Os sistemas de transporte público (STP) são entidades complexas formados por vários subsistemas (administração, gerenciamento de frota, manutenção de veículos, segurança, bilhetagem, engenharia de tráfego, urbanismo, recursos humanos, entre outros). Os STP oferecem diversas rotas de veículos coletivos para atender os usuários do serviço mas o planejamento das rotas é uma das áreas que exigem atenção e são de difícil avaliação de desempenho. Estas rotas formam malhas que podem ser abstraídas como grafos, em vários tipos de representações, como por exemplo as paradas associadas aos nós e uma rota (ou linha) de veículos associada a uma sequência de conexões ou arestas que interligam estes pontos. Da representação do STP como grafos, é possível extrair informações importantes a partir de métricas como dimensões, centralidades, pesos, entre outras, e classificar o STP em algum modelo já estudado. A partir do modelo estabelecido, melhorias no sistema podem ser propostas e uma posterior re-análise dos resultados das novas medidas no modelo pode justificar ou não uma possível implementação destas propostas no sistema real. Neste trabalho um sistema de transporte público foi analisado como rede complexa, especificamente o STP de Curitiba, no estado do Paraná, Brasil. Demonstrou-se que este sistema, em representação espaço-L, possui características de rede complexa do tipo scale free. Tal sistema possuía onze categorias de rotas de ônibus, sendo que as principais categorias foram analisadas como rede complexa para avaliar sua influência nas métricas do sistema como um todo. Adicionalmente, combinando as métricas de redes complexas com o método k-means de agrupamento nesse STP, foram identificadas regiões geográficas da cidade que possuem as maiores e menores características de conectividade para os habitantes de Curitiba, sinalizando possíveis degradações de atendimento do sistema de transporte. O estudo revelou que, em Curitiba, a região central é a melhor servida, enquanto que algumas regiões periféricas no sudeste e nordeste da cidade são pouco favorecidas de transporte público. / Public transportation systems (PTS) are complex entities composed by many different subsystems (administration, vehicles management and maintenance, security, taxing, trafic engineering, urbanism, human resources and others). PTS offers various routes using public sharing vehicules to serve users, and the route planning is one of the issues that demand attention and has hard performance assessment. This routes form meshes in many types of representation, e. g., vehicle stops as nodes and a route as a sequence of links that connect their nodes. From PTS representation as graphs, it is possible to extract valuable informations from metrics as dimensions, centralities, weight and others, and to classify this PTS within some model already studied. Towards established models, system enhancements can be proposed and posterior re- analysis of such improved systems can justify or not their implementation in the real system. At this work a public transport system was analysed as Complex Network, specifically Curitiba’s PTS, (Paraná, Brazil). Here it was demonstrated that this system, represented in l-space, has network characteristics of scale-free networks. This system has eleven bus routes categories, in which main categories were analysed as complex networks to assess their influence on whole system metrics. Additionally, combining both complex network metrics and k-means method on this PTS, geographic areas of the city showing best and worst connectivity characteristics for the inhabitants of Curitiba were identified, which allows detecting potential transportation system weakness. This study revealed that Curitiba’s central region is best served, and some periphericals areas at southeast and northeast have low public transportation service.

CNPq / Este trabalho tem por objetivo apresentar uma nova proposta aos algoritmos de Demosaicing existentes, utilizando uma abordagem mais flexível quanto ao uso do Color filter array (CFA) em imagens coloridas de único sensor. O algoritmo proposto tem como base a estrutura de problemas inversos, cujo funcionamento utiliza um modelo de operação matriz-vetor que é adaptável ao CFA empregado. A partir deste conceito, o algoritmo trata o problema de Demosaicing como o de minimização de função custo, com um termo referente à dependência da estimativa com os dados obtidos e com o modelo de captura, o outro termo é relacionado aos conhecimentos observados em imagens que podem ser explorados para uma estimativa mais precisa, tal elemento é chamado de Prior. A proposta estabelecida tem como base algoritmos de regularização com foco na alta correlação presente entre os canais de cor (R, G e B), e na suavidade local de regiões uniformes, essa base formaliza o Prior empregado no trabalho. A minimização da proposta é atingida iterativamente através do IRLS-CG, que é a combinação de dois algoritmos de minimização eficientes, que apresenta rápidas respostas, e a capacidade de trabalhar com a norma L1 em conjunto com a norma L2. Com o intuito de atestar a qualidade do algoritmo proposto, foi elaborado um experimento em que o mesmo foi testado com diferentes CFAs e em situação com ruído gaussiano de 35dB e sem ruído algum em imagens da base de dados da Kodak, e os resultados comparados com algoritmos do estado-da-arte, no qual o desempenho da proposta apresentou resultados excelentes, inclusive em CFAs que destoam do padrão Bayer, que é o mais comumente usado na atualidade. / This research presents a new proposal to Demosaicing algorithms, using a more flexible approach to deal with the Color filter array (CFA) in single sensor color imaging. The proposed algorithm is structured in the inverse problems model, whose functions employ a CFA adaptive matrix-vector operational model. From this concept, the Demosaicing problem is treated as a cost function minimization with two terms, one referring to the dependence between the estimation and the data provided by the acquisition model, and other term related to features observed in images, which can be explored to form a more precise estimation, this last term is known as Prior. The established proposal is applied in regularization algorithms with focus on the high correlation among color channels (R, G, and B), and in the local smoothness of uniform regions. Both characteristics organize the Prior employed in this work. The minimization proposed is iteratively achieved through IRLS-CG, which is the combination of two efficient minimization algorithms, that presents quick responses, and the capacity to deal with L1 and L2 norm at the same time. The quality of the proposed algorithm is verified in an experiment in which varous CFA were used and a situation with 35dB gaussian noise and another one with no noise applied to the Kodak dataset, and the results were compared with state-of-the-art algorithms, in which the performance of the proposed Prior showed excellent results, including when the CFA is different from Bayer’s, which is the most commonly used pattern.

Este trabalho considera uma cadeia de suprimentos (CS) que opera com logística reversa. A modelagem da CS foi adaptada de um modelo de Programação Linear Inteira Mista (PLIM) da literatura que maximiza o valor presente líquido (VPL) esperado para o caso de uma empresa brasileira. Esta adaptação considera uma CS de menor complexidade, com um número menor de nós e produtos em relação à aplicação da literatura. A estrutura da CS considerada é formada por duas fábricas, dois centros de distribuição, dois pontos varejistas e quatro mercados consumidores, assim como fluxos de transporte direto e reverso de produtos. A modelagem da CS considera ainda incertezas na demanda e cenários com e sem tributação. Os resultados mostram os fluxos de transporte de produtos no sentido direto e reverso, estoques ao longo da CS, assim como aspectos econômicos segundo regras tributárias e incentivos fiscais. Estes aspectos econômicos são utilizados para justificar o investimento na logística reversa. Embora a incerteza na demanda altere o VPL esperado, que é maior quando cenários otimistas de demanda são considerados, resultados obtidos para diversos cenários de demanda mostram que esta alteração não é significativa. / This dissertation considers a supply chain (SC) with reverse logistics. The SC modeling has been modified for a Brazilian company from a MILP model which maximizes the expected net present value (NPV) found in the literature. This modification considers a low complexity SC with fewer number of nodes and products than the application of the literature.The SC structure is composed by two factories, two warehouses, two retailers, and four markets as well as direct and reverse flows of products. The SC modeling also considers demand uncertainty and cenarios with and without taxes. The results show direct and reverse flows of products, inventories, and economic aspects according to tax rules and incentives. These economic aspects are used to justify the investment in reverse logistics. Although the demand uncertainty changes the expected NPV, which is big for cenarios with optimistic demand, the results obtained for several cenarios of demand show that the expected NPV is not quite affected.