Análise do atraso fim-a-fim observado por diferentes classes de tráfego em redes Ethernet micro-segmentadas

A tecnologia de rede dominante em ambientes locais é ethernet. Sua ampla utilização e o aumento crescente nos requisitos impostos pelas aplicações são as principais razões para a evolução constante presenciada desde o surgimento deste tipo de rede simples e barata. Na busca por maior desempenho, configurações baseadas na disputa por um meio de transmissão compartilhado foram substituídas por topologias organizadas ao redor de switches e micro-segmentadas, ou seja, com canais de transmissão individuais para cada estação. Neste mesmo sentido, destacam-se os dispositivos de qualidade de serviço padronizados a partir de 1998, que permitem a diferenciação de tráfego prioritário. O uso desta tecnologia em ambientes de automação sempre foi refreado devido à imprevisibilidade do protocolo CSMA/CD. Entretanto, o uso de switched ethernet em conjunto com a priorização de tráfego representa um cenário bastante promissor para estas aplicações, pois ataca as duas fontes principais de indeterminismo: colisões e enfileiramento. Este trabalho procura avaliar esta estrutura em ambientes de controle distribuído, através de uma análise temporal determinística. Como resultado, propõe-se um modelo analítico de cálculo capaz de prever os valores máximos, médios e mínimos do atraso fim-a-fim observado nas comunicações de diferentes classes de tráfego. Durante a análise, outras métricas relevantes são investigadas como a variação no atraso (jitter) e a interferência entre classes de prioridades distintas.

Doroty : um chatterbot para treinamento de profissionais atuantes no gerenciamento de redes de computadores

O gerenciamento de redes exige dos administradores a disponibilidade de uma grande quantidade de informações sobre os seus equipamentos, as tecnologias envolvidas e os problemas associados a elas. Nesse cenário, administradores de redes devem, cada vez mais, aprofundar o seu conhecimento através de constante treinamento, até que estejam aptos a administrar uma rede de maneira mais eficiente e confiável. Alguns estudos têm sido feitos buscando integrar tecnologias de Inteligência Artificial na área de gerenciamento de redes. Abordagens utilizando sistemas multiagentes, agentes de interface e sistemas especialistas já foram utilizadas com o objetivo de facilitar a tarefa de gerenciamento de rede aos olhos do usuário. Os chatterbots representam um grande potencial para a tarefa de treinamento e gerenciamento de redes já que utilizam linguagem natural e são capazes de ser facilmente integrados em ambientes mais complexos. O principal objetivo deste trabalho é investigar o uso de chatterbots como uma ferramenta de gerenciamento utilizada por administradores menos treinados. O trabalho envolveu a adaptação do chatterbot ALICE para permitir o treinamento e a gerência de redes através da inclusão de módulos que permitem a monitoração de equipamentos de uma rede (através do protocolo SNMP) e módulos que permitam consultar e armazenar histórico de informações da mesma. Desta forma, a grande contribuição da arquitetura proposta é a de prover uma comunicação mais efetiva entre o administrador menos experiente e a rede, através do chatterbot assistente, que recebe consultas em linguagem natural, interpreta os dados coletados e expõe os conceitos envolvidos no processo de gerenciamento.

Contribuições das associações de ação coletiva para coordenação de redes de suprimentos: estudo de caso da rede da construção civil no Brasil

Esta pesquisa insere-se no campo de estudos das redes e cadeias de suprimentos, como estruturas fragmentadas e complexas de organização de empresas autônomas para produção de pacotes de valor, necessários para atender os desejos e necessidades dos clientes. Procura responder como essas redes de suprimentos, e as empresas e cadeias que as compõem, são coordenadas para produzir em conjunto. Especificamente, busca compreender como as associações de ação coletiva contribuem para sua coordenação. Com base na revisão da literatura de redes de suprimentos e de associações de ação coletiva, foi projetada uma pesquisa de múltiplos casos nas associações da rede de suprimentos da construção civil no Brasil. Os resultados indicam que novos processos e mecanismos de coordenação das redes estão sendo criados ou reformulados para atender às exigências da nova estrutura de produção em redes. É proposta uma série de ações coletivas para melhorar as operações e gestão das empresas, cadeias e redes.

Contratos de performance na cadeia de serviços : fatores de desenho de contratos incentivados na terceirização de serviços

Empresas vêm utilizando a terceirização como forma de organização, formando redes de fornecedores ou usando-a como uma tática para implementar uma renovação estratégica. Além disso, a terceirização tornou-se uma técnica aceitável inclusive em setores de governo. Entre os serviços terceirizados, existem alguns remunerados no todo ou em parte com base nos resultados obtidos. Neste tipo de terceirização de serviços há uma dependência entre as condições de remuneração e o desempenho do fornecedor do serviço contratado, o que torna relevante seu estudo, como contribuição ao conhecimento sobre a coordenação. O objetivo desta dissertação é estudar fatores de desenho de contratos incentivados na terceirização de serviços, visando responder à questão de pesquisa: “Como contratos incentivados que vêm sendo utilizados para terceirizar serviços estão alinhados com fatores apontados na literatura?”. A intenção é contribuir para o aperfeiçoamento de processos de coordenação da cadeia de serviços terceirizados. Foram estudadas características de serviços e da cadeia de suprimento de serviços, buscando referências e contrapontos com a cadeia de suprimento de produtos, bem como mecanismos de coordenação. Do estudo da literatura foram levantados fatores relevantes para o desenho de contratos de performance a partir dos quais elaborou-se um Quadro de Referência, validado através da confrontação e verificação do alinhamento de elementos de aplicações práticas ao Quadro de Referência elaborado. A unidade de análise é o contrato praticado para terceirizar serviços remunerados por performance. No Estudo de Caso foram analisados oito contratos utilizados por três empresas estaduais que prestam serviços de água e esgotos, as quais vêm adotando terceirização de serviços com remuneração atrelada, no todo ou em parte, aos resultados obtidos pela empresa contratada. Os resultados da análise indicam a priorização, por parte dos contratantes, de alguns fatores no desenho dos contratos de performance. Outros fatores não receberam tanta atenção, apesar de serem apontados na literatura como relevantes. Verificou-se a ênfase no estabelecimento de medidas de performance, que nem sempre coincide com a ênfase na eficácia dos incentivos para obter a condição de coordenação pretendida. Como contribuição à administração, apresenta-se o Quadro de Referência que oferece uma lista básica de fatores de desenho e um modelo para auxiliar o gestor no desenho de contratos de remuneração atrelada ao desempenho. Os fatores de desenho foram aplicados a dois grupos de serviços de natureza distinta e permitiram comparações ‘intra-grupos’ e ‘entre grupos’, o que sugere consistência e aplicabilidade, independentemente do tipo de contrato estudado. A partir do estudo desenvolvido, porém, não é possível estabelecer a hierarquização entre os fatores de desenho, pois não foi estudada uma eventual ponderação, ou importância relativa de cada um dos fatores em relação aos demais. Outra ressalva é de que se trata de fatores de desenho cuja função é auxiliar a elaboração de contratos de performance, que não devem ser confundidos com as regras do contrato em si. Os fatores de desenho do Quadro de Referência podem ser usados como orientação para estabelecer as regras de um contrato, facilitando a verificação do alinhamento de interesses e das condições de coordenação. Podem ser utilizados ainda para ordenar alternativas e verificar pontos fortes e pontos fracos de cada alternativa, em relação aos fatores de desenho.

Modelos causais no cálculo de capital para risco operacional: investigação do uso de redes neurais artificiais como modelo avançado de mensuração de capital

A gestão e a mensuração do risco operacional é uma preocupação crescente da comunidade bancária, de modo que a escolha adequada do modelo de alocação de capital para risco operacional pode tornar-se um diferencial competitivo. Este trabalho apresenta as vantagens da adoção de modelos causais para a gestão e mensuração do risco operacional e, ao investigar a aplicação de Redes Neurais Artificiais para tal propósito, comprova que o modelo causal chega a valores de capital mais alinhados à exposição ao risco da instituição financeira. Além disso, há a vantagem de que, quanto mais sensível a risco a metodologia de cálculo de capital for, maior será o incentivo para uma gestão apropriada dos riscos no dia-a-dia da instituição financeira, o que não apenas reduz sua necessidade de alocação de capital, quanto diminui suas perdas esperadas. Os resultados, portanto, são positivos e motivam estudos futuros sobre o tema.

Precificação de opções de dólar no mercado brasileiro utilizando redes neurais e algoritmos genéticos

Esse trabalho comparou, para condições macroeconômicas usuais, a eficiência do modelo de Redes Neurais Artificiais (RNAs) otimizadas por Algoritmos Genéticos (AGs) na precificação de opções de Dólar à Vista aos seguintes modelos de precificação convencionais: Black-Scholes, Garman-Kohlhagen, Árvores Trinomiais e Simulações de Monte Carlo. As informações utilizadas nesta análise, compreendidas entre janeiro de 1999 e novembro de 2006, foram disponibilizadas pela Bolsa de Mercadorias e Futuros (BM&F) e pelo Federal Reserve americano. As comparações e avaliações foram realizadas com o software MATLAB, versão 7.0, e suas respectivas caixas de ferramentas que ofereceram o ambiente e as ferramentas necessárias à implementação e customização dos modelos mencionados acima. As análises do custo do delta-hedging para cada modelo indicaram que, apesar de mais complexa, a utilização dos Algoritmos Genéticos exclusivamente para otimização direta (binária) dos pesos sinápticos das Redes Neurais não produziu resultados significativamente superiores aos modelos convencionais.

Aplicação de redes neurais na precificação de debêntures

Estudos anteriores mostraram que a técnica de redes neurais tem sido mais bem sucedida que os modelos tradicionais em vários assuntos relacionados ao mercado de debêntures, tais como modelar a probabilidade de default e em explicar os ratings de agências classificadoras de risco, como Standard & Poors e Moodys. O objetivo deste trabalho é testar a técnica de redes neurais para precificar debêntures no Brasil e comparar os resultados obtidos com regressões lineares. Para isso, utilizaram-se como variáveis explicativas dados contábeis, características específicas das emissões, tais como prazo para vencimento e cláusulas de recompra antecipada. Em relação às variáveis dependentes, optou-se por utilizar as taxas divulgadas diariamente pela ANDIMA como valor de mercado para as debêntures. As variáveis acima foram testadas em diversos modelos pelo método dos mínimos quadrados ordinários e o modelo que apresentou o melhor resultado foi testado em redes neurais com duas camadas intermediárias. Os resultados obtidos com redes neurais com seis e oito neurônios apresentaram resultados superiores aos modelos estimados por mínimos quadrados ordinários tanto na fase de treinamento como na fase de testes. No entanto, ainda há bastante espaço para melhorias nos modelos dado que o tamanho da base de dados disponível para este tipo de testes no Brasil ainda não é a ideal e as taxas divulgadas pela ANDIMA são médias de um grupo pequeno de instituições e não necessariamente refletem o valor de mercado de uma debênture.

Aplicação de redes bayesianas na previsão de crescimento de fluxos de caixa

Redes Bayesianas podem ser ferramentas poderosas para construção de modelos econômico-financeiros utilizados para auxílio à tomada de decisão em situações que envolvam grau elevado de incerteza. Relações não-lineares entre variáveis não são capturadas em modelos econométricos lineares. Especialmente em momentos de crise ou de ruptura, relações lineares, em geral, não mais representam boa aproximação da realidade, contribuindo para aumentar a distância entre os modelos teóricos de previsão e dados reais. Neste trabalho, é apresentada uma metodologia para levantamento de dados e aplicação de Redes Bayesianas na obtenção de modelos de crescimento de fluxos de caixa de empresas brasileiras. Os resultados são comparados a modelos econométricos de regressão múltipla e finalmente comparados aos dados reais observados no período. O trabalho é concluído avaliando-se as vantagens de desvantagens da utilização das Redes de Bayes para esta aplicação.

Aplicação de redes neurais na classificação de rentabilidade futura de empresas

Este trabalho tem por motivação evidenciar a eficiência de redes neurais na classificação de rentabilidade futura de empresas, e desta forma, prover suporte para o desenvolvimento de sistemas de apoio a tomada de decisão de investimentos. Para serem comparados com o modelo de redes neurais, foram escolhidos o modelo clássico de regressão linear múltipla, como referência mínima, e o de regressão logística ordenada, como marca comparativa de desempenho (benchmark). Neste texto, extraímos dados financeiros e contábeis das 1000 melhores empresas listadas, anualmente, entre 1996 e 2006, na publicação Melhores e Maiores – Exame (Editora Abril). Os três modelos foram construídos tendo como base as informações das empresas entre 1996 e 2005. Dadas as informações de 2005 para estimar a classificação das empresas em 2006, os resultados dos três modelos foram comparados com as classificações observadas em 2006, e o modelo de redes neurais gerou o melhor resultado.

Aplicação de redes neurais na previsão da captação líquida do mercado de previdência aberta brasileiro

Resumo O objetivo deste trabalho é explorar a utilização de Redes Neurais no processo de previsão da Captação Líquida do Mercado de Previdência Privada Brasileiro como ferramenta à tomada de decisão e apoio na gestão das empresas do setor. Para a construção desse modelo foram utilizadas Redes Neurais, ferramenta que vem se mostrando adequada para utilização em modelos não lineares com resultados superiores a outras técnicas. A fonte de dados principal para a realização deste trabalho foi a FENAPREVI – Federação Nacional de Previdência Privada e Vida. Para comparação com o modelo de Redes Neurais, foi utilizado um modelo de Regressão Linear Múltipla como benchmark, com o objetivo de evidenciar a adequação da ferramenta em vista dos objetivos traçados no trabalho. O modelo foi construído a partir das informações mensais do setor, entre maio de 2002 e agosto de 2009, considerando o que se convencionou chamar de ‘mercado vivo’, que abrange os produtos PGBL e VGBL, comercializados ininterruptamente nesse período pelas chamadas EAPP – Entidades Abertas de Prividência Privada. Os resultados obtidos demonstraram a adequação da ferramenta Redes Neurais, que obtiveram resultados superiores aos obtidos utilizando Regressão Linear Múltipla.

Um modelo para a descoberta de QoS em redes de computadores

A evolução das redes de computadores criou a necessidade de novos serviços de rede que fornecessem qualidade de serviços nos fluxos de dados dos usuários. Nesse contexto, uma nova área de pesquisa surgiu, o gerenciamento de QoS, onde foram apresentadas novas tarefas para o gerenciamento de recursos de rede que fornecem QoS. Uma delas, a descoberta de QoS, é responsável por identificar alvos numa rede de computadores. Um alvo é uma entidade capaz de implementar funcionalidades para o fornecimento de QoS. Essa dissertação apresenta uma proposta de modelo para a descoberta de QoS. O modelo é composto por duas partes: metodologia e arquitetura. A metodologia define os procedimentos para a realização da descoberta de QoS, enquanto a arquitetura define entidades que implementam tais procedimentos bem como o relacionamento entre essas entidades. O modelo proposto também tem por objetivo ser extensível, escalável e distribuído. Além disso, um protótipo baseado no modelo é apresentado.

Ontologia para moelos de negócios de redes sociais na internet: um ensaio teórico-exploratório

Atualmente, uma profusão de soluções chamadas de Web 2.0 e redes sociais está causando um grande impacto no desenvolvimento da Internet, comparando-se à era “ponto-com” em termos de crescimento, investimentos e empolgação. Estas iniciativas possuem em comum um elevado grau de formação de comunidades, e de criação e compartilhamento de conteúdo por parte do usuário, dentre outras características. Acredita-se que as redes sociais possuam um grande potencial inovador e disruptivo tanto para a sociedade quanto para o mundo empresarial. Entretanto, como transformar as redes sociais e aplicações Web 2.0 em modelos de negócios auto-sustentáveis ainda é um desafio para o mercado. Esta dissertação objetiva auxiliar a compreensão e abordagem deste tema propondo uma ontologia específica para modelos de negócios de redes sociais na internet. Isto se realiza por meio do desenvolvimento de um ensaio teórico de viés exploratório, baseado em extensa, porém não exaustiva, revisão de literatura abordando modelos de negócios, redes sociais e demais temas relacionados. A ontologia criada é então aplicada na representação de modelos de negócio de redes sociais na internet. Este trabalho também fornece uma visão geral do fenômeno Web 2.0, abordando algumas de suas principais características tecnológicas e socioeconômicas.