DESINDUSTRIALIZAÇÃO DO ABC: EMPREGO E DESEMPREGO EM TEMPOS DE MUDANÇA.

O presente trabalho pretende mapear a região do ABC dando ênfase ao processo de desenvolvimento industrial e ao aumento da densidade demográfica decorrente. Isto se dá a partir do estudo quantitativo da mão de obra necessária. que reflete diretamente no emprego. O enfoque será mais acurado nesse aspecto. Num primeiro momento, aborda-se o contexto histórico, análise do processo de urbanização do século passado, que culmina com a instalação das indústrias na região. A abertura econômica do início dos anos 90, a aplicação de novas tecnologias e novas ferramentas de administração também fazem parte desse contexto. Nesse período o processo de industrialização sofre uma reestruturação comprometendo a aptidão regional, a chamada desindustrialização . O foco principal será a indústria automobilista, sem dúvida a de maior importância para e na região. No segundo momento, descreve-se quantitativamente o processo de mudança do comportamento da região e, analisa-se em paralelo, o desemprego e emprego nos setores industrial e de serviços. no período que compreende a última década do século XX , início do XXI. Por fim, mas não de menor importância, busca-se descrever e entender o surgimento das novas aptidões, geradas principalmente pela mudança de alocação das indústrias. Analisando questões como transformação da aptidão regional emprego e desemprego com base nos dados disponibilizados pelas instituições de pesquisa, buscando correlações entre variáveis para enfim, determinar como de fato se encontra hoje o emprego, o trabalhador e principalmente o processo industrial da região.(AU)

Improved solutions to dynamic and stochastic maritime pick-up and delivery problems using local search.

Heuristics for stochastic and dynamic vehicle routing problems are often kept relatively simple, in part due to the high computational burden resulting from having to consider stochastic information in some form. In this work, three existing heuristics are extended by three different local search variations: a first improvement descent using stochastic information, a tabu search using stochastic information when updating the incumbent solution, and a tabu search using stochastic information when selecting moves based on a list of moves determined through a proxy evaluation. In particular, the three local search variations are designed to utilize stochastic information in the form of sampled scenarios. The results indicate that adding local search using stochastic information to the existing heuristics can further reduce operating costs for shipping companies by 0.5–2 %. While the existing heuristics could produce structurally different solutions even when using similar stochastic information in the search, the appended local search methods seem able to make the final solutions more similar in structure.