemática são conceitualmente atrativos porque otimizam medidas quantitativas. No entanto pesquisas demonstram que estes métodos não são amplamente utilizados. c) Modelos de emulação cognitiva Estes modelos buscam estabelecer um modelo real do processo de tomada de decisão dentro de uma organização. Sua forma mais simples é a regressão linear. Eles consideram diversas variáveis do processo como a alocação de recursos em diversas fases do projeto e múltiplos períodos. São os modelos mais sofisticados de seleção de projetos e alocação de recursos. Tecnologia de sistemas especialistas tem sido utilizada nestes modelos. d) Teoria do Jogo e Teoria da Decisão Estes modelos consideram possíveis eventos futuros ou reações do ambiente empresarial que são incertas na ocorrência e extensão. A teoria da decisão pressupõe que as alterações no ambiente não dependem das ações da empresa. A teoria do jogo considera explicitamente as ações racionais dos competidores. A árvore de decisão é utilizada para representar e avaliar uma série de decisões. 42
e) Modelos de simulação Heidenberger e Stummer (1999) esclarecem que estes modelos devem ser utilizados quando testes reais são caros. O objetivo é criar um ambiente de teste que seja semelhante ao ambiente real. f) Modelos heurísticos Estes modelos objetivam soluções aceitáveis, mas não necessariamente ótimas. Têm compromisso com a qualidade da solução e o tempo de computação. g) Métodos Ad Hoc Métodos Ad Hoc têm abordagem sistêmica e sua aplicação é top down, ou seja, a partir da alta direção da empresa. Dentro destes métodos, incluem os modelos discutidos na próxima seção. Bitman e Sharif (2007) analisam oito sistemas de gestão de portfólio e descrevem as técnicas mais utilizadas por eles. As técnicas incluem os modelos de comparação, o AHP, o BCG (Boston Consulting Group), BSC (Balanced Scorecard) e DEA (Data Envelopment Analysis). Estas últimas três técnicas não foram citadas na classificação apresentada. O BCG consiste em uma matriz bi-dimensional. Esta técnica não é apropriada para decisões complexas porque os tomadores de decisão terão poucas perspectivas consideradas. O BSC é uma abordagem de múltiplas perspectivas e inclui fatores qualitativos e quantitativos. O BSC tem sido utilizado nas empresas para definição dos indicadores de desempenho. A técnica DEA é utilizada para obter pontuação de eficiência relativa dos recursos que estimulam o crescimento. Seu objetivo é similar ao AHP, mas requer algoritmos matemáticos baseados em programação linear. Este ponto dificulta sua aplicação prática nas empresas. Hall e Nauda (1990) afirmam que apesar de diversos estudos compararem os métodos apresentados, é difícil determinar a utilidade de um versus outro. É importante a adaptação dos métodos científicos a cada organização e a comunicação precisa dos parâmetros críticos e necessidades de informação para seleção de projetos e alocação de recursos. 43
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