Busca em vizinhança variável aplicado na solução do problema de planejamento da expansão do sistema de transmissão de energia elétrica

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Planejamento da expansão de sistemas de distribuição usando a metaheurística de busca em vizinhança variável

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Programação de horários usando um algoritmo de busca em vizinhança variável

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Reconfiguração de sistemas de distribuição de energia elétrica utilizando a metaheurística busca em vizinhança variável

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Planejamento da expansão de sistemas de transmissão usando a metaheurística de busca em vizinhança variável

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Reconfiguração de sistemas de distribuição operando em vários níveis de demanda através de uma meta-heurística de busca em vizinhança variável

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Estratégias de busca reativa utilizando aprendizagem por reforço e algoritmos de busca local

Técnicas de otimização conhecidas como as metaheurísticas tem conseguido resolversatisfatoriamente problemas conhecidos, mas desenvolvimento das metaheurísticas écaracterizado por escolha de parâmetros para sua execução, na qual a opção apropriadadestes parâmetros (valores). Onde o ajuste de parâmetro é essencial testa-se os parâmetrosaté que resultados viáveis sejam obtidos, normalmente feita pelo desenvolvedor que estaimplementando a metaheuristica. A qualidade dos resultados de uma instância1 de testenão será transferida para outras instâncias a serem testadas e seu feedback pode requererum processo lento de “tentativa e erro” onde o algoritmo têm que ser ajustado para umaaplicação especifica. Diante deste contexto das metaheurísticas surgiu a Busca Reativaque defende a integração entre o aprendizado de máquina dentro de buscas heurísticaspara solucionar problemas de otimização complexos. A partir da integração que a BuscaReativa propõe entre o aprendizado de máquina e as metaheurísticas, surgiu a ideia dese colocar a Aprendizagem por Reforço mais especificamente o algoritmo Q-learning deforma reativa, para selecionar qual busca local é a mais indicada em determinado instanteda busca, para suceder uma outra busca local que não pode mais melhorar a soluçãocorrente na metaheurística VNS. Assim, neste trabalho propomos uma implementação reativa,utilizando aprendizado por reforço para o auto-tuning do algoritmo implementado,aplicado ao problema do caixeiro viajante simétrico e ao problema escalonamento sondaspara manutenção de poços.

Novas aplicações de metaheurísticas na solução do problema de planejamento da expansão do sistema de transmissão de energia elétrica

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Desenvolvimento de técnicas eficientes de programação linear na utilização de metaheurísticas para o problema de planejamento da expansão de sistemas de transmissão

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Heurística especializada aplicada na alocação ótima de bancos de capacitores em sistemas de distribuição radial

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Resolução do problema de sequenciamento de múltiplas linhas de montagem de modelos mistos em ambiente de produção enxuta

This work deals with the sequencing of Multi-Mixed-Model Assembly Lines in a lean manufacturing environment, where an operational structure where several kanbans support several mixed-model assembly lines, so that all assembly lines can receive parts or sub-assemblies from all suppliers. To optimize this system, the sequencing seeks to minimize the distance between the real consumption and the constant ideal consumption of parts or subassemblies, thereby reducing the scaling of kanbans and intermediate stocks. To solve the sequencing problems, the method Clustering Search was applied along with the metaheuristics Variable Neighborhood Search, Simulation Annealing and Iterative Local Search. Instances from the literature and generated instances were tested, thus allowing comparing the methods to each other and with other methods presented in the literature. The performance of the Clustering Search with Iterated Local Search stands out by the quality and robustness of their solutions, and mainly for its efficiency, whereas it converges to better results at a lower computational cost

Formulações e algoritmos para o problema das p-medianas heterogêneo livre de penalidade

This work presents a new model for the Heterogeneous p-median Problem (HPM), proposed to recover the hidden category structures present in the data provided by a sorting task procedure, a popular approach to understand heterogeneous individual’s perception of products and brands. This new model is named as the Penalty-free Heterogeneous p-median Problem (PFHPM), a single-objective version of the original problem, the HPM. The main parameter in the HPM is also eliminated, the penalty factor. It is responsible for the weighting of the objective function terms. The adjusting of this parameter controls the way that the model recovers the hidden category structures present in data, and depends on a broad knowledge of the problem. Additionally, two complementary formulations for the PFHPM are shown, both mixed integer linear programming problems. From these additional formulations lower-bounds were obtained for the PFHPM. These values were used to validate a specialized Variable Neighborhood Search (VNS) algorithm, proposed to solve the PFHPM. This algorithm provided good quality solutions for the PFHPM, solving artificial generated instances from a Monte Carlo Simulation and real data instances, even with limited computational resources. Statistical analyses presented in this work suggest that the new algorithm and model, the PFHPM, can recover more accurately the original category structures related to heterogeneous individual’s perceptions than the original model and algorithm, the HPM. Finally, an illustrative application of the PFHPM is presented, as well as some insights about some new possibilities for it, extending the new model to fuzzy environments

Em busca de um índice alternativo à relação Book to Market para a construção de carteiras mais rentáveis

Muitos estudos buscam tentar prever o retorno potencial sobre portfólios de ações, com intuito de obter melhor rentabilidade sobre o capital aplicado. Diversas modelagens já foram utilizadas, sendo que as mais conhecidas são as que relacionam o risco com o retorno. Nesta linha destacam-se a Teoria de Carteiras proposta por Markowitz, e o CAPM de Sharpe. Através destas teorias entende-se a questão da influência da covariância dos retornos e que para um melhor desempenho de uma carteira, não é suficiente avaliar cada ativo individualmente. Por outro lado, diversas críticas em relação ao CAPM, vêm ensejando estudos complementares na busca de outras variáveis que melhorem os métodos de seleção de ativos. Fama e French (1993) fizeram um estudo com variáveis complementares em relação ao beta do CAPM, utilizando o tamanho e a relação Book to Market, conseguindo resultados melhores que o CAPM tradicional. O presente estudo leva em conta a questão do reinvestimento do lucro gerado e utilizando o modelo de Gordon propõe uma variável de classificação de empresas de crescimento e empresas valor, conceito já utilizado na literatura de finanças.Com base nesta variável montam-se carteiras de ações entre os anos de 2005 e 2012 e observa-se que é possível obter ganhos com a lógica proposta. Ao longo do período seria possível obter com as carteiras selecionadas ganhos de até 107,85% contra os retornos de 55,58% das carteiras com todos os ativos. Organizamos os mesmos ativos pela ótica da relação Book to Market as quais obtiveram retorno total do período de 90,42%. Apesar de notar uma mudança clara de comportamento, onde apenas nos quatro primeiros anos do estudo as carteiras com empresas value são superiores e nos quatro últimos períodos as carteiras de empresas growth são as melhores. Estes resultados são compatíveis com os resultados de Braga e Leal (2000), e Mescolin, Martinelli Braga e da Costa Jr. (1997), verificando um melhor desempenho para as empresas value.

Efeitos organizacionais da implantação de metas e remuneração variável por desempenho: o caso da segurança pública em Minas Gerais

Quais os efeitos práticos que a cobrança de metas provoca nas instituições e nos servidores públicos? E quando se vincula premiações financeiras a elas, qual o resultado? O Brasil vive uma onda recente de implantação de modelos de remuneração variável por desempenho no setor público. Minas Gerais universalizou o sistema em 2008, implantando o Acordo de Resultados e o Prêmio por Produtividade, já tendo gasto 1,3 bilhão de reais com o programa. Mas o otimismo dos gestores não encontra fundamento na teoria. A literatura mostra que sistemas de remuneração variável no setor público fracassam ou têm sucesso muito limitado (OCDE, 2005; Perry, Engbergs e Jun, 2009; Bowman, 2010; Weibel, Rost e Osterloh 2010). Conflitos, dificuldade de mensuração do desempenho, fraude e incapacidade de motivar servidores públicos têm direcionado experiências de incentivo ao fracasso. Alguns poucos estudos mostram que, sob certas condições, a remuneração variável por desempenho pode gerar resultados positivos (Marsden, 2010). Seria o sistema mineiro capaz de superar o pessimismo dos especialistas e alcançar resultados positivos? Quais mecanismos de fato operam quando se implementa metas e remuneração variável em instituições públicas? Este trabalho busca responder estas questões a partir do estudo de caso de três organizações da segurança pública em Minas Gerais: Polícia Militar, Polícia Civil e Corpo de Bombeiros Militar. Foram feitas 46 entrevistas com policiais, bombeiros e com a cúpula das instituições, analisados dados estatísticos – que avaliam a evolução do desempenho, observação participante e monitoramento da percepção da mídia sobre tais efeitos. O resultado mostra que metas e incentivos financeiros geraram profundas mudanças nas instituições pesquisadas. Na Polícia Civil houve crescimento da produtividade, aumento do controle e melhoria de processos internos. Entretanto, o foco na produção quantitativa de inquéritos gerou incentivos para a redução de sua qualidade. Na Polícia Militar observou-se impacto menor, uma vez que esta já havia auferido no passado recente ganhos que o uso de indicadores e metas poderia proporcionar. Ainda assim, observou-se aumento da cobrança interna de resultados. Esse fato foi um dos fatores que contribuiu para um efeito negativo importante: a reclassificação de crimes. Uma estrutura de incentivos e a ausência de obstáculos levaram alguns policiais a reclassificar crimes que tinham natureza próxima para melhorar as estatísticas de suas unidades. No Corpo de Bombeiros o impacto foi altamente positivo, levando a instituição a conceber novas estratégias, gerando ganhos importantes de produtividade e melhoria de resultados para o cidadão. O resultado mostra que metas e incentivos financeiros são muito poderosos e podem gerar resultados positivos ou negativos, dependendo da forma como são implementados. As evidências contradizem, em parte, o pessimismo dos acadêmicos e descortinam o funcionamento dos mecanismos que fazem metas e remuneração variável interferirem no resultado de organizações públicas.

Mediação no palco do pequeno grupo de trabalho: uma tentativa de coompreensão do conflito e seus rumos alternativos através da variável tempo

Do ponto de vista formal, este trabalho caracteriza-se por uma reflexão contínua a respeito dos encontros e desencontros humanos que, neste momento, dirige-se para uma sistematização que permita sua legibilidade por terceiros. Contribuir para a construção de uma Psico-Sociologia do Amor, através do desenvolvimento de uma caminhada em busca de maior compreensão para o conflito no Pequeno Grupo Humano de Trabalho, tentando delinear um quadro revelador de elementos chave no processo de cisão-coesão do mesmo.