[pt] O planejamento e a gestão de atividades esportivas é uma área promissora e pouco explorada para aplicações de Pesquisa Operacional. Os problemas nesta área são em geral de formulação simples e alcançam grande difusão nos meios de comunicação. Embora sua formulação seja simples, em geral estes problemas são difíceis de serem resolvidos em termos computacionais. Os resultados de muitos trabalhos acadêmicos nesta área têm sido aceitos como soluções para problemas reais e várias soluções vem sendo implementadas na prática. Esta tese tem como objetivo principal estudar dois tipos de problemas que surgem na área de esportes: a programação de tabelas e os problemas da classificação. A programação de tabelas para competições esportivas é uma tarefa difícil, na qual diversas técnicas de otimização combinatória têm sido aplicadas. Nesta tese, formula-se o Problema do Torneio com Viagens Espelhado como um problema de otimização em grafos. O problema é resolvido utilizando- se algoritmos aproximados. Apresentam-se duas heurísticas para este problema. A primeira é muito rápida e serve para fornecer soluções iniciais para a segunda, que é capaz de obter soluções de boa qualidade em tempos razoáveis. São deduzidos limites duais para um tipo particular de instâncias. Estes limites permitem provar a otimalidade das soluções obtidas heuristicamente para instâncias muito maiores do que as maiores instâncias resolvidas na literatura. Por ultimo, é apresentado um modelo de programação linear inteira para o problema, ao qual são acrescentadas desigualdades válidas. Os problemas da classificação visam obter condições, necessárias e suficientes, para a classificação de uma determinada equipe para as finais de um campeonato em relação ao número de pontos a ser obtido. São apresentados modelos de programação linear inteira que permitem resolver estes problemas no contexto do Campeonato Brasileiro de Futebol. / [en] Sports management is a very attractive and not very explored area for applications of Operations Research. Problems in this area use to have simple formulations and reach a big coveragge by the media. Although their formulations are simple, in general these problems are difficult to be solved in computational terms. The results of many academic works in this area have been accepted as solutions for real problems and some solutions are being implemented. This thesis has the main objective of studying two types of problems that appear in the sports area: the fixture creation and the qualification problems. Fixture creation (also known as sport scheduling) for sport competitions is a difficult task, in which several combinatorial optimization techniques has been applied. In this thesis, the Mirrored Traveling Tournament Problem is formulated as a graph optmization problem. The problem is solved using approximation algorithms. Two heuristics are introduced for this problem. The first one is very fast and is used to supply initial solutions for the second one which is able to obtain high quality solutions in reasonable computation times. Dual limits are deduced for a particular type of instances. These limits allow to prove the optimality of the heuristically abtained solutions for instances that are much bigger than those soved in the literature. Finally, an integer programming model is introduced in wich valid inequalities are added. The qualification problems aim to obtain necessary and sufficient conditions for the playoffs qualification of a given team in terms of the number of points to be obtained. Integer programming models are introduced which allow solving these problems in the context of the Brazilian Football Championship.

[pt] O objetivo do presente estudo foi investigar a possibilidade de alterações de ratings soberanos de países emergentes produzirem efeitos no mercado acionário brasileiro. Para tanto, adotou-se o teste estatístico paramétrico de estudo de evento, amplamente utilizado para testes de eficiência semi-forte de mercado. Os resultados sugerem que alterações de ratings soberanos de países emergentes produzem efeitos no comportamento dos preços do mercado acionário brasileiro, ainda que sua intensidade esteja associada ao tipo de informação que foi incorporada. Notícias negativas, principalmente os rebaixamentos de outlook, carregam um conteúdo informacional maior do que as positivas. Observou-se ainda a existência de antecipação dos anúncios negativos por parte dos agentes. / [en] The objective of the study was to investigate the possibility that sovereign rating changes of emerging countries impact the brazilian equity market. For such, the parametric statistical test of event study was adopted, widely utilized for semi-strong efficiency market tests. The results indicate that emerging markets sovereign rating changes produce effects over the behavior of brazilian equity market prices, although the intensity of the impact is associated to the type of information that was incorporated. The study shows that negative news, specially the negative outlook rating assignments, produce higher effects on prices compared to positive news. Futhermore, it was noted that market participants anticipate negative news.

[pt] Esta dissertação objetivará a unificação de duas metodologias de algoritmos evolutivos consagradas para tratamento de problemas ou do tipo combinatórios, ou do tipo numéricos, num único algoritmo com representação mista. Trata-se de um algoritmo evolutivo inspirado na física quântica com representação mista binário-real do espaço de soluções, o AEIQ-BR. Este algoritmo trata-se de uma extensão do modelo com representação binária de Jang, Han e Kin, o AEIQ-B para otimizações combinatoriais, e o de representação real de Abs da Cruz, o AEIQ-R para otimizações numéricas. Com fins de exemplificação do novo algoritmo proposto, o discutiremos no contexto de neuroevolução, com o propósito de configurar completamente uma rede neural com alimentação adiante em termos: seleção de variáveis de entrada; números de neurônios na camada escondida; todos os pesos existentes; e tipos de funções de ativação de cada neurônio. Esta finalidade em se aplicar o algoritmo AEIQ-BR à neuroevolução – e também, numa analogia ao modelo NEIQ-R de Abs da Cruz – receberá a denominação NEIQ-BR. N de neuroevolução, E de evolutivo, IQ de inspiração quântica, e BR de binário-real. Para avaliar o desempenho do NEIQ-BR, utilizarse- á um total de seis casos benchmark de classificação, e outros dois casos reais, em campos da ciência como: finanças, biologia e química. Resultados serão comparados com algoritmos de outros pesquisadores e a modelagem manual de redes neurais, através de medidas de desempenho. Através de testes estatísticos concluiremos que o algoritmo NEIQ-BR apresentará um desempenho significativo na obtenção de previsões de classificação por neuroevolução. / [en] This work aimed to unify two methodologies of evolutionary algorithms to treat problems with or combinatorial characteristics, or numeric, on a unique algorithm with mix representation. It is an evolutionary algorithm inspired in quantum physics with mixed representation of the solutions space, called QIEABR. This algorithm is an extension of the model with binary representation of the chromosome from Jang, Han e Kin, the QIEA-B for combinatorial optimization, and numeric representation from Abs da Cruz, the QIEA-R for numerical optimizations. For purposes of exemplification of the new algorithm, we will introduce the algorithm in the context of neuro-evolution, in order to completely configure a feed forward neural network in terms of: selection of input variables; numbers of neurons in the hidden layer; all existing synaptic weights; and types of activation functions of each neuron. This purpose when applying the algorithm QIEA-BR to neuro-evolution receive the designation of QIEN-BR. QI for quantum-inspired, E for evolutive, N for neuro-evolution, and BR for binary-real representation. To evaluate the performance of QIEN-BR, we will use a total of six benchmark cases of classification, and two real cases in fields of science such as finance, biology and chemistry. Results will be compared with algorithms of other researchers and manual modeling of neural networks through performance measures. Statistical tests will be provided to elucidate the significance of results, and what we can conclude is that the algorithm QIEN-BR better performance others researchers in terms of classification prediction.

[pt] Esta dissertação propõe uma metodologia, baseada em procedimentos quantitativos, para auxiliar o diagnóstico de indivíduos portadores de doença cardíaca. A metodologia proposta foi implementada e analisada em um grupo de indivíduos do banco de dados público intitulado Heart Disease Database (Base de Dados pública de Doença Cardíaca) (Aha, atualizado em 2001), diagnosticados nas cidades de Cleveland e Long Beach, nos Estados Unidos. Os resultados obtidos neste estudo foram comparados aos resultados de outros autores encontrados na literatura, de forma a se ter uma medida da qualidade dos resultados aqui obtidos. Foram utilizadas também outras técnicas de classificação de padrões conhecidas na literatura, denominadas Análise Discriminante e Algoritmo C4.5, de forma a estabelecer comparações com os resultados obtidos nesta dissertação utilizando Redes Neurais, e aplicar a metodologia sugerida na divisão dos conjuntos de treinamento/generalização. Os resultados obtidos foram satisfatórios. Um percentual de acerto médio de 91,0 % foi atingido, enquanto que outros resultados de estudos usando a mesma base de dados alcançaram percentuais de acerto médio de 83,0 % (Ho & Chou, 2001) e 83,5 % (Hu, Li, Cai & Xu, 2004). O desempenho da Rede Neural também foi melhor quando comparado ao da Análise Discriminante e do Algoritmo C4.5. A metodologia de divisão dos conjuntos de treinamento/generalização sugerida nesta dissertação promoveu melhorias em todas as três técnicas de classificação de padrões utilizadas. Acredita-se que os resultados obtidos poderão auxiliar as condutas médicas em relação ao diagnóstico de doença cardíaca, podendo, portanto, vir a ser úteis na prevenção e/ou tratamento de doenças cardíacas. / [en] This dissertation proposes a methodology, established in quantitative procedures, to assist the diagnostic of individuals with heart disease. The proposed methodology was implemented and analyzed in a group of individuals of the public database called Heart Disease Database (Aha, current in 2001), diagnosed in the cities of Cleveland and Long Beach, in the United States. The results gotten in this study had been compared with the results of other authors found in literature to have a measure of the quality of the results gotten here. Others techniques of classification of standards known in literature had also been used, called Discriminate Analysis and C4.5 Algorithm, to establish comparisons with the results gotten in this dissertation using Neural Networks, and to apply the methodology suggested in the division of the sets of training/generalization. The gotten results were satisfactory. A percentage of average rightness of 91.0 % was reached, whereas other results of studies using the same database had reached percentages of average rightness of 83.0 % (Ho & Chou, 2001) and 83.5 % (Hu, Li, Cai & Xu, 2004). The performance of the Neural Network was also better when compared with Discriminate Analysis and C4.5 Algorithm. The methodology of division of the sets of training/generalization suggested in this dissertation promoted improvements in all the three used techniques of classification of standards. It´s believable that the gotten results will be able to assist the medical behaviors in relation to the diagnostic of heart disease, becoming useful in the prevention and/or treatment of heart diseases.

[pt] Sistemas Fuzzy-Genéticos compreendem uma área que une Sistemas de Inferência Fuzzy e Meta-Heurísticas prevalentes nos conceitos de seleção natural e recombinação genética. Esta é de grande interesse para a comunidade científica, pois propicia a descoberta de conhecimento em áreas onde a compreensão do fenômeno em estudo é exíguo, além de servir de apoio à decisão para gestores público-privados. O objetivo desta dissertação é desenvolver um novo Sistema Fuzzy-Genético Genérico, denominado Genetic Programming Fuzzy Inference System (GPFIS). O principal aspecto do modelo GPFIS são as componentes do seu processo de Inferência Fuzzy. Esta estrutura é composta em sua base pela Programação Genética Multigênica e pretende: (i ) possibilitar o uso de operadores de agregação, negação e modificadores linguísticos de forma simplificada; (ii ) empregar heurísticas de definição do consequente mais apropriado para uma parte antecedente; e (iii ) usar um procedimento de defuzzificação, que induzido pela forma de fuzzificação e sobre determinadas condições, pode proporcionar uma estimativa mais acurada. Todas estas são contribuições que podem ser estendidas a outros Sistemas Fuzzy-Genéticos. Para demonstrar o aspecto genérico, o desempenho e a importância de cada componente para o modelo proposto, são formuladas uma série de investigações empíricas. Cada investigação compreende um tipo de problema: Classificação, Previsão, Regressão e Controle. Para cada problema, a melhor configuração obtida durante as investigações é usada no modelo GPFIS e os resultados são comparados com os de outros Sistemas Fuzzy-Genéticos e modelos presentes na literatura. Por fim, para cada problema é apresentada uma aplicação detalhada do modelo GPFIS em um caso real. / [en] Genetic Fuzzy Systems constitute an area that brings together Fuzzy Inference Systems and Meta-Heuristics that are often related to natural selection and genetic recombination. This area attracts great interest from the scientific community, due to the knowledge discovery capability in situations where the comprehension of the phenomenon under analysis is lacking. It can also provides support to decision makers. This dissertation aims at developing a new Generic Genetic Fuzzy System, called Genetic Programming Fuzzy Inference System (GPFIS). The main aspects of GPFIS model are the components which are part of its Fuzzy Inference procedure. This structure is basically composed of Multi-Gene Genetic Programming and intends to: (i ) apply aggregation operators, negation and linguistic hedges in a simple manner; (ii ) make use of heuristics to define the consequent term most appropriate to the antecedent part; (iii ) employ a defuzzification procedure that, driven by the fuzzification step and under some assumptions, can provide a most accurate estimate. All these features are contributions that can be extended to other Genetic Fuzzy Systems. In order to demonstrate the general aspect of GPFIS, its performance and the relevance of each of its components, several investigations have been performed. They deal with Classification, Forecasting, Regression and Control problems. By using the best configuration obtained for each of the four problems, results are compared to other Genetic Fuzzy Systems and models in the literature. Finally, applications of GPFIS actual cases in each category is reported.

[pt] A crescente integração econômica e financeira mundial vem continuamente intensificando a demanda por informações visando subsidiar a tomada de decisões de um investidor global, geralmente baseada em dois fatores primordiais: risco e retorno. Nesse contexto, tornam-se extremamente interessantes as informações produzidas pelas agências de classificação de risco. Tais agências representam, através de notas, o risco de uma determinada nação não arcar com suas dívidas. Conseqüentemente, ao classificar o risco soberano de um país, influenciam investidores de todo o mundo, impactando principalmente, os mercados emergentes, como o brasileiro. Assim, o objetivo deste trabalho é avaliar os efeitos de mudanças dos ratings soberanos brasileiros atribuídos pelas agências de classificação de risco, no mercado acionário nacional. É percorrido um histórico das agências de rating e dos principais bonds por elas avaliados. Também é fornecida uma detalhada descrição das características daquelas agências e a forma de que elas influenciariam o mercado de capitais. Em seguida, através de testes estatísticos, desenvolve-se um estudo de evento, para analisar os efeitos verificados sobre os retornos do índice BOVESPA, nos períodos de upgrade, downgrade ou reavaliação assinalados pelas agências.Por fim, resultados serão expostos e as conclusões apresentadas. / [en] The growing economic and financial integration of the world is continuously intensifying the demand for information, in order to subsidize the decision making of the global investor, generally based on two major factors: risk and return. In this context, the data produced by the Credit Risk Agencies becomes extremely interesting. Such Agencies represent, with grades, the risk of a specific nation does not pay its debt. Consequently, when there is a Sovereign Risk classification of a country, these companies influence investors all over the world, impacting mostly the emerging markets, as well as the Brazilian market. Therefore, the objective of this work is to evaluate the effects of Brazilian Sovereign ratings, attributed by the Credit Agencies, in the national stock bond markets. A history of the Credit Agencies and the most important bonds evaluated by them will be reviewed. Furthermore, a detailed description of the characteristics of those agencies and how they influence the capital markets will be provided. Following, through statistical tests, an event study will be developed to analyze the effects verified in the returns of BOVESPA index, in events of upgrade, downgrade and outlook revision signed by the Credit Agencies. Finally, results are provided and conclusions presented.

[pt] Um conjunto de teorias financeiras, tais como a hipótese do mercado eficiente e a teoria do passeio aleatório, afirma ser impossível prever o futuro do mercado de ações baseado na informação atualmente disponível. Entretanto, pesquisas recentes têm provado o contrário ao constatar uma relação entre o conteúdo de uma notícia corrente e o comportamento de um ativo. Nosso objetivo é projetar e implementar um algoritmo de predição que utiliza notícias jornalísticas sobre empresas de capital aberto para prever o comportamento de ações na bolsa de valores. Utilizamos uma abordagem baseada em aprendizado de máquina para a tarefa de predição do comportamento de um ativo nas posições de alta, baixa ou neutra, utilizando informações quantitativas e qualitativas, como notícias sobre o mercado financeiro. Avaliamos o nosso sistema em um dataset com seis mil notícias e nossos experimentos apresentam uma acurácia de 68.57 porcento para a tarefa. / [en] A set of financial theories, such as the eficient market hypothesis and the theory of random walk, says it is impossible to predict the future of the stock market based on currently available information. However, recent research has proven otherwise by finding a relationship between the content of a news and current behavior of an stock. Our goal is to develop and implement a prediction algorithm that uses financial news about joint-stock company to predict the stock s behavior on the stock exchange. We use an approach based on machine learning for the task of predicting the behavior of an stock in positions of up, down or neutral, using quantitative and qualitative information, such as financial. We evaluate our system on a dataset with six thousand news and our experiments indicate an accuracy of 68.57 percent for the task.

[pt] Perdendo em média mais de 20 por cento da base de alunos todo semestre, a evasão de alunos no ensino superior privado representa um desafio para a gestão dessas instituições. Diferentes abordagens são utilizadas para combater este problema. Para a gestão de marketing de retenção, a identificação dos alunos é o primeiro passo necessário para aplicar uma estratégia de interação personalizada. Nesse sentido, este trabalho apresenta uma metodologia quantitativa para classificação de risco de evasão de alunos ativos. Baseado em dados históricos de alunos que evadiram ou se formaram, modelos gerados por algoritmos de machine learning foram calculados e comparados e, na sequência, utilizados para classificar alunos ativos. Por fim, estimou-se o lifetime value desses alunos para auxiliar na definição de estratégias de retenção. / [en] Losing more than 20 percent of its students each semester, the student attrition in private graduation courses challenges its institutions management. Different approaches to address this problem have been used. To retention marketing management the identification of students is the first necessary step to apply a personalized interaction strategy. In this sense, this work uses a quantitative methodology to classify its students by risk of attrition. Based in historic data of former students of an institution, models were generated by machine learning algorithms and its results compared. Then they were used to classify active students in the educational institution. Afterwards, their lifetime value were estimated in order to help in the definition of retention strategies.

[pt] A estimação do risco em seguros de automóveis representa um difícil problema de regressão. As dificuldades vão desde a utilização de um grande número de variáveis discretas como explicativas, até a distribuição particular dos ruídos e uma quantidade expressiva de categorias com valores nulos e valores discrepantes. Supondo que os problemas de estimação estejam relacionados com a classificação do risco adotada pelo mercado, este trabalho propõe um método de classificação alternativo. O método desenvolvido foi baseado na técnica de análise fatorial, e no algoritmo de agrupamento de dados denominado fuzzy clustering system. Para avaliar a eficiência do método em solucionar os problemas de estimação, optou-se por utilizar o erro resultante da aplicação de modelos lineares generalizados. Ao final, o erro de estimação obtido diante da classificação proposta, foi comparado ao obtido diante da classificação usual de mercado. / [en] The estimation of car insurance risk rate represents a difficult regression problem. One of the difficulties of this problem is the use of a number of discrete independent variables and a specific error distribution that presents an expressive number of null and outlier values. Assuming that these estimation problems are related to the risk classification adopted by the insurance companies, this work proposes an alternative classification method. This method is based on factorial analysis techniques and on the algorithm known as Fuzzy Clustering System. To evaluate the efficiency of this method in solving the problems identified, the risk was estimated using generalized linear models. The errors from each model were obtained and compared between classifications.

[pt] A cada dia mais e mais satélites de alta resolução têm se tornado disponíveis, criando grande demanda por novos métodos de interpretação baseados em conhecimento. Estes métodos emulam parcialmente o trabalho do especialista em análise visual de imagens. Nesse contexto, o presente trabalho apresenta um modelo de classificação baseado no conhecimento do especialista aplicado a imagens de alta resolução. O modelo de interpretação consiste de três fases. A primeira inclui o conhecimento espectral e a informação de textura. Na segunda fase dados de SIG (sistema de informação geográfico) são combinados com o resultado da análise espectral através de regras nebulosas. Na terceira e última fase é introduzido o conhecimento multitemporal através de uma estimativa das possibilidades de transição entre classes de uma mesma área em um dado intervalo de tempo. Para validação desse modelo experimentos foram realizados em imagens IKONOS e fotos aéreas de 1999, 2001 e de 2002 da área do Parque Estadual da Pedra Branca, que é um importante fragmento da Floresta Atlântica situado no estado do Rio de Janeiro, Brasil. / [en] New high resolution satellites for commercial purposes became available in the few years. This increases the need of new automatic knowledge based image interpretation methods. Such methods partially emulate the reasoning of an image analyst during the visual image interpretation. The present work falls into this context and proposes an automatic classification model for high resolution remotely sensed images. The model consists of three stages. In the first stage only spectral and textural information are used for classification. In the second stage GIS (geographic information system) data are combined with the result of the spectral analysis by means of fuzzy rules. In the third stage the multitemporal knowledge is introduced by estimating class transition possibilities within a given time span. To validate the proposed model experiments were performed based on IKONOS images from 2001 and 2002 as well as aerial photos from 1999 of the Pedra Branca Park, which is an important Atlantic Forest fragment in the State Rio de Janeiro in Southeast Brazil.