PPG - Pesquisa Operacional

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Abordagem Multicritério Para A Classificação De Áreas Para Doenças Transmitidas Pelo Mosquito Aedes Aegypti
(Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP), 2018-03-02) Aguiar, Emerson Santos [UNIFESP]; Belderrain, Mischel Carmen Neyra [UNIFESP]; Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)
In face the current scenario of outbreaks and epidemics of Zika, Chikungunya and Dengueâs outlined by the spread of these viruses around the world, recognizing the epidemic at the outset, through risk or vulnerability assessment, is essential for the planning of mitigation and control actions over the impact of these diseases on society. As follows, the objective of this work was to assist the epidemiological surveillance of diseases associated with the Aedes aegypti mosquito in society by constructing maps of vulnerability from a multicriteria spatial decision model. Initially, a bibliographic study was designed to identify the determinants of the vulnerability of areas to Zika, Chikungunya and Dengue; these factors were used as a basis for structuring the criteria used in the multicriteria model. Given the importance that the evaluated areas presented satisfactory and balanced performances in most of the criteria, the use of the non-compensatory multicriteria method PROMETHEE II was considered to construct the map of vulnerability. The proposed approach was applied in a case study to classify neighborhoods of a city in northeastern Brazil. The response provided by the approach was presented spatially on thematic maps created in a geographic information system. The results suggest that the proposed model is useful as a decision support tool in the epidemiological surveillance of Aedes aegypti-related diseases, allowing a definition of the vulnerability of areas related to Aedes aegypti, a more effective definition of the vulnerability of areas to diseases transmitted by Aedes aegypti, as well as allowing assistance in a more efficient decision-making process on disease mitigation and control measures. The model supports the process from the investigation of the factors determining the vulnerability of the areas, assists in the evaluation of the health conditions of the population through the performance of the districts, both individually and in an aggregated way, and, finally, helps in the design and evaluation of actions to prevent and control diseases.
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Abordagem multimetodológica para a prevenção de deslizamento de terra em uma cidade do interior do estado de São Paulo
(Universidade Federal de São Paulo, 2024-02-05) Dias, Elaine Xavier [UNIFESP]; Belderrain, Mischel Carmen Neyra; http://lattes.cnpq.br/3574552458175171; http://lattes.cnpq.br/2491844220299750
O Brasil, devido ao seu clima tropical, altos índices pluviométricos no verão e áreas montanhosas, enfrenta desafios significativos relacionados aos deslizamentos de terra. Essa problemática é caracterizada por sua complexidade, devido às interações entre diversos elementos, incertezas, diversidade de atores e perspectivas, além dos impactos imprevisíveis que afetam o sistema como um todo. Nesse contexto, o objetivo deste trabalho foi desenvolver um framework metodológico para estabelecer ações estratégicas que contribuam para a prevenção de deslizamentos de terra. Realizou-se um estudo de caso na cidade de Campos do Jordão foco no bairro Britador, por ser um ambiente propício a deslizamentos de terra devido à sua topografia montanhosa e às características climáticas da região. Dessa forma, a pesquisa adotou uma abordagem qualitativa, utilizando os Métodos de Estruturação de Problemas, derivados da Pesquisa Operacional Soft, por meio da abordagem Multimetodológica da aplicação do Soft Systems Methodology em conjunto com o Value-Focused Thinking. Os dados foram obtidos a partir de uma variedade de fontes, incluindo notícias, reportagens, redes sociais, análise da literatura e entrevistas semiestruturadas com questões abertas. As entrevistas foram feitas com representante da Defesa Civil, representante da Secretaria do Meio Ambiente, representante da Secretaria de Serviços Urbanos, representante da Secretaria de Assistência Social, dois representantes de moradores/comerciantes do bairro do Britador da cidade de Campos do Jordão e um representante dos turistas. O resultado almejado foi a elaboração de uma descrição detalhada das ações que aprimorariam o processo de prevenção de deslizamentos de terra em Campos do Jordão. Isso incluiu a proposta de construção de novas moradias para substituir aquelas localizadas em áreas suscetíveis a deslizamentos de terra, a regularização das habitações situadas em regiões de baixo risco de deslizamento, o aprimoramento do sistema de drenagem, dentre outras medidas visando beneficiar a população e, sobretudo, salvar vidas.
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Algoritmos de consenso para o problema de agrupamento de dados com restrições
(Universidade Federal de São Paulo, 2023-02-28) Freitas, Gislaine Camila de [UNIFESP]; Lorena, Luiz Antonio Nogueira; http://lattes.cnpq.br/7195702087655314; http://lattes.cnpq.br/9805385735433478
O Agrupamento de Dados é uma tarefa importante em Aprendizado de Máquina. Essa tarefa é realizada geralmente de forma não supervisionada, entretanto, a literatura evidencia que a utilização de informações providas por um supervisor externo pode melhorar a qualidade do agrupamento obtido. Existem diversas técnicas propostas na literatura para resolver esse problema, de heurísticas, meta-heurísticas a métodos exatos. Apesar de algumas terem aspectos similares, a qualidade do agrupamento obtido por elas divergem. Essa característica fez com que o consenso entre essas técnicas se tornasse o principal foco da pesquisa proposta nesse trabalho. Inicialmente, foi realizado um estudo sobre as técnicas de Agrupamento de Dados com Restrições propostas na literatura, evidenciando suas vantagens e desvantagens. Posteriormente foram propostos algoritmos de consenso que consideram as soluções obtidas por essas técnicas. Os experimentos computacionais demonstram que os métodos propostos apresentam melhores resultados em termos de qualidade em relação à quatro modelos da literatura.
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Algoritmos híbridos para a solução do "Team Orienteering Problem"
(Universidade Federal de São Paulo, 2023-06-28) Macêdo, Eduardo Állysson Alves Gonçalves [UNIFESP]; Senne, Edson Luiz França [UNIFESP]; http://lattes.cnpq.br/1338008237590056; https://lattes.cnpq.br/6111444839287695
Neste trabalho, o Team Orienteering Problem (TOP) é resolvido utilizando dois métodos híbridos resultantes da integração da metaheurística Iterated Local Search (ILS) com a matheuristic Fix-and-Optimize (F&O) e da metaheurística Biased Random-Key Genetic Algorithm (BRKGA) com o F&O. O Team Orienteering Problem é um problema de otimização combinatória NP-difícil pertencente à classe de problemas de roteamento com prêmios. Seu objetivo é maximizar um prêmio total coletado por uma frota de veículos, determinando quais localidades são visitadas por cada veículo e em que sequência, restrito ao tempo máximo de duração de cada rota. A implementação do ILS contou com heurísticas de busca local contendo métricas específicas para a inclusão ou substituição de localidades. De modo semelhante, um decoder específico para o TOP foi proposto na implementação do BRKGA. Quanto ao F&O, foi utilizada, para a solução dos subproblemas, uma definição de subconjuntos de variáveis baseada em nós adjacentes, priorizando a inclusão dos nós e variáveis associadas em cada subconjunto baseada na distância dos nós não visitados aos nós pertencentes às rotas. Todas as implementações foram realizadas em linguagem de programação Julia e o Gurobi foi utilizado como pacote de otimização para a solução dos problemas de programação inteira mista no âmbito do F&O. Para analisar a efetividade dos métodos propostos, foram realizados experimentos computacionais com 3 conjuntos de instâncias de maior porte constantes da literatura, contendo ao todo 179 instâncias com número de localidades variando de 100 a 400 e os algoritmos foram executados 20 vezes para cada uma das instâncias. O ILS + F&O obteve resultados idênticos aos das melhores soluções conhecidas em 94 instâncias e um desvio percentual médio de 0,53% com melhor desempenho nas instâncias de menor porte. Já o BRKGA + F&O alcançou um melhor desempenho nas instâncias de grande porte e obteve resultados idênticos aos das melhores soluções conhecidas em 92 instâncias e um desvio percentual médio de 0,50%. Verificou-se que os métodos demonstraram efetividade na solução do problema, sendo comparáveis a outros métodos apresentados na literatura.
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Uma Análise do Índice Geral de Cursos usando DEA
(Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP), 2019-07-05) Favali, Joao Danilo [UNIFESP]; Milioni, Armando Zeferino [UNIFESP]; Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)
The National Institute for Educational Studies and Research “An ́ısio Teixeira” (Inep), an autarchy linked to the Ministry of Education (MEC), is responsible for providing information and statistics for the definition of educational policies. Within the context of higher education, there is the National System of Evaluation of Higher Education (Sinaes), which aims to evaluate institutions, courses and student performance. One of the informative tools of Sinaes is the General Courses Index (IGC), an indicator that seeks to measure the quality of each Institute of Higher Education (IES). The IGC synthesizes in a single value the average grades of undergraduate, masters and doctoral of the referred IES and is used, at least by the media, to rank them. Nevertheless, the methodology for obtaining the IGC carries an apparent paradox: it is possible for an IES to have undergraduate, masters and doctoral grades respectively higher than those of another IES, but with a lower IGC than the last one. This fact is accentuated by the methodology does not present theoretical justifications for the construction of the IGC, especially regarding the weighting factors and conversion of the grades. The purpose of this present work, therefore, is to use Data Envelopment Analysis (DEA) on the data of the grades - in a first moment, these grades shall be the provided by Inep, later they will be normalized - in order to propose alternative rankings. The traditional DEA-CCR model and the cross efficiency approach were used, with two variations of secondary objectives, that revealed different rankings than the IGC and did not present the mentioned paradox.
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Antecipação de Mudança de Regimes na Fatia Diária de Voos Atrasados e Cancelados no Aeroporto Internacional de Guarulhos
(Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP), 2019-12-09) Teixeira, Rosana Batista [UNIFESP]; Scarpel, Rodrigo Arnaldo [UNIFESP]; Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)
Flight delays and cancellations are frequent occurrences in most airports around the world. In Brazil the deregulated increase in air traffic caused flight concentration in some airports, enabling the occurrence of delays and cancellations due to congested days. The Guarulhos International Airport is the most affected by delays. Therefore, the goal of this work is to anticipate the occurrence of congested days at Guarulhos International Airport employing clustering and classification approaches to identify a regime change in the daily share of delayed and canceled flights. The built model is composed of a Hidden Markov Models as a clustering approach and the classification methods Classification and Regression Tree, Random Forest, and Support Vector Machine. The accuracy of the prediction model was considered satisfactory, and it anticipates the regime change in a daily share for one period ahead.
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Aplicação de algoritmos não supervisionados em dados eleitorais
(Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP), 2019-12-03) Polizeli, Mateus Vendramini [UNIFESP]; Bueno, Luis Felipe Cesar Da Rocha [UNIFESP]; Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)
Given the incessant search of society for clarity in government spending, management efficiency and transparency using the public agency, the structuring of works that allow a thorough investigation to efficiently monitor these actions becomes relevant. From an initial study in the literature, it was verified the existence of a series of controls and disclosure of accountability of sectors and public agencies. However, despite initiatives such as these, there is still little work considering further investigation to capture possible irregularities in the policy instrument. Thus, the objective of this project is to study some mechanisms for detecting anomalies associated with the 2018 electoral candidate data set. The proposed methodologies are based on unsupervised algorithms K-Means and Isolation Forest in an attempt to create a decision support tool for regulators to direct human resources for research. A combination of these algorithms, referred to here as KM+IF, is also suggested in order to improve accuracy and decrease the error rates associated with the models. The results observed in this project indicate that the proposal KM+IF shows good performance for situations where the variables of interest are available. However, it may yield unsatisfactory results when they are not available. In the case study for the set of electoral candidates, the overall result of the KM+IF algorithm was lower than the individual result of the K-Means and Isolation Forest techniques.
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Uma Aplicação De Meta-Aprendizagem Nas Cotações Euro/Dólar
(Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP), 2018-12-07) Duarte, Felipe De Almeida [UNIFESP]; Sato, Renato Cesar [UNIFESP]; Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)
For the investor, knowing when to buy or sell a asset is a decision of extreme importance to make profits in financial markets. However, the same decision-making process, the investor should choose the ideal model for the study and analysis of the data series worked. Due to the large number of models available, choosing an ideal model often makes the task difficult, especially for inexperienced investors. To assist in such a decision, meta-learning can be an ideal tool, by making suggestions of models through applications in similar past data. This tool has already been used for the problem of algorithm selection and presents good results in the selection of study models of time series. In this work, we seek to use the method of analysis and analysis of time series (concrete euro/dollar quotations), through a ranking algorithm that suggests the best models. The results were satisfactory, presenting good predictions for the suggested models.
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Aplicação de modelo baseado em agentes para a simulação do processo de licitação de radiofrequências no brasil
(Universidade Federal de São Paulo, 2023-08-11) Padua, Fausto Luiz Jorge [UNIFESP]; Ferrari, Denise Beatriz Teixeira Pinto do Areal; http://lattes.cnpq.br/2386080698503541; http://lattes.cnpq.br/1998204913182072
Esta dissertação aborda a notável lacuna existente na aplicação de Modelos Baseados em Agentes (ABM) para o estudo de leilões de espectro no Brasil, com foco específico no Leilão do 5G. O propósito principal do estudo é a análise da influência do número de empresas participantes e do grau de agressividade destas em relação aos resultados individuais de cada lote e ao resultado geral do leilão, através da criação de um simulador que reproduza as regras do último leilão de espectro realizado no Brasil, o Leilão do 5G. Conforme indicam os resultados da pesquisa, tanto o número de empresas participantes quanto a agressividade das propostas afetam significativamente os desfechos do leilão. O estudo enfatiza a importância de levar em conta ambos os fatores ao planejar leilões e ao desenvolver estratégias de licitação. Contudo, é preciso reconhecer que, apesar de poderosa, a Modelagem Baseada em Agentes é altamente dependente das premissas e regras estabelecidas na modelagem, limitando a generalização dos resultados para outros contextos ou países. Esta pesquisa amplia a literatura acadêmica nos campos das telecomunicações e da economia comportamental, oferecendo uma análise das estratégias e comportamentos dos participantes dos leilões. Ademais, o estudo tem potencial para auxiliar responsáveis pela política de telecomunicações e reguladores a conceber leilões de espectro mais eficientes e justos.
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Comparação entre diferentes abordagens de previsão de séries temporais: um estudo do consumo produtivo no setor aeronáutico brasileiro
(Universidade Federal de São Paulo, 2024-03-25) Camargo, Antônio Augusto Rodrigues de [UNIFESP]; Oliveira, Mauri Aparecido de; http://lattes.cnpq.br/4663153865292835; https://lattes.cnpq.br/0952963587032267
O setor aeronáutico representa uma parte essencial do cenário industrial brasileiro, desempenhando um papel crucial no desenvolvimento de novas tecnologias e práticas de produção, com aplicabilidade em diversas indústrias. Nesse contexto, a busca por estudos e a implementação de melhorias nos sistemas existentes são de grande valia. Uma área com grande potencial para aprimoramento é o planejamento de produção, especialmente onde técnicas de previsão são aplicadas dentro da cadeia de suprimentos. Este estudo tem como objetivo principal a comparação entre diversas abordagens em previsão de séries temporais, englobando métodos estatísticos clássicos, redes neurais e uma abordagem híbrida. Para avaliar a eficácia desses modelos, serão aplicadas diferentes métricas de avaliação, incluindo sMAPE, Índice de Desigualdade de Theil, RMSE, e a Regra Dowdall. O cenário de aplicação consiste em séries temporais reais, que representam o consumo de materiais do segmento de hardware elétrico, utilizados na linha de produção de uma fabricante brasileira de aeronaves. Esse estudo visa contribuir para o aprimoramento da aplicação de métodos de previsão de séries temporais em um contexto real.
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Complex problem structuring in support of agent-based modeling
(Universidade Federal de São Paulo, 2022-12-07) Malere, João Pedro Pinheiro [UNIFESP]; Belderrain, Mischel Carmen Neyra; http://lattes.cnpq.br/3574552458175171; http://lattes.cnpq.br/5723749912598036
A manutenção de aeronaves é um sistema complexo e há uma tendência de mudança das manutenções pré-determinadas para a Manutenção baseada na Condição (MBC). O uso de modelagem e simulação pode ser uma alternativa nesse cenário onde há a necessidade de suporte a decisão para aspectos que vão do estratégico ao operacional. A Modelagem baseada em Agentes (MBA), que é uma abordagem de modelagem botttom-up centrada em agentes, pode ser usada para a simulação de sistemas complexos. No entanto, dado o cenário de manutenção aeronáutica com múltiplos interessados, diferentes perspectivas, aspectos intangíveis e incertezas relevantes, o entendimento da situação para a qual o modelo será desenvolvido representa um desafio. Métodos de Estruturação de Problemas (MEPs) podem aprimorar o engajamento dos interessados assim como prover uma visão mais clara do problema para o qual o modelo será desenvolvido. Este trabalho propõe uma multimetodologia para a MBA suportada através de MEPs para uma aplicação na MBC de aeronaves. A multimetodologia foi testada em um estudo de caso real e os resultados mostram que o modelo multimetodológico proposto auxilia no engajamento dos interessados assim como na definição dos objetivos e das fronteiras do modelo baseado em agentes.
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A conceptual framework combining visual text mining and causal mapping to support decision process: a case study in the education system in Brazil
(Universidade Federal de São Paulo, 2023-12-18) Abuabara, Leila [UNIFESP]; Belderrain, Mischel Carmen Neyra; Paucar-Caceres, Alberto; https://www.mmu.ac.uk/staff/profile/professor-alberto-paucar-caceres; http://lattes.cnpq.br/3574552458175171; http://lattes.cnpq.br/7258305004561002
A Pesquisa Operacional (PO) é uma área de conhecimento multidisciplinar que se desenvolve ao apoiar situações complexas do mundo real. Por esta razão, ela evolui com o movimento do mundo e suas questões. Nas últimas quatro décadas, a PO tradicional (PO Hard) alcançou diversas áreas que a complementaram. Uma dessas áreas é a ciência de dados, já que cada vez mais instituições e organizações estão disponibilizando grande volume de dados e informações ao mesmo tempo que contamos com ferramentas analíticas cada vez mais poderosas. No outro extremo, temos a PO Soft, também denominada Métodos de Estruturação de Problemas (PSM), um conjunto de metodologias sistêmicas e predominantemente qualitativas que lidam com as complexidades dos chamados problemas ‘confusos’ que são tão abundantes no mundo contemporâneo com muitas partes interessadas, objetivos conflitantes e interesses diversos. Conectar estas duas áreas (ciência de dados e PSM) metodologicamente e em uma aplicação real é uma contribuição relevante para a PO. Esta pesquisa tem dois objetivos. O primeiro é propor e discutir uma estrutura metodológica conceitual que combina essas duas abordagens, neste caso, a mineração de texto e o mapeamento causal para dados de mídia. O segundo é aplicar esta abordagem em um estudo de caso real e de interesse social. Neste sentido, utilizamos entrevistas públicas com especialistas da área de educação no contexto do mau desempenho dos estudantes brasileiros no Programa Internacional de Avaliação de Estudantes (PISA) em 2018. Além de provocar o debate sobre o valor desta combinação multimetodológica que pode ser útil em diversos contextos, a aplicação destacou os principais temas de atuação dentro da educação brasileira que merecem atenção em políticas educacionais. Dentre elas, os benefícios e o prazer da leitura; o engajamento das famílias desde muito cedo; as práticas pedagógicas baseadas em uma aprendizagem com significado em um ambiente contemporâneo e tecnológico; os mecanismos educacionais que focam na formação de um cidadão pleno, incluindo uma formação profissional e assim contribuindo para o desenvolvimento social e econômico do país. Finalmente, esperamos que os resultados desta pesquisa possam ser considerados em planos de governos futuros.
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Estudo de fatores não-controlados em missões de lançamento de carga pelas aeronaves C-105
(Universidade Federal de São Paulo, 2023-02-01) Silva, Mauro Guilherme Gazola Barros da [UNIFESP]; Ferrari, Denise Beatriz Teixeira Pinto do Areal; http://lattes.cnpq.br/2386080698503541; http://lattes.cnpq.br/3732317875022321
Proporcionar sustentação logística às tropas terrestres, em teatros de guerra, ou prestar apoio às populações acometidas por situações que requeiram ajuda humanitária, por meio de lançamentos de carga com as aeronaves “C-105 Amazonas”, constituem importantes capacidades operacionais da Força Aérea Brasileira (FAB). Nesse contexto, conhecimentos sobre Fatores Não-Controlados influentes em processos de lançamento de carga ganham destaque como indutores da efetividade dessas missões. Este trabalho tem como objetivo construir modelos estatísticos capazes de auxiliar a avaliação de técnicas de lançamento de carga para apoio à decisão operacional dos responsáveis pelo planejamento de missões. Para isso, foram incorporados a um modelo de simulação de lançamento balístico de caráter determístico Fatores Não-Controlados importantes, representados como funções densidade de probabilidade. Em seguida, Experimentos Fatoriais de processos de lançamento foram delineados e procedimentos de amostragem aleatória conduzidos em simulações, obtendo-se dados para ajustar os seguintes modelos de avaliação: Regressão Logística para estimar a probabilidade de impacto da carga em uma área desejada no solo e Regressão Múltipla para gerar superfícies de resposta. Como resultados, foi possível elevar a altura de lançamento, sob determinadas condições experimentais, mantendo o padrão de efetividade previsto em manual de doutrina e procedimentos de lançamento aéreo da FAB (erro máximo de 200 m), e verificar como os valores de alguns parâmetros de voo (Fatores Controlados) podem ser estabelecidos para aumentar a precisão dos lançamentos. Os modelos de Regressão Múltipla, ajustados a partir de dados simulados, foram utilizados para gerar previsões que, comparadas com resultados de lançamentos reais, mostraram-se eficientes, com erros abaixo de 200 m. Isto indica um importante ganho operacional, dado que, na prática, são admitidas incertezas dessa ordem de grandeza para considerar um lançamento bem sucedido. Por fim, impactos sociais e indicadores de ajuda humanitária foram apresentados, demonstrando de que forma os modelos de avaliação ajustados têm potencial para alavancar a capacidade operacional da FAB nesses contextos.
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Estudos de métodos do tipo Jacobi para Problemas de Equilíbrio de Nash
(Universidade Federal de São Paulo, 2022-01-19) Vetorazzi, Amanda; Bueno, Luís Felipe; http://lattes.cnpq.br/0017683968952439; http://lattes.cnpq.br/6337350201974734
O presente estudo se propõe a oferecer um relato acerca de métodos do tipo Jacobi variados, tendo como objetivo principal a resolução de problemas de Equilíbrio de Nash. O trabalho é inicializado pela contextualização dos problemas de interesse e a introdução de técnicas clássicas de otimização, que incluem resolução de sistemas e métodos numéricos com e sem região de confiança como forma de fundamentar os conhecimentos teóricos. Diante dessas informações, o trabalho segue com a análise do algoritmo de Yuan(2011), que dispõe de um método do tipo Jacobi com região de confiança especificamente para problemas de Equilíbrio de Nash. Este método é então comparado a duas outras sugestões de resolução para essa classe de problemas através de experimentos numéricos que consideram seis dinâmicas distintas pela estrutura das funções objetivo. Acredita-se que métodos do tipo Jacobi representem situações práticas importantes devido a correspondência com padrões de comportamento observados em dinâmicas competitivas, e que a resolução de problemas de Equilíbrio de Nash possa auxiliar a tomada de decisão.
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Estudos de métodos do tipo Jacobi para problemas de Equilíbrio de Nash
(Universidade Federal de São Paulo, 2022-01-19) Vetorazzi, Amanda; Bueno, Luis Felipe; http://lattes.cnpq.br/0017683968952439; http://lattes.cnpq.br/6337350201974734
O presente estudo se propõe a oferecer um relato acerca de métodos do tipo Jacobi variados, tendo como objetivo principal a resolução de problemas de Equilíbrio de Nash. O trabalho é inicializado pela contextualização dos problemas de interesse e a introdução de técnicas clássicas de otimização, que incluem resolução de sistemas e métodos numéricos com e sem regiões de confiança como forma de fundamentar os conhecimentos teóricos. Diante dessas informações, o trabalho segue com a análise do algoritmo de Yuan (2011), que dispõe de um método do tipo Jacobi com região de confiança especificamente para problemas de Equilíbrio de Nash. Este método é então comparado a duas outras sugestões de resolução para essa classe de problemas através de experimentos numéricos que consideram seis dinâmicas distintas pela estrutura das funções objetivo. Acredita-se que métodos do tipo Jacobi representem situações práticas importantes devido a correspondência com padrões de comportamento observados em dinâmicas competitivas, e que a resolução de problemas de Equilíbrio de Nash possa auxiliar a tomada de decisão.
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Feature selection for characterization of continuous optimization functions
(Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP), 2019-08-27) Silva, Guilherme Ribeiro Da [UNIFESP]; Scarpel, Rodrigo Arnaldo [UNIFESP]; Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)
The field of automatic algorithm selection has received increased attention in the past years. Machine Learning techniques are now able to predict with high accuracy the best set of algorithms for a given problem instance. In this present dissertation, we establish the steps for the selection of features for characterization of continuous functions. Via a Dimensionality Reduction approach, only the features that best preserve the information of the dataset are selected. Then, the selected features were compared to already established sets of metrics from the literature and the results are analyzed.
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Uma globalização via Restauração Inexata do método de Programação Linear Sequencial para resolver problemas de Otimização Topológica
(Universidade Federal de São Paulo, 2022-12-19) Santos, Thiago Siqueira; Bueno, Luís Felipe; http://lattes.cnpq.br/0017683968952439; http://lattes.cnpq.br/3350805717790014
O tema central deste trabalho é a integração de métodos com o objetivo de resolver problemas de otimização não linear com restrições. Em particular, uma nova globalização do método de Programação Linear Sequencial é proposta utilizando a estrutura da Restauração Inexata. Os aspectos teóricos demonstrados garantem que é possível acoplar os métodos de otimização a outras estratégias, como heurísticas ou outras técnicas de otimização. Nesse sentido, é apresentado um algoritmo de Restauração Inexata, com uma estratégia heurística acoplada e utilizando técnicas de Programação Linear, para ser aplicado a problemas de otimização topológica. Além disso, no contexto da pandemia de COVID-19, a temática deste trabalho permitiu criar uma nova heurística para o problema de empacotamento de círculos e a integrá-la a um solver de programação não linear para criar uma ferramenta de apoio à decisão na alocação de carteiras de estudantes em salas de aula.
Acesso aberto (Open Access)
Humanitarian supply chains driven by socioeconomic concerns
(Universidade Federal de São Paulo, 2022-02-23) Veloso, Rafaela [UNIFESP]; Cespedes, Juliana [UNIFESP]; Alem, Douglas; http://lattes.cnpq.br/0744448264150067; http://lattes.cnpq.br/1034384160736943; http://lattes.cnpq.br/7583204541000322
A literatura científica em logística humanitária apresenta diversos modelos matemáticos para a tomada de decisão. Simultaneamente, discussões sobre a influência de fatores socioeconômicos nos impactos causados por desastres naturais têm ocorrido por mais de uma década. Todavia, poucos estudos propõem a inclusão de tais fatores no planejamento de cadeias de suprimento humanitárias, tanto nos modelos de otimização, quanto na avaliação da efetividade das soluções de um ponto de vista socioeconômico. Sendo assim, o principal objetivo desta tese é incluir a vulnerabilidade socioeconômica na construção de cadeias de suprimentos humanitárias, endereçando os principais obstáculos, e avaliando os efeitos desta abordagem na preparação e resposta a desastres que ocorrem repentinamente. Para isto, foi desenvolvido um modelo estocástico multiobjetivo de dois estágios para o problema de locação-alocação de kits de auxílio emergencial. Este modelo, definido como prioritization-driven model, serviu de base para o estudo com instâncias reais da cadeia de suprimentos humanitária brasileira. A inclusão da equidade também é explorada como um objetivo adicional do modelo, em que investiga-se como este conceito se relaciona com a estratégia de priorização. Os resultados mostram que os benefícios da nova abordagem são mais evidentes quando as áreas mais vulneráveis são também as áreas mais afetadas, ou quando os impactos dos desastres se distribuem de forma similar entre áreas com diferentes níveis de vulnerabilidade socioeconômica. Em especial, as vantagens de se utilizar o modelo com priorização também ficam mais evidentes com a inclusão da equidade na função objetivo. No contexto da cadeia de suprimentos brasileira, houve deslocamento de parte das instalações do sul para o norte do Brasil, onde os estados mais vulneráveis à pobreza estão localizados. O modelo também proporcionou um maior nível de serviço nos locais mais vulneráveis, enquanto o impacto negativo da priorização sobre locais menos vulneráveis foi mitigado pela inclusão da equidade. A estratégia de priorização também foi efetiva em manter parte das instalações nos estados mais vulneráveis mesmo quando o orçamento disponível foi drasticamente reduzido. Dessa forma, espera-se que este estudo elucide algumas das principais questões sobre a priorização de populações mais vulneráveis no planejamento de desastres, e encoraje pesquisas futuras sobre o tema.
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Hybrid model for selecting investment assets using the TODIM-θ method and Modern Portfolio Theory
(Universidade Federal de São Paulo, 2024-07-02) Puppo, Bruna Dutra [UNIFESP]; Sbruzzi, Elton Felipe; Rangel, Luís Alberto Duncan; Leles, Michel Carlos Rodrigues; http://lattes.cnpq.br/9098047398813476; http://lattes.cnpq.br/5512914843540140; http://lattes.cnpq.br/0026358605322965; http://lattes.cnpq.br/9143172111876212
This study presents the development of a hybrid model for the selection and optimization of investment portfolios, taking into account different investor profiles. The model employs the TODIM-θ method, a multi-criteria decision tool based on Prospect Theory and Modern Portfolio Theory, for optimization. The hybrid model was tested with real data from the stocks that make up the S&P 500 index between 2018 and 2022. It proved to be effective in handling large volumes of data and considering multiple alternatives and criteria, which makes it especially suitable for the selection of investments. The hybrid model represents a significant advance in the integration of the concepts of behavioral finance and optimization. By skillfully combining elements from both domains, the model builds portfolios that not only align with investor expectations but also achieve optimal results by adjusting their intrinsic values. Furthermore, the model can work quickly and efficiently, presenting results in a few minutes, without requiring high computational capacity. This demonstrates its practicality and applicability in the real world of investments.
Acesso aberto (Open Access)
Infectious diseases exposure assessment during the boarding process in a commercial airplane through agent-based modeling
(Universidade Federal de São Paulo, 2023-07-07) Fabrin, Bruna Helena Pedroso [UNIFESP]; Ferrari, Denise Beatriz Teixeira Pinto do Areal; Arraut, Eduardo Moraes; http://lattes.cnpq.br/6644520104732336; http://lattes.cnpq.br/2386080698503541; http://lattes.cnpq.br/5857173108751916
A pandemia de COVID-19 causou severas restrições de viagens, além da implementação de quarentenas no mundo. Em epidemias anteriores, como as de SARS em 2003 e a de MERS em 2015, as consequências para o mercado de transporte aéreo foram mais concentradas em regiões geográficas específicas, não afetando demasiadamente a mobilidade mundial. No entanto, devido ao impacto da COVID-19, o mercado aeronáutico sofreu uma grande ruptura, com fortes quedas no número de viagens realizadas. Assim, medidas foram necessárias para aprimorar a segurança de clientes e trabalhadores, dada as questões levantadas sobre a segurança ao voar no quesito transmissão de doenças. A literatura científica reporta baixa taxa de transmissão durante toda a duração de voos devido à filtragem do ar e à ventilação da cabine. No entanto, avaliar a exposição a doenças infectocontagiosas durante outros estágios da viagem também é importante pois cada etapa possui características distintas. O processo de embarque, objeto de estudo deste trabalho, consiste em uma alta densidade de indivíduos se movimentando em um espaço confinado (apesar da ventilação presente durante o embarque, é possível haver um desconforto térmico). Ainda, é um processo sujeito à grande variabilidade devido à influência de fatores humanos. Dessa forma, o presente trabalho teve como objetivo simular o processo de embarque em uma aeronave comercial, considerando a exposição dos passageiros a doenças infecto-contagiosas, a fim de avaliar estratégias de embarque com relação a critérios de eficiência operacional, satisfação dos passageiros e biossegurança. Para isso, foi construído um modelo de simulação baseado em agentes. No modelo, foram considerados a presença de um passageiro infectado e contagioso durante o embarque, a variação do assento do mesmo ao longo da cabine e diferentes estratégias de embarque utilizadas. Ainda, os bagageiros foram modelados como lugares finitos, ou seja, não havia espaço suficiente para todos os passageiros trazerem mala de mão. Resultados mostraram que exposição foi próxima de zero ao longo da aeronave. Ainda, dependendo do assento e do momento em que o passageiro infeccioso entrou, passageiros próximos a ele ou ela poderiam estar mais expostos; dessa forma, é recomendado que esse passageiro entre por último para diminuir o tempo em proximidade a outros.