Logistic optimization in tourism networks

55th European Regional Science Association Congress, Lisbon, Portugal (25-28 August 2015).

Modeling Movement of Tourists : Tools and Application in São Miguel Island, Portugal

Tourism contributes to the development of many regions. Different factors affect the movement of tourists within a destination. Those factors are related to the tourist characteristics, like the time budgets, preferences or destination knowledge, and to the destination features, like the attraction characteristics or accessibility level. Tourist decisions aren’t always done in a rational way. Emotions add further complexity to the human decision process. The use of footpaths can play an important role in the satisfaction of tourists, helping them discover the territory and giving them access to different types of attractions. The existence of a mathematical model that integrates the main factors related to the movement of independent tourists within a destination, in a dynamic way, will make possible the creation of an adaptable software tool. This tool will meet the specific needs of tourists, allowing the use of the network in an optimal way by the different tourist profiles, and the needs of the regional government and business, permitting better decisions and the offer of relevant tourism products. This article identifies the main tourists’ mobility criteria in the São Miguel island territory, Azores, Portugal, recognizes the necessary modelling process and identifies the basis for the construction of the mathematical model that explains the movement of tourists within the destination.

Spatial data infrastructures model for developing countries: A case study of Nigeria

Dissertation submitted in partial fulfilment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies

A estruturação dos determinantes relevantes no processo de decisão do investimento direto estrangeiro em Portugal e em Espanha

Dissertação de Mestrado apresentada ao Instituto de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do grau de Mestre em Contabilidade e Finanças, sob orientação do Dr. Luís Pereira Gomes

Uso do QR no marketing digital: a perspetiva do utilizador português

Dissertação de Mestrado apresentada ao Instituto de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do grau de Mestre em Marketing Digital, sob orientação de Doutor José Freitas Santos

Inserção de todos os consumidores no mercado liberalizado de energia elétrica: oportunidades e desafios

O processo de liberalização do setor elétrico em Portugal Continental seguiu uma metodologia idêntica à da maior parte dos países europeus, tendo a abertura de mercado sido efetuada de forma progressiva. Assim, no âmbito do acompanhamento do setor elétrico nacional, reveste-se de particular interesse caracterizar a evolução mais recente do mercado liberalizado, nomeadamente em relação ao preço da energia elétrica. A previsão do preço da energia elétrica é uma questão muito importante para todos os participantes do mercado de energia elétrica. Como se trata de um assunto de grande importância, a previsão do preço da energia elétrica tem sido alvo de diversos estudos e diversas metodologias têm sido propostas. Esta questão é abordada na presente dissertação recorrendo a técnicas de previsão, nomeadamente a métodos baseados no histórico da variável em estudo. As previsões são, segundo alguns especialistas, um dos inputs essenciais que os gestores desenvolvem para ajudar no processo de decisão. Virtualmente cada decisão relevante ao nível das operações depende de uma previsão. Para a realização do modelo de previsão de preço da energia elétrica foram utilizados os modelos Autorregressivos Integrados de Médias Móveis, Autoregressive / Integrated / Moving Average (ARIMA), que geram previsões através da informação contida na própria série temporal. Como se pretende avaliar a estrutura do preço da energia elétrica do mercado de energia, é importante identificar, deste conjunto de variáveis, quais as que estão mais relacionados com o preço. Neste sentido, é realizada em paralelo uma análise exploratória, através da correlação entre o preço da energia elétrica e outras variáveis de estudo, utilizando para esse efeito o coeficiente de correlação de Pearson. O coeficiente de correlação de Pearson é uma medida do grau e da direção de relação linear entre duas variáveis quantitativas. O modelo desenvolvido foi aplicado tendo por base o histórico de preço da eletricidade desde o inicio do mercado liberalizado e de modo a obter as previsões diária, mensal e anual do preço da eletricidade. A metodologia desenvolvida demonstrou ser eficiente na obtenção das soluções e ser suficientemente rápida para prever o valor do preço da energia elétrica em poucos segundos, servindo de apoio à decisão em ambiente de mercado.

O financiamento por capitação ajustada pelo risco em contexto de integração vertical de cuidados de saúde : a utilização dos consumos com medicamentos como proxy da carga de doença em ambulatório

RESUMO - Introdução - Com o presente projecto de investigação pretendeu-se estudar o financiamento por capitação ajustado pelo risco em contexto de integração vertical de cuidados de saúde, recorrendo particularmente a informação sobre o consumo de medicamentos em ambulatório como proxy da carga de doença. No nosso país, factores como a expansão de estruturas de oferta verticalmente integradas, inadequação histórica da sua forma de pagamento e a recente possibilidade de dispor de informação sobre o consumo de medicamentos de ambulatório em bases de dados informatizadas são três fortes motivos para o desenvolvimento de conhecimento associado a esta temática. Metodologia - Este trabalho compreende duas fases principais: i) a adaptação e aplicação de um modelo de consumo de medicamentos que permite estimar a carga de doença em ambulatório (designado de PRx). Nesta fase foi necessário realizar um trabalho de selecção, estruturação e classificação do modelo. A sua aplicação envolveu a utilização de bases de dados informatizadas de consumos com medicamentos nos anos de 2007 e 2008 para a região de Saúde do Alentejo; ii) na segunda fase foram simulados três modelos de financiamento alternativos que foram propostos para financiar as ULS em Portugal. Particularmente foram analisadas as dimensões e variáveis de ajustamento pelo risco (índices de mortalidade, morbilidade e custos per capita), sua ponderação relativa e consequente impacto financeiro. Resultados - Com o desenvolvimento do modelo PRx estima-se que 36% dos residentes na região Alentejo têm pelo menos uma doença crónica, sendo a capacidade de estimação do modelo no que respeita aos consumos de medicamentos na ordem dos 0,45 (R2). Este modelo revelou constituir uma alternativa a fontes de informação tradicionais como são os casos de outros estudos internacionais ou o Inquérito Nacional de Saúde. A consideração dos valores do PRx para efeitos de financiamento per capita introduz alterações face a outros modelos propostos neste âmbito. Após a análise dos montantes de financiamento entre os cenários alternativos, obtendo os modelos 1 e 2 níveis de concordância por percentil mais próximos entre si comparativamente ao modelo 3, seleccionou-se o modelo 1 como o mais adequado para a nossa realidade. Conclusão - A aplicação do modelo PRx numa região de saúde permitiu concluir em função dos resultados alcançados, que já existe a possibilidade de estruturação e operacionalização de um modelo que permite estimar a carga de doença em ambulatório a partir de informação relativa ao seu perfil de consumo de medicamentos dos utentes. A utilização desta informação para efeitos de financiamento de organizações de saúde verticalmente integradas provoca uma variação no seu actual nível de financiamento. Entendendo este estudo como um ponto de partida onde apenas uma parte da presente temática ficará definida, outras questões estruturantes do actual sistema de financiamento não deverão também ser olvidadas neste contexto. ------- ABSTRACT - Introduction - The main goal of this study was the development of a risk adjustment model for financing integrated delivery systems (IDS) in Portugal. The recent improvement of patient records, mainly at primary care level, the historical inadequacy of payment models and the increasing number of IDS were three important factors that drove us to develop new approaches for risk adjustment in our country. Methods - The work was divided in two steps: the development of a pharmacy-based model in Portugal and the proposal of a risk adjustment model for financing IDS. In the first step an expert panel was specially formed to classify more than 33.000 codes included in Portuguese pharmacy national codes into 33 chronic conditions. The study included population of Alentejo Region in Portugal (N=441.550 patients) during 2007 and 2008. Using pharmacy data extracted from three databases: prescription, private pharmacies and hospital ambulatory pharmacies we estimated a regression model including Potential Years of Life Lost, Complexity, Severity and PRx information as dependent variables to assess total cost as the independent variable. This healthcare financing model was compared with other two models proposed for IDS. Results - The more prevalent chronic conditions are cardiovascular (34%), psychiatric disorders (10%) and diabetes (10%). These results are also consistent with the National Health Survey. Apparently the model presents some limitations in identifying patients with rheumatic conditions, since it underestimates prevalence and future drug expenditure. We obtained a R2 value of 0,45, which constitutes a good value comparing with the state of the art. After testing three scenarios we propose a model for financing IDS in Portugal. Conclusion - Drug information is a good alternative to diagnosis in determining morbidity level in a population basis through ambulatory care data. This model offers potential benefits to estimate chronic conditions and future drug costs in the Portuguese healthcare system. This information could be important to resource allocation decision process, especially concerning risk adjustment and healthcare financing.

Desenvolvimento de uma framework de argumentação Para apoio à tomada de decisão ubíqua

Os Sistemas de Apoio à Tomada de Decisão em Grupo (SADG) surgiram com o objetivo de apoiar um conjunto de decisores no processo de tomada de decisão. Uma das abordagens mais comuns na literatura para a implementação dos SADG é a utilização de Sistemas Multi-Agente (SMA). Os SMA permitem refletir com maior transparência o contexto real, tanto na representação que cada agente faz do decisor que representa como no formato de comunicação utilizado. Com o crescimento das organizações, atualmente vive-se uma viragem no conceito de tomada de decisão. Cada vez mais, devido a questões como: o estilo de vida, os mercados globais e o tipo de tecnologias disponíveis, faz sentido falar de decisão ubíqua. Isto significa que o decisor deverá poder utilizar o sistema a partir de qualquer local, a qualquer altura e através dos mais variados tipos de dispositivos eletrónicos tais como tablets, smartphones, etc. Neste trabalho é proposto um novo modelo de argumentação, adaptado ao contexto da tomada de decisão ubíqua para ser utilizado por um SMA na resolução de problemas multi-critério. É assumido que cada agente poderá utilizar um estilo de comportamento que afeta o modo como esse agente interage com outros agentes em situações de conflito. Sendo assim, pretende-se estudar o impacto da utilização de estilos de comportamento ao longo do processo da tomada de decisão e perceber se os agentes modelados com estilos de comportamento conseguem atingir o consenso mais facilmente quando comparados com agentes que não apresentam nenhum estilo de comportamento. Pretende-se ainda estudar se o número de argumentos trocados entre os agentes é proporcional ao nível de consenso final após o processo de tomada de decisão. De forma a poder estudar as hipóteses de investigação desenvolveu-se um protótipo de um SADG, utilizando um SMA. Desenvolveu-se ainda uma framework de argumentação que foi adaptada ao protótipo desenvolvido. Os resultados obtidos permitiram validar as hipóteses definidas neste trabalho tendo-se concluído que os agentes modelados com estilos de comportamento conseguem na maioria das vezes atingir um consenso mais facilmente comparado com agentes que não apresentam nenhum estilo de comportamento e que o número de argumentos trocados entre os agentes durante o processo de tomada de decisão não é proporcional ao nível de consenso final.

Intelligent decision support to predict patient barotrauma risk in intensive care units

The occurrence of Barotrauma is identified as a major concern for health professionals, since it can be fatal for patients. In order to support the decision process and to predict the risk of occurring barotrauma Data Mining models were induced. Based on this principle, the present study addresses the Data Mining process aiming to provide hourly probability of a patient has Barotrauma. The process of discovering implicit knowledge in data collected from Intensive Care Units patientswas achieved through the standard process Cross Industry Standard Process for Data Mining. With the goal of making predictions according to the classification approach they several DM techniques were selected: Decision Trees, Naive Bayes and Support Vector Machine. The study was focused on identifying the validity and viability to predict a composite variable. To predict the Barotrauma two classes were created: “risk” and “no risk”. Such target come from combining two variables: Plateau Pressure and PCO2. The best models presented a sensitivity between 96.19% and 100%. In terms of accuracy the values varied between 87.5% and 100%. This study and the achieved results demonstrated the feasibility of predicting the risk of a patient having Barotrauma by presenting the probability associated.

Labor supply response to international migration and remittances in the Republic of Haiti

The Republic of Haiti is the prime international remittances recipient country in the Latin American and Caribbean (LAC) region relative to its gross domestic product (GDP). The downside of this observation may be that this country is also the first exporter of skilled workers in the world by population size. The present research uses a zero-altered negative binomial (with logit inflation) to model households' international migration decision process, and endogenous regressors' Amemiya Generalized Least Squares method (instrumental variable Tobit, IV-Tobit) to account for selectivity and endogeneity issues in assessing the impact of remittances on labor market outcomes. Results are in line with what has been found so far in this literature in terms of a decline of labor supply in the presence of remittances. However, the impact of international remittances does not seem to be important in determining recipient households' labor participation behavior, particularly for women.

Interpersonal Power: A Review, Critique, and Research Agenda

Power is a fundamental force in social relationships and is pervasive throughout various types of interactions. Although research has shown that the possession of power can change the powerholder, the full extent of power's consequences on individuals' decision making capabilities and social interactions within organizations is not fully understood. The goal of this paper is to review, synthesize, and critique the literature on power with a focus on its organizational and managerial implications. Specifically, we propose a definition of power that takes into account its three defining characteristics-having the discretion and means to enforce one's will-and summarize the extant literature on how power influences individuals' thoughts, emotions, and actions both in terms of prosocial and antisocial outcomes. In addition, we highlight important moderators of power and describe ways in which it can be studied in a more rigorous manner by examining methodological issues and pitfalls with regard to its measurement and manipulation. We also provide future research directions to motivate and guide the study of power by management scholars. Our desire is to present a thorough and parsimonious account of power's influence on individuals within an organizational context, as well as provide a foundation that scholars can build upon as they continue to make consequential contributions to the study of power.

Predicting species distributions for conservation decisions.

Species distribution models (SDMs) are increasingly proposed to support conservation decision making. However, evidence of SDMs supporting solutions for on-ground conservation problems is still scarce in the scientific literature. Here, we show that successful examples exist but are still largely hidden in the grey literature, and thus less accessible for analysis and learning. Furthermore, the decision framework within which SDMs are used is rarely made explicit. Using case studies from biological invasions, identification of critical habitats, reserve selection and translocation of endangered species, we propose that SDMs may be tailored to suit a range of decision-making contexts when used within a structured and transparent decision-making process. To construct appropriate SDMs to more effectively guide conservation actions, modellers need to better understand the decision process, and decision makers need to provide feedback to modellers regarding the actual use of SDMs to support conservation decisions. This could be facilitated by individuals or institutions playing the role of 'translators' between modellers and decision makers. We encourage species distribution modellers to get involved in real decision-making processes that will benefit from their technical input; this strategy has the potential to better bridge theory and practice, and contribute to improve both scientific knowledge and conservation outcomes.

Importância da Programação Linear na Determinação de Informações de Gestão - Caso Moave, Sa

A Investigação Operacional vem demonstrando ser uma valiosa ferramenta de gestão nos dias de hoje em que se vive num mercado cada vez mais competitivo. Através da Programação Linear pode-se reproduzir matematicamente um problema de maximização dos resultados ou minimização dos custos de produção com o propósito de auxiliar os gestores na tomada de decisão. A Programação Linear é um método matemático em que a função objectivo e as restrições assumem características lineares, com diversas aplicações no controlo de gestão, envolvendo normalmente problemas de utilização dos recursos disponíveis sujeitos a limitações impostas pelo processo produtivo ou pelo mercado. O objectivo geral deste trabalho é o de propor um modelo de Programação Linear para a programação ou produção e alocação de recursos necessários. Optimizar uma quantidade física designada função objectivo, tendo em conta um conjunto de condicionalismos endógenas às actividades em gestão. O objectivo crucial é dispor um modelo de apoio à gestão contribuindo assim para afectação eficiente de recursos escassos à disposição da unidade económica. Com o trabalho desenvolvido ficou patente a importância da abordagem quantitativa como recurso imprescindível de apoio ao processo de decisão. The operational research has proven to be a valuable management tool today we live in an increasingly competitive market. Through Linear Programming can be mathematically reproduce a problem of maximizing performance or minimizing production costs in order to assist managers in decision making. The Linear Programming is a mathematical method in which the objective function and constraints are linear features, with several applications in the control of management, usually involving problems of resource use are available subject to limitations imposed by the production process or the market. The overall objective of this work is to propose a Linear Programming model for scheduling or production and allocation of necessary resources. Optimizing a physical quantity called the objective function, given a set of endogenous constraints on management thus contributing to efficient allocation of scarce resources available to the economic unit. With the work has demonstrated the importance of the quantitative approach as essential resource to support the decision process.

Unobserved heterogeneity and censoring in the demand for health care

This paper analyses the demand for private health care by Spanishhouseholds using a micro budget survey. The methodology used takescare of the three part decision process involved in this type ofbehaviour, namely the decision to use private health care, howoften to do so and how much to spend each time and also the effectsof unobserved heterogeneity. Since the theoretical frameworkcorresponds to the Grossman model of health investment, the resultsalso provide a test of the theory when these issues are considered.Finally, the obtained evidence also suggest that the current systemof tax deductions for private health care expenditures is regressive.

Analysis, modelling and visualisation of spatiotemporal data for urban studies

The proportion of population living in or around cites is more important than ever. Urban sprawl and car dependence have taken over the pedestrian-friendly compact city. Environmental problems like air pollution, land waste or noise, and health problems are the result of this still continuing process. The urban planners have to find solutions to these complex problems, and at the same time insure the economic performance of the city and its surroundings. At the same time, an increasing quantity of socio-economic and environmental data is acquired. In order to get a better understanding of the processes and phenomena taking place in the complex urban environment, these data should be analysed. Numerous methods for modelling and simulating such a system exist and are still under development and can be exploited by the urban geographers for improving our understanding of the urban metabolism. Modern and innovative visualisation techniques help in communicating the results of such models and simulations. This thesis covers several methods for analysis, modelling, simulation and visualisation of problems related to urban geography. The analysis of high dimensional socio-economic data using artificial neural network techniques, especially self-organising maps, is showed using two examples at different scales. The problem of spatiotemporal modelling and data representation is treated and some possible solutions are shown. The simulation of urban dynamics and more specifically the traffic due to commuting to work is illustrated using multi-agent micro-simulation techniques. A section on visualisation methods presents cartograms for transforming the geographic space into a feature space, and the distance circle map, a centre-based map representation particularly useful for urban agglomerations. Some issues on the importance of scale in urban analysis and clustering of urban phenomena are exposed. A new approach on how to define urban areas at different scales is developed, and the link with percolation theory established. Fractal statistics, especially the lacunarity measure, and scale laws are used for characterising urban clusters. In a last section, the population evolution is modelled using a model close to the well-established gravity model. The work covers quite a wide range of methods useful in urban geography. Methods should still be developed further and at the same time find their way into the daily work and decision process of urban planners. La part de personnes vivant dans une région urbaine est plus élevé que jamais et continue à croître. L'étalement urbain et la dépendance automobile ont supplanté la ville compacte adaptée aux piétons. La pollution de l'air, le gaspillage du sol, le bruit, et des problèmes de santé pour les habitants en sont la conséquence. Les urbanistes doivent trouver, ensemble avec toute la société, des solutions à ces problèmes complexes. En même temps, il faut assurer la performance économique de la ville et de sa région. Actuellement, une quantité grandissante de données socio-économiques et environnementales est récoltée. Pour mieux comprendre les processus et phénomènes du système complexe "ville", ces données doivent être traitées et analysées. Des nombreuses méthodes pour modéliser et simuler un tel système existent et sont continuellement en développement. Elles peuvent être exploitées par le géographe urbain pour améliorer sa connaissance du métabolisme urbain. Des techniques modernes et innovatrices de visualisation aident dans la communication des résultats de tels modèles et simulations. Cette thèse décrit plusieurs méthodes permettant d'analyser, de modéliser, de simuler et de visualiser des phénomènes urbains. L'analyse de données socio-économiques à très haute dimension à l'aide de réseaux de neurones artificiels, notamment des cartes auto-organisatrices, est montré à travers deux exemples aux échelles différentes. Le problème de modélisation spatio-temporelle et de représentation des données est discuté et quelques ébauches de solutions esquissées. La simulation de la dynamique urbaine, et plus spécifiquement du trafic automobile engendré par les pendulaires est illustrée à l'aide d'une simulation multi-agents. Une section sur les méthodes de visualisation montre des cartes en anamorphoses permettant de transformer l'espace géographique en espace fonctionnel. Un autre type de carte, les cartes circulaires, est présenté. Ce type de carte est particulièrement utile pour les agglomérations urbaines. Quelques questions liées à l'importance de l'échelle dans l'analyse urbaine sont également discutées. Une nouvelle approche pour définir des clusters urbains à des échelles différentes est développée, et le lien avec la théorie de la percolation est établi. Des statistiques fractales, notamment la lacunarité, sont utilisées pour caractériser ces clusters urbains. L'évolution de la population est modélisée à l'aide d'un modèle proche du modèle gravitaire bien connu. Le travail couvre une large panoplie de méthodes utiles en géographie urbaine. Toutefois, il est toujours nécessaire de développer plus loin ces méthodes et en même temps, elles doivent trouver leur chemin dans la vie quotidienne des urbanistes et planificateurs.