8 resultados para Closest string problem
Resumo:
Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática
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5th Portuguese Conference on Automatic Control, September, 5-7, 2002, Aveiro, Portugal
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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Lógica Computacional
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Dissertation submitted in partial fulfillment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies.
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A Work Project, presented as part of the requirements for the Award of a Masters Degree in Management from the NOVA – School of Business and Economics
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RESUMO - O problema do erro de medicação tem vindo a adquirir uma importância e um interesse crescentes nos últimos anos. As consequências directas no doente que condicionam frequentemente o prolongamento do internamento, a necessidade de utilização adicional de recursos e a diminuição de satisfação por parte dos doentes, são alguns dos aspectos que importa analisar no sentido de se aumentar a segurança do doente. No circuito do medicamento em meio hospitalar estão envolvidos diversos profissionais, estando o enfermeiro no final da cadeia quando administra a medicação ao doente. Na bibliografia internacional, são referidas incidências elevadas de eventos adversos relacionados com o medicamento. Em Portugal, não existem estudos disponíveis que nos permitam conhecer, nem o tipo de incidentes, nem a dimensão do problema do erro de medicação. Efectuamos um estudo descritivo, prospectivo, exploratório, utilizando a técnica de observação não participante, da administração de medicamentos. Os objectivos são, por um lado, determinar a frequência de incidentes na administração de medicação num Serviço de Medicina Interna e, por outro, caracterizar o tipo de incidentes na administração da medicação e identificar as suas possíveis causas. A população em estudo foi constituída pelos enfermeiros que administraram medicamentos aos doentes internados no Serviço de Medicina Interna seleccionado, durante os meses de junho a agosto de 2012, sendo observadas 1521 administrações. Foi utilizada uma grelha de observação, que incluiu os seguintes elementos: doente certo; medicamento certo; dose certa; hora certa; via certa; técnica de administração correcta (assépsia); tempo de infusão; monitorização correcta. Constatou-se que em 43% das doses administradas apresentavam pelo menos um erro, num total de 764 erros. Não foi observado nenhum erro de doente, de medicamento, de dose extra, de via, de forma farmacêutica, nem a administração de medicamento não prescrito. Detectaram-se 0,19% de erros na preparação, 0,72% de erros de dose, 1,7% erros de omissão, 1,97% de erros de administração, 13,52% de erros de monitorização, 28,73% de erros de v horário. O tempo de infusão da terapêutica parentérica não foi cumprida em 27,69% das oportunidades, tendo sido sempre administrado em tempo inferior ao preconizado. Não encontramos relação entre as interrupções durante a administração de terapêutica e os erros. Pelo contrário constatou-se haver relação entre o número de doses com erro e o turno em que ocorreram, sendo mais frequentes no turno da noite. Constatamos também que aos fins de semana os erros eram mais frequentes e o risco da ocorrência de um erro na administração de medicação aumenta 1,5 vezes quando o número de enfermeiros é insuficiente.
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Combinatorial Optimization Problems occur in a wide variety of contexts and generally are NP-hard problems. At a corporate level solving this problems is of great importance since they contribute to the optimization of operational costs. In this thesis we propose to solve the Public Transport Bus Assignment problem considering an heterogeneous fleet and line exchanges, a variant of the Multi-Depot Vehicle Scheduling Problem in which additional constraints are enforced to model a real life scenario. The number of constraints involved and the large number of variables makes impracticable solving to optimality using complete search techniques. Therefore, we explore metaheuristics, that sacrifice optimality to produce solutions in feasible time. More concretely, we focus on the development of algorithms based on a sophisticated metaheuristic, Ant-Colony Optimization (ACO), which is based on a stochastic learning mechanism. For complex problems with a considerable number of constraints, sophisticated metaheuristics may fail to produce quality solutions in a reasonable amount of time. Thus, we developed parallel shared-memory (SM) synchronous ACO algorithms, however, synchronism originates the straggler problem. Therefore, we proposed three SM asynchronous algorithms that break the original algorithm semantics and differ on the degree of concurrency allowed while manipulating the learned information. Our results show that our sequential ACO algorithms produced better solutions than a Restarts metaheuristic, the ACO algorithms were able to learn and better solutions were achieved by increasing the amount of cooperation (number of search agents). Regarding parallel algorithms, our asynchronous ACO algorithms outperformed synchronous ones in terms of speedup and solution quality, achieving speedups of 17.6x. The cooperation scheme imposed by asynchronism also achieved a better learning rate than the original one.