A pesquisa operacional é uma disciplina científica dedicada a modelar, analisar e otimizar processos de tomada de decisão em sistemas complexos. Baseia-se no uso rigoroso de métodos matemáticos, estatísticos e algorítmicos para resolver problemas como alocação de recursos, planejamento, gestão de riscos ou logística. Diferentemente da inteligência artificial, que frequentemente utiliza aprendizado de máquina e dados não estruturados, a pesquisa operacional adota uma abordagem determinística e explícita baseada em modelos matemáticos formais, proporcionando soluções ótimas ou quase ótimas, com alta explicabilidade e robustez.
Casos de uso e exemplos
A pesquisa operacional é amplamente utilizada na indústria, logística, transporte, finanças, saúde e gestão de cadeias de suprimentos. Por exemplo, otimiza rotas de entrega, gestão de estoques, planejamento de horários ou alocação de pessoal. No setor aéreo, minimiza custos de combustível e aumenta a eficiência operacional. Na saúde, auxilia na organização de centros cirúrgicos e na alocação de recursos hospitalares.
Principais ferramentas, bibliotecas e frameworks
Entre as principais ferramentas estão os solvers de otimização como CPLEX, Gurobi e o open source CBC. Bibliotecas como PuLP (Python), OR-Tools (Google) e SciPy (para otimização numérica) são bastante utilizadas. Para modelagem, AMPL, Pyomo e JuMP (Julia) fornecem ambientes poderosos para descrever e resolver problemas complexos.
Novos desenvolvimentos, evoluções e tendências
Tendências recentes incluem a integração da pesquisa operacional com inteligência artificial, especialmente para problemas dinâmicos ou incertos. O aprendizado de máquina está sendo utilizado para aprimorar modelos de otimização ou acelerar a resolução. Ferramentas open source estão em crescimento, e a computação em nuvem permite enfrentar problemas de grande escala. Há também foco na interpretabilidade e na robustez das soluções, atendendo requisitos regulatórios e industriais.