Terceirização em tecnologia da informação sob os aspectos de estratégia, tomada de decisão e análise de investimentos :estudo de múltiplos casos em três organizações franqueadas da Coca-Cola do Brasil

Desde a criação da tecnologia e do seu uso pelas empresas, a relação custo e benefício nem sempre foi bem elucidada tanto para os responsáveis pela área de tecnologia quanto para a alta direção. Mas, apesar disto, cada vez mais as organizações investem maciçamente em tecnologia, esperando que esta seja a solução para diversos problemas. Por isto, esta questão tem se tornado crucial para o processo de tomada de decisões, visto que investimentos nesta área costumam ser dispendiosos e, na atual conjuntura, estas análises precisam ser extremamente criteriosas para que se miniminizem as possibilidades de insucesso dos projetos, principalmente numa economia estabilizada e de concorrência acirrada. Uma das alternativas que as empresas têm buscado para atingir o sucesso e correr menos riscos é a terceirização da área de TI. Partindo desta visão, a presente dissertação tem por objetivo realizar uma investigação sobre a terceirização dos serviços de TI em todos os seus aspectos, isto é, desde a sua motivação, serviços efetivamente terceirizados, vantagens, desvantagens e possíveis obstáculos, a visão do alinhamento estratégico da TI, os processos de gestão de contratos e formas de controle e, por fim, tendências futuras. Trata-se de uma pesquisa de múltiplos casos, envolvendo franquias do Sistema Coca-Cola no Brasil. O estudo apresenta uma pesquisa bibliográfica sobre o processo de tomada de decisão empresarial, a análise de investimentos, a gestão e a terceirização da TI, o que permitem definir as dimensões de análise da pesquisa. Na pesquisa de campo foram entrevistados os gerentes da área de TI, nas cidades de Brasília-DF, Goiânia-GO e Ribeirão Preto-SP. A pesquisa de campo permitiu identificar como as mesmas avaliam seus investimentos em TI, como esta área é gerenciada, o que as levou a optar pela terceirização e como os processos terceirizados afetam a organização. Por se tratar de uma pesquisa qualitativa, optou-se por analisar comparativamente as três organizações. Com a realização deste estudo, obtiveram-se, como principais resultados, que as organizações estão utilizando a terceirização em TI para focar no negócio principal e, mesmo encontrando diversas desvantagens, inclusive com relação a custos, acreditam que os benefícios justificam. Ainda identificaram-se alguns obstáculos internos para a terceirização, principalmente quanto ao receio de se perder a inteligência do negócio. O acompanhamento dessas atividades terceirizadas é realizado pela equipe interna e por critérios estruturados, onde se verificam os níveis de serviço

Algoritmo Q-learning como estratégia de exploração e/ou explotação para metaheurísticas GRASP e algoritmo genético

Techniques of optimization known as metaheuristics have achieved success in the resolution of many problems classified as NP-Hard. These methods use non deterministic approaches that reach very good solutions which, however, don t guarantee the determination of the global optimum. Beyond the inherent difficulties related to the complexity that characterizes the optimization problems, the metaheuristics still face the dilemma of xploration/exploitation, which consists of choosing between a greedy search and a wider exploration of the solution space. A way to guide such algorithms during the searching of better solutions is supplying them with more knowledge of the problem through the use of a intelligent agent, able to recognize promising regions and also identify when they should diversify the direction of the search. This way, this work proposes the use of Reinforcement Learning technique - Q-learning Algorithm - as exploration/exploitation strategy for the metaheuristics GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure) and Genetic Algorithm. The GRASP metaheuristic uses Q-learning instead of the traditional greedy-random algorithm in the construction phase. This replacement has the purpose of improving the quality of the initial solutions that are used in the local search phase of the GRASP, and also provides for the metaheuristic an adaptive memory mechanism that allows the reuse of good previous decisions and also avoids the repetition of bad decisions. In the Genetic Algorithm, the Q-learning algorithm was used to generate an initial population of high fitness, and after a determined number of generations, where the rate of diversity of the population is less than a certain limit L, it also was applied to supply one of the parents to be used in the genetic crossover operator. Another significant change in the hybrid genetic algorithm is the proposal of a mutually interactive cooperation process between the genetic operators and the Q-learning algorithm. In this interactive/cooperative process, the Q-learning algorithm receives an additional update in the matrix of Q-values based on the current best solution of the Genetic Algorithm. The computational experiments presented in this thesis compares the results obtained with the implementation of traditional versions of GRASP metaheuristic and Genetic Algorithm, with those obtained using the proposed hybrid methods. Both algorithms had been applied successfully to the symmetrical Traveling Salesman Problem, which was modeled as a Markov decision process

Agentes Inteligentes com Foco de Atenção Afetivo em Simulações Baseadas em Agentes

Simulations based on cognitively rich agents can become a very intensive computing task, especially when the simulated environment represents a complex system. This situation becomes worse when time constraints are present. This kind of simulations would benefit from a mechanism that improves the way agents perceive and react to changes in these types of environments. In other worlds, an approach to improve the efficiency (performance and accuracy) in the decision process of autonomous agents in a simulation would be useful. In complex environments, and full of variables, it is possible that not every information available to the agent is necessary for its decision-making process, depending indeed, on the task being performed. Then, the agent would need to filter the coming perceptions in the same as we do with our attentions focus. By using a focus of attention, only the information that really matters to the agent running context are perceived (cognitively processed), which can improve the decision making process. The architecture proposed herein presents a structure for cognitive agents divided into two parts: 1) the main part contains the reasoning / planning process, knowledge and affective state of the agent, and 2) a set of behaviors that are triggered by planning in order to achieve the agent s goals. Each of these behaviors has a runtime dynamically adjustable focus of attention, adjusted according to the variation of the agent s affective state. The focus of each behavior is divided into a qualitative focus, which is responsible for the quality of the perceived data, and a quantitative focus, which is responsible for the quantity of the perceived data. Thus, the behavior will be able to filter the information sent by the agent sensors, and build a list of perceived elements containing only the information necessary to the agent, according to the context of the behavior that is currently running. Based on the human attention focus, the agent is also dotted of a affective state. The agent s affective state is based on theories of human emotion, mood and personality. This model serves as a basis for the mechanism of continuous adjustment of the agent s attention focus, both the qualitative and the quantative focus. With this mechanism, the agent can adjust its focus of attention during the execution of the behavior, in order to become more efficient in the face of environmental changes. The proposed architecture can be used in a very flexibly way. The focus of attention can work in a fixed way (neither the qualitative focus nor the quantitaive focus one changes), as well as using different combinations for the qualitative and quantitative foci variation. The architecture was built on a platform for BDI agents, but its design allows it to be used in any other type of agents, since the implementation is made only in the perception level layer of the agent. In order to evaluate the contribution proposed in this work, an extensive series of experiments were conducted on an agent-based simulation over a fire-growing scenario. In the simulations, the agents using the architecture proposed in this work are compared with similar agents (with the same reasoning model), but able to process all the information sent by the environment. Intuitively, it is expected that the omniscient agent would be more efficient, since they can handle all the possible option before taking a decision. However, the experiments showed that attention-focus based agents can be as efficient as the omniscient ones, with the advantage of being able to solve the same problems in a significantly reduced time. Thus, the experiments indicate the efficiency of the proposed architecture

Aplicação de ontologias para métodos de negociação de um sistema multiagente para o reconhecimento de padrões

The use of intelligent agents in multi-classifier systems appeared in order to making the centralized decision process of a multi-classifier system into a distributed, flexible and incremental one. Based on this, the NeurAge (Neural Agents) system (Abreu et al 2004) was proposed. This system has a superior performance to some combination-centered methods (Abreu, Canuto, and Santana 2005). The negotiation is important to the multiagent system performance, but most of negotiations are defined informaly. A way to formalize the negotiation process is using an ontology. In the context of classification tasks, the ontology provides an approach to formalize the concepts and rules that manage the relations between these concepts. This work aims at using ontologies to make a formal description of the negotiation methods of a multi-agent system for classification tasks, more specifically the NeurAge system. Through ontologies, we intend to make the NeurAge system more formal and open, allowing that new agents can be part of such system during the negotiation. In this sense, the NeurAge System will be studied on the basis of its functioning and reaching, mainly, the negotiation methods used by the same ones. After that, some negotiation ontologies found in literature will be studied, and then those that were chosen for this work will be adapted to the negotiation methods used in the NeurAge.

Combinação linear ponderada na definição de áreas prioritárias à conectividade entre fragmentos florestais em ambiente SIG

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Uma abordagem fuzzy para a avaliação técnico-econômica de redes de acesso

O surgimento de novas tecnologias e serviços vem impondo mudanças substanciais ao tradicional sistema de telecomunicações. Múltiplas possibilidades de evolução do sistema fazem da etapa de planejamento um procedimento não só desejável como necessário, principalmente num ambiente de competitividade. A utilização de metodologias abrangentes e flexíveis que possam auxiliar no processo de decisão, fundadas em modelos de otimização, parece um caminho inevitável. Este artigo propõe um modelo de programação linear inteiro misto para ajudar no planejamento estratégico de sistemas de telecomunicações, e em particular da rede de acesso. Os principais componentes de custo e receita são identificados e o modelo é desenvolvido para determinar a configuração da rede (serviços, tecnologias, etc) que maximize a receita esperada pelo operador do sistema. O conceito de números fuzzy é adotado para avaliar o risco técnico-econômico em situações de imprecisão nos dados de demanda. Resultados de experimentos computacionais são apresentados e discutidos.

Impactos da construção da UHE Três Irmãos sobre a atividade de mineração: importância de uma gestão ambiental

Pós-graduação em Geografia - FCT

O ato de assumir papéis por meio da criação de heterônimo e suas implicações morais

Pós-graduação em Educação - IBRC

O novo ensino médio e o exercício da cidadania: controvérsias e desafios

Pós-graduação em Educação - FFC

Proposta metodológica para desenvolvimento integrado e políticas públicas na bacia hidrográfica do rio Corumbataí - SP

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Subsídio à gestão ambiental hidroviária: o empreendimento hídrico Santa Maria da Serra

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Processo markoviano de decisão para alocação dinâmica de recursos e controle de admissão de conexão em redes IEEE 802.16

Este trabalho apresenta uma solução para o problema de controle admissão de conexão e alocação dinâmica de recursos em redes IEEE 802.16 através da modelagem de um Processo Markoviano de Decisão (PMD) utilizando o conceito de degradação de largura de banda, o qual é baseado nos requisitos diferenciados de largura de banda das classes de serviço do IEEE 802.16. Para o critério de desempenho do PMD é feita a atribuição de diferentes retornos a cada classe de serviço, fazendo assim o tratamento diferenciado de cada fluxo. Nesse sentido, é possível avaliar a política ótima, obtida através de um algoritmo de iteração de valores, considerando aspectos como o nível de degradação médio das classes de serviço, utilização dos recursos e probabilidades de bloqueios de cada classe de serviço em relação à carga do sistema. Resultados obtidos mostram que o método de controle markoviano proposto é capaz de priorizar as classes de serviço consideradas mais relevantes para o sistema.

Green-Markov models - new optimization strategies: a case study for user allocation in co-channel macro/femto networks

ABSTRACT: The femtocell concept aims to combine fixed-line broadband access with mobile telephony using the deployment of low-cost, low-power third and fourth generation base stations in the subscribers' homes. While the self-configuration of femtocells is a plus, it can limit the quality of service (QoS) for the users and reduce the efficiency of the network, based on outdated allocation parameters such as signal power level. To this end, this paper presents a proposal for optimized allocation of users on a co-channel macro-femto network, that enable self-configuration and public access, aiming to maximize the quality of service of applications and using more efficiently the available energy, seeking the concept of Green networking. Thus, when the user needs to connect to make a voice or a data call, the mobile phone has to decide which network to connect, using the information of number of connections, the QoS parameters (packet loss and throughput) and the signal power level of each network. For this purpose, the system is modeled as a Markov Decision Process, which is formulated to obtain an optimal policy that can be applied on the mobile phone. The policy created is flexible, allowing different analyzes, and adaptive to the specific characteristics defined by the telephone company. The results show that compared to traditional QoS approaches, the policy proposed here can improve energy efficiency by up to 10%.

Identificação automática das primeiras quebras em traços sísmicos por meio de uma rede neural direta

Apesar do avanço tecnológico ocorrido na prospecção sísmica, com a rotina dos levantamentos 2D e 3D, e o significativo aumento na quantidade de dados, a identificação dos tempos de chegada da onda sísmica direta (primeira quebra), que se propaga diretamente do ponto de tiro até a posição dos arranjos de geofones, permanece ainda dependente da avaliação visual do intérprete sísmico. O objetivo desta dissertação, insere-se no processamento sísmico com o intuito de buscar um método eficiente, tal que possibilite a simulação computacional do comportamento visual do intérprete sísmico, através da automação dos processos de tomada de decisão envolvidos na identificação das primeiras quebras em um traço sísmico. Visando, em última análise, preservar o conhecimento intuitivo do intérprete para os casos complexos, nos quais o seu conhecimento será, efetivamente, melhor aproveitado. Recentes descobertas na tecnologia neurocomputacional produziram técnicas que possibilitam a simulação dos aspectos qualitativos envolvidos nos processos visuais de identificação ou interpretação sísmica, com qualidade e aceitabilidade dos resultados. As redes neurais artificiais são uma implementação da tecnologia neurocomputacional e foram, inicialmente, desenvolvidas por neurobiologistas como modelos computacionais do sistema nervoso humano. Elas diferem das técnicas computacionais convencionais pela sua habilidade em adaptar-se ou aprender através de uma repetitiva exposição a exemplos, pela sua tolerância à falta de alguns dos componentes dos dados e pela sua robustez no tratamento com dados contaminados por ruído. O método aqui apresentado baseia-se na aplicação da técnica das redes neurais artificiais para a identificação das primeiras quebras nos traços sísmicos, a partir do estabelecimento de uma conveniente arquitetura para a rede neural artificial do tipo direta, treinada com o algoritmo da retro-propagação do erro. A rede neural artificial é entendida aqui como uma simulação computacional do processo intuitivo de tomada de decisão realizado pelo intérprete sísmico para a identificação das primeiras quebras nos traços sísmicos. A aplicabilidade, eficiência e limitações desta abordagem serão avaliadas em dados sintéticos obtidos a partir da teoria do raio.

Simulação de diferentes estratégias de seleção na bubalinocultura leiteira

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