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Geração de colunas para problemas de corte em duas fases / Column generation for two starge cutting stock problems

Aline Aparecida de Souza Leão 02 March 2009 (has links)
O Problema da Mochila Compartimentada é uma extensão do Problema da Mochila, em que os itens solicitados são divididos em classes, de modo que a mochila deve ser subdividida em compartimentos, os quais têm capacidades limitadas e são carregados com itens da mesma classe. Além disso, a construção de um compartimento tem um custo fixo e ocasiona uma perda no espaço da mochila. O objetivo consiste em maximizar a soma dos valores dos itens, descontado o custo fixo de inclusão de compartimentos. Neste trabalho, são abordados dois métodos de solução. A primeira abordagem é uma heurística, que consiste na combinação de duas heurísticas da literatura. A segunda abordagem é o método Geração de Colunas, que além de fornecer um novo limitante superior para o Problema da Mochila Compartimentada, ao final do método o problema mestre foi resolvido com as variáveis definidas como inteiras, obtendo uma solução factível. Em ambos os métodos, o modelo não-linear é decomposto em dois modelos lineares, no qual, um gera compartimentos e o outro os seleciona. Os resultados obtidos com as duas abordagens foram comparados com um limitante superior e se mostraram bastante satisfatórios / The Compartmentalized Knapsack Problem is an extension of the classical Knapsack Problem, where the ordered items are partitioned into classes, in such way that the knapsack must be divided into compartments, each one having limited capacity. In addition, the building of a compartment has a fixed cost and involves a loss of the overall capacity. The objective is to maximize the sum of the items utility value, minus the fixed costs of the compartments. This dissertation presents two solving methods. The first approach is a heuristic method, which is a combination of two heuristics from the literature. The second approach is a Column Generation method, that apart from it gives a new upper bound to the Compartmentalized Knapsack Problem, in the end of the method the master problem was solved with the variables defined as integer, that supplies a feasible solution. In both methods, the mathematical non linear model is decomposed into two linear models, one generates the compartments, and the other selects them to compose the knapsack. The results obtained with these two approaches were compared with an upper bound and they showed very efficient
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On the automatic design of decision-tree induction algorithms / Sobre o projeto automático de algoritmos de indução de árvores de decisão

Rodrigo Coelho Barros 06 December 2013 (has links)
Decision-tree induction is one of the most employed methods to extract knowledge from data. There are several distinct strategies for inducing decision trees from data, each one presenting advantages and disadvantages according to its corresponding inductive bias. These strategies have been continuously improved by researchers over the last 40 years. This thesis, following recent breakthroughs in the automatic design of machine learning algorithms, proposes to automatically generate decision-tree induction algorithms. Our proposed approach, namely HEAD-DT, is based on the evolutionary algorithms paradigm, which improves solutions based on metaphors of biological processes. HEAD-DT works over several manually-designed decision-tree components and combines the most suitable components for the task at hand. It can operate according to two different frameworks: i) evolving algorithms tailored to one single data set (specific framework); and ii) evolving algorithms from multiple data sets (general framework). The specific framework aims at generating one decision-tree algorithm per data set, so the resulting algorithm does not need to generalise beyond its target data set. The general framework has a more ambitious goal, which is to generate a single decision-tree algorithm capable of being effectively applied to several data sets. The specific framework is tested over 20 UCI data sets, and results show that HEAD-DTs specific algorithms outperform algorithms like CART and C4.5 with statistical significance. The general framework, in turn, is executed under two different scenarios: i) designing a domain-specific algorithm; and ii) designing a robust domain-free algorithm. The first scenario is tested over 35 microarray gene expression data sets, and results show that HEAD-DTs algorithms consistently outperform C4.5 and CART in different experimental configurations. The second scenario is tested over 67 UCI data sets, and HEAD-DTs algorithms were shown to be competitive with C4.5 and CART. Nevertheless, we show that HEAD-DT is prone to a special case of overfitting when it is executed under the second scenario of the general framework, and we point to possible alternatives for solving this problem. Finally, we perform an extensive experiment for evaluating the best single-objective fitness function for HEAD-DT, combining 5 classification performance measures with three aggregation schemes. We evaluate the 15 fitness functions in 67 UCI data sets, and the best of them are employed to generate algorithms tailored to balanced and imbalanced data. Results show that the automatically-designed algorithms outperform CART and C4.5 with statistical significance, indicating that HEAD-DT is also capable of generating custom algorithms for data with a particular kind of statistical profile / Árvores de decisão são amplamente utilizadas como estratégia para extração de conhecimento de dados. Existem muitas estratégias diferentes para indução de árvores de decisão, cada qual com suas vantagens e desvantagens tendo em vista seu bias indutivo. Tais estratégias têm sido continuamente melhoradas por pesquisadores nos últimos 40 anos. Esta tese, em sintonia com recentes descobertas no campo de projeto automático de algoritmos de aprendizado de máquina, propõe a geração automática de algoritmos de indução de árvores de decisão. A abordagem proposta, chamada de HEAD-DT, é baseada no paradigma de algoritmos evolutivos. HEAD-DT evolui componentes de árvores de decisão que foram manualmente codificados e os combina da forma mais adequada ao problema em questão. HEAD-DT funciona conforme dois diferentes frameworks: i) evolução de algoritmos customizados para uma única base de dados (framework específico); e ii) evolução de algoritmos a partir de múltiplas bases (framework geral). O framework específico tem por objetivo gerar um algoritmo por base de dados, de forma que o algoritmo projetado não necessite de poder de generalização que vá além da base alvo. O framework geral tem um objetivo mais ambicioso: gerar um único algoritmo capaz de ser efetivamente executado em várias bases de dados. O framework específico é testado em 20 bases públicas da UCI, e os resultados mostram que os algoritmos específicos gerados por HEAD-DT apresentam desempenho preditivo significativamente melhor do que algoritmos como CART e C4.5. O framework geral é executado em dois cenários diferentes: i) projeto de algoritmo específico a um domínio de aplicação; e ii) projeto de um algoritmo livre-de-domínio, robusto a bases distintas. O primeiro cenário é testado em 35 bases de expressão gênica, e os resultados mostram que o algoritmo gerado por HEAD-DT consistentemente supera CART e C4.5 em diferentes configurações experimentais. O segundo cenário é testado em 67 bases de dados da UCI, e os resultados mostram que o algoritmo gerado por HEAD-DT é competitivo com CART e C4.5. No entanto, é mostrado que HEAD-DT é vulnerável a um caso particular de overfitting quando executado sobre o segundo cenário do framework geral, e indica-se assim possíveis soluções para tal problema. Por fim, é realizado uma análise detalhada para avaliação de diferentes funções de fitness de HEAD-DT, onde 5 medidas de desempenho são combinadas com três esquemas de agregação. As 15 versões são avaliadas em 67 bases da UCI e as melhores versões são utilizadas para geração de algoritmos customizados para bases balanceadas e desbalanceadas. Os resultados mostram que os algoritmos gerados por HEAD-DT apresentam desempenho preditivo significativamente melhor que CART e C4.5, em uma clara indicação que HEAD-DT também é capaz de gerar algoritmos customizados para certo perfil estatístico dos dados de classificação
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Estudo de métodos de solução para problemas de corte de itens irregulares em recipientes irregulares / Study of solution methods for the irregular bin packing problem

Felipe Augusto Aureliano 30 June 2017 (has links)
Dentro da classe de problemas de corte e empacotamento, existem os problemas de corte de itens irregulares (não-circulares e não-retangulares), os quais visam determinar um arranjo ótimo de objetos irregulares menores (itens), sem sobreposição, dentro de objetos maiores (recipientes) a fim de atender a uma demanda. Possuem grande importância prática, uma vez que surgem em vários tipos de indústrias, como a têxtil, a de móveis e a de calçados, por exemplo. Entre estes problemas, ainda temos o chamado problema de corte de itens irregulares em recipientes, no qual estes últimos são fechados, isto é, possuem dimensões fixas, podendo ser retangulares ou irregulares. Neste caso, o objetivo é arranjar todos os itens de modo a utilizar o menor número possível de recipientes. A estes problemas, uma outra restrição ainda pode ser adicionada: os recipientes podem ter defeitos, isto é, áreas onde não pode ser posicionado qualquer item, e regiões com diferentes níveis de qualidade, chamadas de zonas de qualidades, em que apenas determinados itens podem ser alocados. Neste trabalho, portanto, introduzimos um conjunto de heurísticas construtivas para a resolução do problema de corte de itens irregulares em recipientes irregulares com defeitos e zonas de qualidades. Os experimentos computacionais foram realizados utilizando um conjunto com 15 instâncias adaptadas de outro problema de corte de itens irregulares, uma vez que não encontramos instâncias disponíveis na literatura para o problema abordado neste trabalho. Os resultados mostraram que todos os métodos são capazes de resolver o problema em um tempo computacional considerado baixo, sendo que alguns deles apresentam melhor desempenho que outros. / Within the class of cutting and packing problems, there are some problems known as nesting problems, which aim to determine an optimal arrangement of smaller irregular objects (items), without overlap, inside larger objects (bins) in order to attend a demand. They have practical importance, since they arise in many types of industries, such as textiles, furniture and footwear, for example. Among these problems, we still have the so-called irregular bin packing problem in which the bins are closed, that is, they have fixed dimensions, and may be rectangular or irregular. In this case, the goal is to arrange all items in order to use the least amount of bins. To these problems, another constraint can still be added: the bins may have defects, that is, areas where no item can be placed, and different levels of quality, called quality zones, where only specific items can be allocated. In this work, therefore, we introduce a set of constructive heuristics to solve the irregular bin packing problem in which the bins have defects and quality zones. The computational experiments were carried out using a set of 15 instances adapted from another nesting problem, since we did not find instances available in the literature for the problem addressed in this work. The results showed that all methods can solve the problem in a low computational time, and also that some of them perform better than others.
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Planejamento de operações de manutenção submarina. / Planning problem of offshore maintenance.

Aradi, Thabiani Cristine 12 January 2015 (has links)
A presente pesquisa buscou resolver o problema de planejamento de operações submarinas através das perspectivas de programação de tarefas e dimensionamento de frota. O problema consistiu em estabelecer a melhor sequência de tarefas a serem atendidas por embarcações levando em consideração sua compatibilidade, regras de sequenciamento e o tamanho da frota. O problema é uma extensão do modelo clássico de roteirização com janelas de tempo com o objetivo de minimizar os custos associados à roteirização e as perdas econômicas associadas às interrupções de produção. A resolução do trabalho concentrou-se no curto e longo prazo, utilizando como principal método de solução a heurística Simulated Anneling por meio de um algoritmo de simulação-otimização. / This research aimed at solving the problem of planning underwater operations that involves job scheduling and fleet sizing decisions. The problem consisted in establish the best sequence of tasks to be atended by vessels taking into account compatibility constraints, sequencing rules and the size of the fleet. The problem is an extension of the classical vehicle routing problem with time windows. The objective is to minimize the routing costs and the economic losses associated with production losses. The solution procedure focused on short and long-term decisions based on the heuristic Simulated Anneling through a simulation-optimization algorithm.
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Flexible flow line com tempos de setup: métodos heurísticos / Flexible flow line with setup times: heuristic methods

Fuchigami, Helio Yochihiro 03 May 2010 (has links)
Este trabalho aborda o problema de programação da produção em um flexible flow line com tempos de setup. De acordo com a literatura, este ambiente pode ser considerado como um caso especial do Flow Shop com múltiplas máquinas, onde as tarefas podem saltar estágios. Neste estudo, foram analisados dois problemas: o primeiro, com tempos de setup independentes da sequência, e o segundo, com setup dependente da sequência de tarefas. Além disso, o setup das máquinas para as tarefas pode ser antecipado ou não. No primeiro caso, as máquinas de um estágio podem ser preparadas para o processamento de uma tarefa antes do seu término no estágio anterior. Se o setup não pode ser antecipado, a tarefa deve esperar o seu término no estágio de produção anterior. Este ambiente produtivo pode ser encontrado em um vasto número de indústrias tais como química, eletrônica, automotiva e têxtil. A medida de desempenho dos problemas é a duração total da programação (makespan). Este é um critério apropriado para sistemas de produção com grandes cargas de trabalho e em que a utilização dos recursos produtivos em longo prazo deve ser otimizada. O exame da literatura mostrou que há poucos estudos abordando a programação em flexible flow line. Considerando este aspecto, este trabalho apresenta heurísticas construtivas originais para a obtenção de programações apropriadas ao problema mencionado. Uma extensiva experimentação computacional foi executada para avaliar o desempenho relativo das heurísticas. Os resultados experimentais foram analisados e discutidos. / This work addresses the job scheduling on a flexible flow line with separate setup times. According to the literature, this scheduling problem can be considered as a special case of the Flow Shop with multiple machines, where the jobs may skip stages. Two modeled problems have been studied. In the first scheduling problem the setup times are sequence independent, and in the second one these times are sequence dependent. Moreover, the machine setup task can be either anticipatory or non-anticipatory. In the first case, a k-stage machine may be prepared for a job processing before its completion on the k-1 production stage. Otherwise, the setup task must wait for the job completion on the former production stage. This production environment can be found in a number of industries such as chemicals, electronics, automotive, and textiles. The performance measure of the production schedules is the makespan, that is, the total time to complete the schedule. This is an appropriate performance criterion for production systems with large workloads, and where the utilization of productive resources in the long term should be optimized. The literature examination has shown that there is a small number of studies dealing with flexible flow line scheduling. Having this in mind, this work introduces original constructive heuristics in order to obtain suitable schedules for the aforementioned scheduling problem. An extensive computational experience has been carried out in order to evaluate the relative performance of the heuristics. Experimental results are discussed.
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Empacotamento de itens irregulares considerando balanceamento da carga / Irregular bin packing considering loading balancing

Silva, Raquel Akemi Okuno Kitazume da 21 June 2017 (has links)
O problema de empacotamento de itens irregulares com balanceamento da carga é encontrado no carregamento de aviões, caminhões e navios. O objetivo é empacotar itens irregulares utilizando o menor número de recipientes possível de forma que os recipientes estejam balanceados, que os itens não se sobreponham e estejam inteiramente contidos no recipiente. Neste trabalho, propomos três heurísticas bases com três variações cada para o problema com recipientes retangulares e irregulares. As heurísticas utilizam abordagens diferentes para representar os itens e para fazer o balanceamento. Uma das heurísticas utiliza malha para representação dos itens e faz o balanceamento dividindo o recipiente em quadrantes e revezando a alocação dos itens entre eles de forma que o balanceamento é feito de forma indireta. Tal heurística resolve o problema tanto para recipientes retangulares quanto irregulares. A segunda heurística utiliza a representação dos itens por polígonos e impossibilita a sobreposição de itens utilizando a técnica do nofit polygon. A heurística constrói a solução item por item, sem posições fixas e a cada item alocado, os itens são deslocados em direção ao centro de gravidade desejado do recipiente. Esta heurística resolve apenas problemas com recipientes retangulares. A última heurística é uma adaptação da heurística anterior para a resolução do problema com recipientes irregulares, de forma que o problema é resolvido em duas fases. Cada heurística base possui três variações cada, totalizando nove heurísticas. As heurísticas foram comparadas com outro trabalho da literatura e conseguiram melhorar os resultados para nove das dezenove instâncias testadas. / The irregular bin packing problem with load balancing is found in the loading of airplanes, trucks and ships. The aim is to use as few bins as possible to pack all the items so that all bins are balanced, items do not overlap and are fully contained in the bin. In this work, we propose three base heuristics with three variations each for the problem with rectangular and irregular bin. The three heuristics use different approaches to represent the items and to balance the bin. One of the heuristics uses a grid to represent the items and does the balancing by dividing the container into quadrants and alternating the allocation of items between them so that the balancing is done indirectly. Such heuristic solves the problem for both rectangular and irregular bins. The second heuristic uses the representation of items by polygons and uses the nofit polygon technique. The heuristic constructs the solution item by item, with no fixed positions and with each item allocated, the items are shifted towards the desired center of gravity of the bin. This heuristic only solves problems with rectangular bins. The last heuristic is an adaptation of the previous one to solve the problem with irregular bins, so that the problem is solved in two phases. Each base heuristic has three variations, totaling nine heuristics. The heuristics were compared with other work in the literature and managed to improve the results for nine of the nineteen instances tested.
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Tomada de decisão, heurísticas e vieses na análise das demonstrações contábeis / Decision making, Heuristics and biases in financial dtatement analysis

Roberto Bomgiovani Cazzari 22 December 2016 (has links)
Essa tese foi desenvolvida com vistas a responder ao seguinte problema de pesquisa:as heurísticas e os vieses influenciam o processo decisório dos indivíduos quando confrontados com demonstrações financeiras e contábeis publicadas pelas empresas? Baseando-se na Prospect Theory de Kahneman e Tversky, buscou-se verificar como as heurísticas da ancoragem, representatividade e disponibilidade geravam vieses e influenciavam o modo como os usuários tomam suas decisões utilizando informações de cunho contábil e financeiro. Para tanto, foram submetidos questionários contendo situações de decisão junto aos estudantes de graduação da Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da Universidade de São Paulo e aos analistas profissionais de uma grande instituição financeira brasileira. 369 estudantes e 55 analistas responderam o questionário proposto. Para evitar com que os resultados pudessem não ser confiáveis, nenhum dos respondentes sabiam que o questionário buscava identificar vieses no processo de tomada de decisão. Para os colaboradores, foi exposto que a pesquisa versava sobre o processo de tomada de decisão com base na divulgação de informações contábeis e financeiras, sem fazer qualquer menção ao estudo das finanças comportamentais ou vieses. Os resultados obtidos divergiram quando foram comparados os dois públicos estudados nessa tese: analistas de mercado de capitais e estudantes de uma das melhores faculdades de negócio do Brasil. Os resultados sugeriram que o uso da heurística da ancoragem não se mostrou significativa nem para os analistas e nem para os estudantes. Entretanto, o uso da heurística da disponibilidade se mostrou estatisticamente significativa, assim como a presença da noção de correlação ilusória e o efeito isolamento. Por sua vez, o efeito reflexão e a não observação da regressão à média foram percebidos somente na amostra composta pelos analistas profissionais da instituição financeira. Finalmente, o uso da heurística da representatividade só teve efeito estatístico na presença dos alunos. / This thesis has been developed in order to answer the following research problem: the heuristics and biases influence the decision-making process of individuals when faced with financial and accounting statements published by the companies? Based on the Prospect Theory of Kahneman and Tversky, this research sought to determine how the heuristics of anchoring and adjustment, representativeness and availability generated biases and influenced how users make decisions using accounting and financial nature information. To this end, questionnaires containing decision situations were submitted to undergraduate students of the School of Economics, Business and Accounting of the University of São Paulo and the professional analysts of a large Brazilian financial institution. 369 students and 55 analysts answered the proposed questionnaire. To avoid that the results could not be trusted, none of the respondents knew that the questionnaire sought to identify biases in the decision-making process. It was explained that the survey questionnaire was about the decision-making process based on the disclosure of accounting and financial information, without making any mention of the study of behavioral biases. The results diverged when both public studied were compared in this thesis: capital market analysts and students of one of the best business schools in Brazil. The results suggested that the use of the anchoring and adjustment heuristic was not significant neither for the analysts and neither for the students. However, the use of the availability heuristic was statistically significant, as the presence of the concept of illusory correlation and the isolation effect. In turn, the reflection effect and no observation of regression to the mean were perceived only in the sample of the professional analysts of the financial institution. Finally, the use of the representativeness heuristic only had statistical effect in the student\'s sample.
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Julgando sob incerteza: heurísticas e vieses e o ensino de probabilidade e estatística / Judging under uncertainty: heuristics and biases and teaching of probability and statistics

Claudio Roberto de Oliveira 15 April 2016 (has links)
Ao encontrar o conteúdo de probabilidade e estatística no ensino médio no Brasil, o aluno se depara com uma abordagem matemática da teoria, fruto de uma tradição escolar onde a matemática sempre foi ensinada de forma determinística, fornecendo resultados e resoluções de problemas como se fossem exatos dentro de diversos contextos. É o que verificamos em um referencial dos livros didáticos utilizados pelos professores nas escolas, em que encontramos um destaque para uma abordagem permeada por formalismos e excessivas fórmulas com notações da teoria dos conjuntos, com pouca ou por vezes ausência total de discussões que permitam uma visão consistente da teoria referente às disciplinas de probabilidade e estatística. Diante de tal cenário, muitos vieses de raciocínio são encontrados e citados frequentemente em trabalhos voltados para a formação de professores com foco na educação estatística, como erros e dificuldades na concepção de conceitos de probabilidade e estatística. Vamos abordar o trabalho de alguns autores sobre o raciocínio humano no que se refere a erros, vieses e falácias em uma variedade de padrões mentais. Os padrões são identificados como heurísticas utilizadas pelas pessoas ao julgar sob incerteza, em que elas se apoiam em um número limitado de princípios que reduzem o trabalho complexo mental de fornecer probabilidade e predizer valores por simples julgamentos de forma sistemática. Utilizaremos estes próprios princípios heurísticos em uma sondagem destes possíveis modelos mentais para, em seguida, serem aplicadas na forma de ações em sala de aula. A finalidade é tentar ampliar o espectro do raciocínio do aluno para que ele tenha mais embasamento ao fazer estimativas e previsões em diferentes contextos. Finalmente, estas atividades foram testadas para verificarmos sua efetividade diante de modelos mentais que podem persistir, como apontam as referências, mesmo em estudantes e profissionais suficientemente treinados em estatística. / To find the contents of probability and statistics in high school in Brazil, the student is faced with a mathematical approach to the theory, the result of a school tradition in which mathematics has always been taught in a deterministic way, providing results and troubleshooting as if they were accurate within different contexts. It is what we see in a reference textbooks used by teachers in schools, where we find a highlight for permeated approach formalities and excessive formulas with notations of set theory, with little or sometimes total lack of discussions to enable a consistent view theory related to the disciplines of probability and statistics. Faced with such a scenario, many reasoning biases are found and often cited in studies related to teacher education with a focus on statistics education, such as errors and difficulties in designing concepts of probability and statistics. We will address the work of some authors on human reasoning which concentrates errors, biases and fallacies in a variety of mental patterns. The patterns are identified as heuristics that people use in judging under uncertainty, where they rely on a limited number of principles that reduce complex mental work to provide probability and predict values for simple trials systematically. We will use these very principles heuristic in a survey of these possible mental models to then be applied, in a second step, actions in the classroom. The purpose is to try to broaden the spectrum of student reasoning so that it has more basis to make estimates and forecasts in different contexts. Finally, these activities were tested in order to verify its effectiveness before mental models that may persist, as shown by the references, even for students and sufficiently trained in statistical professionals.
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Formulações matemáticas e estratégias de resolução para o problema job shop clássico. / Integer programming formulations and resolutions strategies for the classic job shop problem.

Gomez Morales, Sergio Wilson 11 May 2012 (has links)
O ambiente produtivo denominado job shop representa empresas manufatureiras com características como: alta variedade de produtos, volume baixo de produção e uma fábrica dividida em áreas funcionais. O problema abordado neste trabalho trata da determinação do programa de produção (scheduling) de cada lote de produtos no ambiente job shop, com a premissa de que cada produto a ser elaborado surge através de um pedido realizado pelo cliente com especificações e particularidades próprias. O objetivo do trabalho é apresentar e examinar de forma detalhada as formulações matemáticas do tipo linear inteira mista (PLIM), encontradas na literatura para o ambiente que consideram a função objetivo do makespan. Além disso, se estabelece uma nova formulação matemática que auxilia a simulação do ambiente. Todas as formulações foram comparadas através de suas dimensões e testes computacionais. Adicionalmente são apresentadas três diferentes estratégias de resolução que permitem a exploração de soluções obtidas através de diferentes metodologias. A primeira estratégia estabelece para cada instância uma solução inicial que promove uma redução do número de combinações a serem avaliadas pelo software, a segunda estratégia combina duas formulações tornando uma formulação unificada, e a terceira estratégia, estabelece um processo que utiliza duas formulações de forma consecutiva compondo um procedimento sistemático. Experimentos computacionais indicam que a formulação com melhor desempenho para o problema de job shop é a formulação de Manne (1960) por obter o melhor limitante superior (upper bound). A formulação proposta apresenta o melhor limitante inferior (lower bound). Todas as formulações melhoram seus resultados através do uso das estratégias propostas. / The operational job shop environment, represents manufacturing companies with high product variety, low volume production and an organization divided into functional areas. The problem addressed in this work determines the production schedule of each batch production, with the premise that each product results from a request made by the client with specifications and its own particularities. The main objective here is to present and to examine in detail the mathematical integer - linear program formulations (MILP) from the literature for the job shop classic environment, which considers the makespan objective. Furthermore, a new mathematical formulation is provided to help with the simulation of the environment. All the formulations were compared by mathematical dimensions and computational tests. In addition, three different strategies are presented to promote the exploration of solutions obtained from new methodologies. The first strategy defines an initial solution for each problem and promotes a reduction of the combination number to be evaluated by the software. The second strategy considers the combination of two mathematical formulations under one objective function. The third strategy establishes a procedure in which two mathematical formulations are used consecutively, creating a systematic procedure. Computational experiments demonstrate that the best formulation for the job shop problem is the Manne (1960) formulation, since it obtains the best upper bound. The proposal formulation obtains the best lower bound. All of the formulations improve their results through the use of the proposed strategies.
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Julgando sob incerteza: heurísticas e vieses e o ensino de probabilidade e estatística / Judging under uncertainty: heuristics and biases and teaching of probability and statistics

Oliveira, Claudio Roberto de 15 April 2016 (has links)
Ao encontrar o conteúdo de probabilidade e estatística no ensino médio no Brasil, o aluno se depara com uma abordagem matemática da teoria, fruto de uma tradição escolar onde a matemática sempre foi ensinada de forma determinística, fornecendo resultados e resoluções de problemas como se fossem exatos dentro de diversos contextos. É o que verificamos em um referencial dos livros didáticos utilizados pelos professores nas escolas, em que encontramos um destaque para uma abordagem permeada por formalismos e excessivas fórmulas com notações da teoria dos conjuntos, com pouca ou por vezes ausência total de discussões que permitam uma visão consistente da teoria referente às disciplinas de probabilidade e estatística. Diante de tal cenário, muitos vieses de raciocínio são encontrados e citados frequentemente em trabalhos voltados para a formação de professores com foco na educação estatística, como erros e dificuldades na concepção de conceitos de probabilidade e estatística. Vamos abordar o trabalho de alguns autores sobre o raciocínio humano no que se refere a erros, vieses e falácias em uma variedade de padrões mentais. Os padrões são identificados como heurísticas utilizadas pelas pessoas ao julgar sob incerteza, em que elas se apoiam em um número limitado de princípios que reduzem o trabalho complexo mental de fornecer probabilidade e predizer valores por simples julgamentos de forma sistemática. Utilizaremos estes próprios princípios heurísticos em uma sondagem destes possíveis modelos mentais para, em seguida, serem aplicadas na forma de ações em sala de aula. A finalidade é tentar ampliar o espectro do raciocínio do aluno para que ele tenha mais embasamento ao fazer estimativas e previsões em diferentes contextos. Finalmente, estas atividades foram testadas para verificarmos sua efetividade diante de modelos mentais que podem persistir, como apontam as referências, mesmo em estudantes e profissionais suficientemente treinados em estatística. / To find the contents of probability and statistics in high school in Brazil, the student is faced with a mathematical approach to the theory, the result of a school tradition in which mathematics has always been taught in a deterministic way, providing results and troubleshooting as if they were accurate within different contexts. It is what we see in a reference textbooks used by teachers in schools, where we find a highlight for permeated approach formalities and excessive formulas with notations of set theory, with little or sometimes total lack of discussions to enable a consistent view theory related to the disciplines of probability and statistics. Faced with such a scenario, many reasoning biases are found and often cited in studies related to teacher education with a focus on statistics education, such as errors and difficulties in designing concepts of probability and statistics. We will address the work of some authors on human reasoning which concentrates errors, biases and fallacies in a variety of mental patterns. The patterns are identified as heuristics that people use in judging under uncertainty, where they rely on a limited number of principles that reduce complex mental work to provide probability and predict values for simple trials systematically. We will use these very principles heuristic in a survey of these possible mental models to then be applied, in a second step, actions in the classroom. The purpose is to try to broaden the spectrum of student reasoning so that it has more basis to make estimates and forecasts in different contexts. Finally, these activities were tested in order to verify its effectiveness before mental models that may persist, as shown by the references, even for students and sufficiently trained in statistical professionals.

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