8 resultados para Markov Decision Process

em Instituto Politécnico do Porto, Portugal


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A norfloxacina e o trimetoprim são dois antibióticos antibacterianos usados para o tratamento de infeções urinárias, intestinais e respiratórias. A maioria dos fármacos exige uma dosagem que garanta os níveis de segurança e eficácia de atuação. A necessidade de dosear os medicamentos e os seus metabolitos é assim um controlo imperioso e em muitos casos regular no tratamento de um paciente. Neste trabalho desenvolveram-se dois sensores eletroquímicos para a deteção da norfloxacina (NFX) e do trimetoprim (TMP), usando como superfície de suporte o carbono vítreo. A busca de novos materiais que conferiram maior seletividade e sensibilidade aos sistemas de deteção e por outro lado apresentem menores riscos para o paciente quando usados em dispositivos que permitam uma análise point-of-care, é especialmente importante e pode ser uma parte crucial do processo de decisão clínica. Assim, os polímeros molecularmente impresos enquadram-se nesse perfil e o seu uso tem vindo a ser cada vez mais avaliado. A impressão molecular é uma tecnologia capaz de produzir polímeros que incorporam as moléculas do analito e que após remoção por solventes específicos, permitem dotá-los de locais específicos de reconhecimento estereoquímico. A seleção do pirrol como polímero molecularmente impresso (MIP) permitiu construir com sucesso os sensores para doseamento dos antibióticos. A fim de aumentar a sensibilidade do método incorporou-se grafeno na superfície do elétrodo. Este material tem vindo a ser largamente utilizado devido às suas propriedades: estrutura molecular, condutividade elétrica e aumento da superfície são algumas das características que mais despertam o interesse para a sua aplicação neste projeto. Os sensores desenvolvidos foram incorporados em sistemas eletroquímicos. Os métodos voltamétricos aplicados foram a voltametria cíclica, a voltametria de onda quadrada e ainda a impedância. As condições de análise foram otimizadas no que respeita à polimerização do pirrol (concentração do polímero, número de ciclos de eletropolimerização e respetivos potenciais aplicados, tempo de incubação, solvente de remoção do analito), ao pH da solução do fármaco, à gama de concentrações dos antibióticos e aos parâmetros voltamétricos dos métodos de análise. Para cada um dos antibióticos um elétrodo não-impresso foi também preparado, usando o procedimento de polimerização mas sem a presença da molécula do analito, e foi usado como controlo. O sensor desenvolvido para o trimetoprim foi usado no doseamento do fármaco em amostras de urina. As amostras foram analisadas sem qualquer diluição, apenas foram centrifugadas para remoção de proteínas e algum interferente. Os sensores construídos apresentaram comportamento linear na gama de concentrações entre 102 e 107 mol/L. Os resultados mostram boa precisão (desvios padrão inferiores a 11%) e os limites de deteção foram de 8,317 e 1,307 mol/L para a norfloxacina e o trimetoprim, respetivamente. Para validação do método foram ainda efetuados ensaios de recuperação tendo obtido valores superiores a 94%.

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Dissertação de Mestrado apresentada ao Instituto de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do grau de Mestre em Contabilidade e Finanças, sob orientação do Dr. Luís Pereira Gomes

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Dissertação de Mestrado apresentada ao Instituto de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do grau de Mestre em Marketing Digital, sob orientação de Doutor José Freitas Santos

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As redes sociais, nas quais se incluem os blogs, vieram alterar a forma como as pessoas escolhem os bens e serviços que pretendem adquirir. Ao permitirem (entre outras coisas) a emissão para o mundo de opiniões sobre produtos e serviços, as redes sociais aumentaram a quantidade de informação pré-compra disponível, bem como diversificaram o tipo de fontes que é possível consultar durante este processo. Um exemplo flagrante deste fenómeno em Portugal, e no resto do Mundo, são os blogs de moda. Os blogs de moda são sites pessoais utilizados para a publicação de conteúdos relacionados com o universo da moda (Fernandes, 2013), podendo incluir-se aqui os acessórios, a cosmética, o exercício físico e os estilos de vida (Moura, 2013; Kulmala, 2011). Diversos estudos começam hoje a evidenciar que este tipo de sites exerce influência sobre o processo de decisão de compra dos seus seguidores (Kulmala, 2011; Fernandes, 2013). Neste sentido, foi objectivo deste estudo perceber em que medida os blogs de moda influenciam os processos de decisão de compra dos portugueses. Para este efeito, foi efectuada uma revisão bibliográfica sobre os tópicos em estudo (processo de decisão de compra, blogs de moda e respectiva influência), seguido de um estudo empírico, tendo sido usado o inquérito por questionário, procedendo-se depois à análise dos resultados. Os resultados obtidos permitiram concluir que a pesquisa de informação é, na amostra em estudo, a etapa do processo de decisão de compra mais influenciada pelo conteúdo publicado nos blogs de moda. Concluiu-se também que esta é uma das principais motivações dos inquiridos na consulta de blogs de moda. Verifica-se, portanto, que os blogs de moda funcionam hoje como plataformas de eWOM, ao mesmo tempo que os seus autores ascendem a líderes de opinião.

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Os Sistemas de Apoio à Tomada de Decisão em Grupo (SADG) surgiram com o objetivo de apoiar um conjunto de decisores no processo de tomada de decisão. Uma das abordagens mais comuns na literatura para a implementação dos SADG é a utilização de Sistemas Multi-Agente (SMA). Os SMA permitem refletir com maior transparência o contexto real, tanto na representação que cada agente faz do decisor que representa como no formato de comunicação utilizado. Com o crescimento das organizações, atualmente vive-se uma viragem no conceito de tomada de decisão. Cada vez mais, devido a questões como: o estilo de vida, os mercados globais e o tipo de tecnologias disponíveis, faz sentido falar de decisão ubíqua. Isto significa que o decisor deverá poder utilizar o sistema a partir de qualquer local, a qualquer altura e através dos mais variados tipos de dispositivos eletrónicos tais como tablets, smartphones, etc. Neste trabalho é proposto um novo modelo de argumentação, adaptado ao contexto da tomada de decisão ubíqua para ser utilizado por um SMA na resolução de problemas multi-critério. É assumido que cada agente poderá utilizar um estilo de comportamento que afeta o modo como esse agente interage com outros agentes em situações de conflito. Sendo assim, pretende-se estudar o impacto da utilização de estilos de comportamento ao longo do processo da tomada de decisão e perceber se os agentes modelados com estilos de comportamento conseguem atingir o consenso mais facilmente quando comparados com agentes que não apresentam nenhum estilo de comportamento. Pretende-se ainda estudar se o número de argumentos trocados entre os agentes é proporcional ao nível de consenso final após o processo de tomada de decisão. De forma a poder estudar as hipóteses de investigação desenvolveu-se um protótipo de um SADG, utilizando um SMA. Desenvolveu-se ainda uma framework de argumentação que foi adaptada ao protótipo desenvolvido. Os resultados obtidos permitiram validar as hipóteses definidas neste trabalho tendo-se concluído que os agentes modelados com estilos de comportamento conseguem na maioria das vezes atingir um consenso mais facilmente comparado com agentes que não apresentam nenhum estilo de comportamento e que o número de argumentos trocados entre os agentes durante o processo de tomada de decisão não é proporcional ao nível de consenso final.

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Electricity markets are complex environments, involving a large number of different entities, playing in a dynamic scene to obtain the best advantages and profits. MASCEM is a multi-agent electricity market simulator to model market players and simulate their operation in the market. Market players are entities with specific characteristics and objectives, making their decisions and interacting with other players. MASCEM is integrated with ALBidS, a system that provides several dynamic strategies for agents’ behavior. This paper presents a method that aims at enhancing ALBidS competence in endowing market players with adequate strategic bidding capabilities, allowing them to obtain the higher possible gains out of the market. This method uses a reinforcement learning algorithm to learn from experience how to choose the best from a set of possible actions. These actions are defined accordingly to the most probable points of bidding success. With the purpose of accelerating the convergence process, a simulated annealing based algorithm is included.

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Group decision making plays an important role in today’s organisations. The impact of decision making is so high and complex, that rarely the decision making process is made individually. In Group Decision Argumentation, there is a set of participants, with different profiles and expertise levels, that exchange ideas or engage in a process of argumentation and counter-argumentation, negotiate, cooperate, collaborate or even discuss techniques and/or methodologies for problem solving. In this paper, it is proposed a Multi-Agent simulator for the behaviour representation of group members in a decision making process. Agents behave depending on rational and emotional intelligence and use persuasive argumentation to convince and make alternative choices.

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Group decision making plays an important role in organizations, especially in the present-day economy that demands high-quality, yet quick decisions. Group decision-support systems (GDSSs) are interactive computer-based environments that support concerted, coordinated team efforts toward the completion of joint tasks. The need for collaborative work in organizations has led to the development of a set of general collaborative computer-supported technologies and specific GDSSs that support distributed groups (in time and space) in various domains. However, each person is unique and has different reactions to various arguments. Many times a disagreement arises because of the way we began arguing, not because of the content itself. Nevertheless, emotion, mood, and personality factors have not yet been addressed in GDSSs, despite how strongly they influence results. Our group’s previous work considered the roles that emotion and mood play in decision making. In this article, we reformulate these factors and include personality as well. Thus, this work incorporates personality, emotion, and mood in the negotiation process of an argumentbased group decision-making process. Our main goal in this work is to improve the negotiation process through argumentation using the affective characteristics of the involved participants. Each participant agent represents a group decision member. This representation lets us simulate people with different personalities. The discussion process between group members (agents) is made through the exchange of persuasive arguments. Although our multiagent architecture model4 includes two types of agents—the facilitator and the participant— this article focuses on the emotional, personality, and argumentation components of the participant agent.