2 resultados para Logic-based optimization algorithm
em Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV
Resumo:
Este trabalho tratar sobre estratégia e conhecimento, questionando o porquê das organizações deixarem de aproveitar os ativos de conhecimentos que transcendem aos definidos pela estratégia organizacional e que podem gerar valor adicional para seus stakeholders expressivos. Esses ativos de conhecimentos que estão além dos exigidos pelos cargos e funções, aqui denominados de “excedentes cognitivos”, permitiriam induzir flexibilidade estratégica, criar recursos intangíveis distintivos e gerar valor adicional. Entretanto, a lógica da estratégia tradicional, baseada na eficiência e na racionalidade, define os conhecimentos demandados e cria, via de regra, uma rigidez estratégica que limita o espaço para as contribuições decorrentes dos excedentes cognitivos que poderão não estar relacionados diretamente aos objetivos e metas estabelecidas no plano estratégico. Outra lógica baseada nas culturas da participação, abundância e generosidade é trazida à consideração, na qual as seguintes condições de contorno podem ser observadas: (i) os excedentes cognitivos podem ser identificados como raros, valiosos, não substituíveis, de difícil imitação e decorrentes de longos processos de desenvolvimento, logo, podem distinguir a organização das demais do setor; (ii) os excedentes cognitivos podem induzir novas dinâmicas de funcionamentos para os contextos capacitantes; e, (iii) os contextos capacitantes podem atuar como locais propícios à evidenciação, mobilização e uso desses excedentes. A pesquisa valeu-se, predominantemente, do método, procedimentos e técnicas qualitativas. Foram entrevistados especialistas que atuam como pesquisadores e consultores, com reconhecida projeção nas áreas de Estratégia, Gestão do Conhecimento e Gestão de Pessoas. Os resultados evidenciaram como as organizações lidam com os excedentes cognitivos; o que as organizações poderiam fazer com os excedentes cognitivos; as barreiras que se erguem à evidenciação, mobilização e uso desses excedentes; o que rege a criação dos atuais contextos capacitantes; a existência ou não de espaços de interação construídos intencionalmente pelas organizações; as atitudes dos integrantes das organizações em relação aos excedentes cognitivos; e a percepção dos benefícios que os excedentes cognitivos podem trazer para os stakeholders expressivos da organização.
Resumo:
We consider risk-averse convex stochastic programs expressed in terms of extended polyhedral risk measures. We derive computable con dence intervals on the optimal value of such stochastic programs using the Robust Stochastic Approximation and the Stochastic Mirror Descent (SMD) algorithms. When the objective functions are uniformly convex, we also propose a multistep extension of the Stochastic Mirror Descent algorithm and obtain con dence intervals on both the optimal values and optimal solutions. Numerical simulations show that our con dence intervals are much less conservative and are quicker to compute than previously obtained con dence intervals for SMD and that the multistep Stochastic Mirror Descent algorithm can obtain a good approximate solution much quicker than its nonmultistep counterpart. Our con dence intervals are also more reliable than asymptotic con dence intervals when the sample size is not much larger than the problem size.