A técnica de análise de sobrevivência tem sido muito utilizada por pesquisadores na área de saúde. Neste trabalho foi usada uma distribuição em análise de sobrevivência recentemente estudada, chamada distribuição exponencial generalizada. Esta distribuição foi estudada sob todos os aspectos: para dados completos e censurados, sob a presençaa de covariáveis e considerando sua extensão para um modelo multivariado derivado de uma função cópula. Para exemplificação desta nova distribuição, foram utilizados dados reais de câncer (leucemia mielóide aguda e câncer gástrico) que possuem a presença de censuras e covariáveis. Os dados referentes ao câncer gástrico tem a particularidade de apresentar dois tempos de sobrevida, um relativo ao tempo global de sobrevida e o outro relativo ao tempo de sobrevida livre do evento, que foi utilizado para a aplicação do modelo multivariado. Foi realizada uma comparação com outras distribuições já utilizadas em análise de sobrevivência, como a distribuiçãoo Weibull e a Gama. Para a análise bayesiana adotamos diferentes distribuições a priori para os parâmetros. Foi utilizado, nas aplicações, métodos de simulação de MCMC (Monte Carlo em Cadeias de Markov) e o software Winbugs. / Survival analysis methods has been extensively used by health researchers. In this work it was proposed the use a survival analysis model recently studied, denoted as generalized exponential distribution. This distribution was studied in all respects: for complete data and censored, in the presence of covariates and considering its extension to a multivariate model derived from a copula function. To exemplify the use of these models, it was considered real cancer lifetime data (acute myeloid leukemia and gastric cancer) in presence of censored data and covariates. The assumed cancer gastric lifetime data has two survival responses, one related to the total lifetime of the patient and another one related to the time free of the disease, that is, multivariate data associated to each patient. In these applications there was considered a comparative study with standard existing lifetime distributions, as Weibull and gamma distributions.For a Bayesian analysis we assumed different prior distributions for the parameters of the model. For the simulation of samples of the joint posterior distribution of interest, we used standard MCMC (Markov Chain Monte Carlo) methods and the software Winbugs.

Os processos de decisão de Markov (Markov Decision Process - MDP) têm sido usados para resolução de problemas de tomada de decisão sequencial. Existem problemas em que lidar com os riscos do ambiente para obter um resultado confiável é mais importante do que maximizar o retorno médio esperado. MDPs que lidam com esse tipo de problemas são chamados de processos de decisão de Markov sensíveis a risco (Risk-Sensitive Markov Decision Process - RSMDP). Dentre as diversas variações de RSMDP, estão os trabalhos baseados em utilidade exponencial que utilizam um fator de risco, o qual modela a atitude a risco do agente e que pode ser propensa ou aversa. Os algoritmos existentes na literatura para resolver esse tipo de RSMDPs são ineficientes se comparados a outros algoritmos de MDP. Neste projeto, é apresentada uma solução que pode ser usada em problemas maiores, tanto por executar cálculos apenas em estados relevantes para atingir um conjunto de estados meta partindo de um estado inicial, quanto por permitir processamento de números com expoentes muito elevados para os ambientes computacionais atuais. Os experimentos realizados evidenciam que (i) o algoritmo proposto é mais eficiente, se comparado aos algoritmos estado-da-arte para RSMDPs; e (ii) o uso da técnica LogSumExp permite resolver o problema de trabalhar com expoentes muito elevados em RSMDPs. / Markov Decision Process (MDP) has been used very efficiently to solve sequential decision-making problems. There are problems where dealing with environmental risks to get a reliable result is more important than maximizing the expected average return. MDPs that deal with this type of problem are called risk-sensitive Markov decision processes (RSMDP). Among the several variations of RSMDP are the works based on exponential utility that use a risk factor, which models the agent\'s risk attitude that can be prone or averse. The algorithms in the literature to solve this type of RSMDPs are inefficient when compared to other MDP algorithms. In this project, a solution is presented that can be used in larger problems, either by performing calculations only in relevant states to reach a set of meta states starting from an initial state, or by allowing the processing of numbers with very high exponents for the current computational environments. The experiments show that (i) the proposed algorithm is more efficient when compared to state-of-the-art algorithms for RSMDPs; and (ii) the LogSumExp technique solves the problem of working with very large exponents in RSMDPs

In this work we study the existence of nontrivial weak solutions for some Hamiltonian elliptic systems in dimension two, involving a potential function and nonlinearities which possess maximal growth with respect to a critical curve (hyperbola). We consider four different cases. First, we study Hamiltonian systems in bounded domains with potential function identically zero. The second case deals with systems of equations on the whole space, the potential function is bounded from below for some positive constant and satisfies some integrability conditions, while the nonlinearities involve weight functions containing a singulatity at the origin. In the third case, we consider systems with coercivity potential functions and nonlinearities with weight functions which may have singularity at the origin or decay at infinity. In the last case, we study Hamiltonian systems, where the potential can be unbounded or can vanish at infinity. To establish the existence of solutions, we use variational methods combined with Trudinger-Moser type inequalities for Lorentz-Sobolev spaces and a finite-dimensional approximation. / Neste trabalho estudamos a existência de soluções fracas não triviais para sistemas hamiltonianos do tipo elíptico, em dimensão dois, envolvendo uma função potencial e não linearidades tendo crescimento exponencial máximo com respeito a uma curva (hipérbole) crítica. Consideramos quatro casos diferentes. Primeiramente estudamos sistemas de equações em domínios limitados com potencial nulo. No segundo caso, consideramos sistemas de equações em domínio ilimitado, sendo a função potencial limitada inferiormente por alguma constante positiva e satisfazendo algumas de integrabilidade, enquanto as não linearidades contêm funções-peso tendo uma singularidade na origem. A classe seguinte envolve potenciais coercivos e não linearidades com funções peso que podem ter singularidade na origem ou decaimento no infinito. O quarto caso é dedicado ao estudo de sistemas em que o potencial pode ser ilimitado ou decair a zero no infinito. Para estabelecer a existência de soluções, utilizamos métodos variacionais combinados com desigualdades do tipo Trudinger-Moser em espaços de Lorentz-Sobolev e a técnica de aproximação em dimensão finita.

Submitted by Mariana Dornelles Vargas (marianadv) on 2015-06-01T12:45:08Z No. of bitstreams: 1 otimizacao_niveis.pdf: 2029201 bytes, checksum: a40cd7a9e26627e3677b30cfdb0cdd33 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-06-01T12:45:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 otimizacao_niveis.pdf: 2029201 bytes, checksum: a40cd7a9e26627e3677b30cfdb0cdd33 (MD5) Previous issue date: 2011 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Em um contexto empresarial, a competitividade entre companhias de um mesmo ramo de atividade se torna mais presente a cada dia que passa. Empresas estruturadas de forma enxuta em termos de custo podem ter maior vantagem competitiva sobre seus concorrentes. Reduzir custos é, portanto, um objetivo almejado por todas as organizações. A gestão e controle de estoques de produtos é um problema presente em diversas empresas e organizações. Diversos custos estão associados a este problema. O volume monetário relacionado é bastante grande. Assim, quanto melhor for o processo de controle e gerenciamento de estoques de uma empresa, menor será o custo para manutenção dos mesmos. Este trabalho propõe uma ferramenta para otimização dos níveis de estoque de uma rede varejista, considerando características como lucratividade, custos e atendimentos às demandas. Isto é feito através do uso de um método previsor baseado em Suavização Exponencial com Sazonalidade Multiplicativa, um módulo Otimizador baseado na metaheurística Guided Local Search, além de um Simulador Discreto Determinístico. A ferramenta conta com uma série de parâmetros que permitem a criação de diferentes cenários relativos ao sistema de estocagem da rede varejista. Os resultados obtidos durante a fase de experimentação da ferramenta demonstram sua capacidade de encontrar soluções para o problema de níveis de estoque de forma satisfatória, além de possibilitar a criação de cenários alternativos à realidade observada no sistema físico. / Competitiveness is an element that increases on a daily basis considering nowadays businesses. Companies with more efficient structures in terms of costs have an important advantage when compared to their competitors. This greatly motivates companies to reduce costs. Inventory control is an existing problem in many companies and organizations. Many types of costs are associated to this problem. Also, the amount of money involved in inventory maintenance is very considerable. So, the better the inventory control process is, the lower the costs related to it will be. This paperwork proposes a tool to optimize inventory levels on a retailer company, considering profit, costs and service level attendance. This is done by using a Forecasting Method called Exponential Smoothing with Multiplicative Seasonality, an Optimizer based on the Guided Local Search metaheuristic and a Discrete Deterministic Simulator. This tool uses a series of parameters in order to allow users to create different scenarios. The results obtained with the conducted experiments show that the tool is capable of finding good solutions to the problem of inventory levels, as well as creating alternative scenarios to operate the inventory system..

Made available in DSpace on 2016-04-27T16:57:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cristina Maria Brucki.pdf: 6111371 bytes, checksum: b3bc863e239ae0d524bf531803b64af5 (MD5) Previous issue date: 2011-11-25 / The present work is part of the use of Mathematical Modeling as a teaching strategy. It presents a modeling activity to teach Exponential Fuction and the relation between algebraic model of exponential function with the General Term of Geometric Progression model. The main goal is to analyze the effects of modeling in teaching. The object of the research were high school students of a public school in Sao Paulo. The research is qualitative, developed through participant observation, and the data was collected from the contextualized activities with the use of models. The theoretic referential where modeling conceptions developed by Honei Cerqueira Barbosa and the learning theory developed by Ausubel. The activity were developed using the Geometric Progression as an anchor in the formulation of a Exponential Fuction concept, for a significative learning. As a result, it's observable that the use of modeling in teaching can be practiced in any school, as long as the teacher is willing to do that, but that's not and easy task. That's because it's required that both the teacher and the student are committed to knowledge production. We can also assume that the modelling makes possible a reflexive learning, because the interest and the participation of the student are inherent in this methodology. Besides, we can realized that the modeling has the potential to make the student think critically, because it establishes a relation between mathematical content and real problems / O presente trabalho se insere nos estudos de utilização da Modelagem Matemática como estratégia de ensino. Nele é apresentada uma atividade de modelagem para o ensino da Função Exponencial e a relação do modelo algébrico de Função Exponencial com o modelo do Termo Geral da Progressão Geométrica. O objetivo principal é analisar os efeitos da modelagem no ensino. Os sujeitos da pesquisa foram alunos do primeiro ano do Ensino Médio de uma escola pública de São Paulo. A pesquisa é de natureza qualitativa, desenvolvida por meio da observação participante, sendo os dados coletados a partir de atividades contextualizadas com a utilização de modelos. Teve por referencial teórico concepções de modelagem de Jonei Cerqueira Barbosa e a teoria de aprendizagem de Ausubel. A atividade foi desenvolvida utilizando como âncora a Progressão Geométrica na construção do conceito de Função Exponencial, para uma aprendizagem significativa. Como resultado observa-se que a utilização da modelagem no ensino pode ser realizada em qualquer escola desde que o professor se disponha a isso, mas não é uma tarefa simples. Isso porque são exigidas do professor e do aluno um comprometimento com a produção do conhecimento Pode-se também concluir que a modelagem possibilita uma aprendizagem reflexiva, pois o interesse e a participação do aluno são inerentes a essa metodologia. Além disso, destaca-se como potencial da modelagem a formação da analise crítica no aluno, pois por meio dela é estabelecida a relação conteúdo matemático e problemas da realidade

Made available in DSpace on 2016-04-27T16:57:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rita Lobo Freitas.pdf: 39603413 bytes, checksum: 01cf126f8d014e4089338ad8785513e1 (MD5) Previous issue date: 2015-02-23 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This study aimed to investigate the behavior of students in a Mathematics degreecourse at a state university in Bahia, in order to understand how these individuals mobilize their mathematical and didactic knowledge built during graduation and during the process of experimentation about the exponential function. We intend, in this research, answer the following question: How do didactic organizations interfere in the construction of trainee's knowledge of mathematics degree about the concept of exponential function? As methodology, we used Artigue's Didactic Engineering (1988). The theoretical Frame work used was the Theory of Didactic Situations of Brousseau (1996, 2008) and Anthropological Didactics Theory of Chevallard (1999). ln the construction of problem Situations we supported in selected activities from analyzed textbooks and historical and epistemological study of mathematical object called exponential function. The proposed activities in a didactic sequence had been adapted in order to suit the characteristics of a milieu antagonistic, including software use (Geogebra and Excel). The analysis of collected data in experimentation stage, allowed to identify a group of positive characteristics which showed the influence of didactic organization in construction and consolidation of the students' knowledge, are these mathematical or didactic knowledge about exponential function / Neste estudo, objetivamos investigar o comportamento dos estudantes de um curso de Licenciatura em Matemática de uma universidade estadual na Bahia, no sentido de Perceber como esses sujeitos mobilizam seus saberes matemáticos e didáticos construídos durante a graduação e durante o processo de experimentação a respeito da função exponencial. Pretendemos, nesta pesquisa, responder à seguinte questão: como Organizações didáticas interferem na construção de conhecimentos/saberes de estagiários de Licenciatura em Matemática, sobre o conceito de função exponencial? Como metodologia, utilizamos a Engenharia Didática, de Artigue (1988). O quadro teórico que utilizamos foi composto pela Teoria das Situações Didáticas, de Brousseau (1996,2008), e pela Teoria Antropológica do Didático, de Chevallard (1999). Na construção das situações-problema, apoiamo-nos nas atividades selecionadas dos livros didáticos analisados e no estudo histórico-epistemológico do objeto matemático função exponencial. As atividades propostas na sequência didática foram adaptadas, no sentido de se adequar às características de um milieu antagonista, inclusive com uso de software (Geogebra e Excel). A análise dos dados colhidos na etapa de experimentação permitiu identificar um conjunto de características positivas que evidenciam a influência da organização didática na construção e na consolidação dos saberes dos estudantes, sejam esses saberes matemáticos ou didáticos, sobre a função exponencial

[pt] A presente tese se insere no contexto de previsão de séries temporais. Nesse sentido, embora muitas abordagens tenham sido desenvolvidas, métodos simples como o de amortecimento exponencial costumam gerar resultados extremamente competitivos muitas vezes superando abordagens com maior nível de complexidade. No contexto previsão, papers seminais na área mostraram que a combinação de previsões tem potencial para reduzir de maneira acentuada o erro de previsão. Especificamente, a combinação de previsões geradas por amortecimento exponencial tem sido explorada em papers recentes. Apesar da combinação de previsões utilizando Amortecimento Exponencial poder ser feita de diversas formas, um método proposto recentemente e chamado de Bagged.BLD.MBB.ETS utiliza uma técnica chamada Bootstrap Aggregating (Bagging) em combinação com métodos de amortecimento exponencial para gerar previsões mostrando que a abordagem é capaz de gerar previsões mensais mais precisas que todos os benchmarks analisados. A abordagem era considerada o estado da arte na utilização de Bagging e Amortecimento Exponencial até o desenvolvimento dos resultados obtidos nesta tese. A tese em questão se ocupa de, inicialmente, validar o método Bagged.BLD.MBB.ETS em um conjunto de dados relevante do ponto de vista de uma aplicação real, expandindo assim os campos de aplicação da metodologia. Posteriormente, são identificados motivos relevantes para redução do erro de e é proposta uma nova metodologia que utiliza Bagging, Amortecimento Exponencial e Clusters para tratar o efeito covariância, até então não identificado anteriormente na literatura do método. A abordagem proposta foi testada utilizando diferentes tipo de séries temporais da competição M3, CIF 2016 e M4, bem como utilizando dados simulados. Os resultados empíricos apontam para uma redução substancial na variância e no erro de previsão. / [en] This thesis is inserted in the context of time series forecasting. In this sense, although many approaches have been developed, simple methods such as exponential smoothing usually produce extremely competitive results, often surpassing approaches with a higher level of complexity. Seminal papers in time series forecasting showed that the combination of forecasts has the potential to dramatically reduce the forecast error. Specifically, the combination of forecasts generated by Exponential Smoothing has been explored in recent papers. Although this can be done in many ways, a specific method called Bagged.BLD.MBB.ETS uses a technique called Bootstrap Aggregating (Bagging) in combination with Exponential Smoothing methods to generate forecasts, showing that the approach can generate more accurate monthly forecasts than all the analyzed benchmarks. The approach was considered the state of the art in the use of Bagging and Exponential Smoothing until the development of the results obtained in this thesis. This thesis initially deals with validating Bagged.BLD.MBB.ETS in a data set relevant from the point of view of a real application, thus expanding the fields of application of the methodology. Subsequently, relevant motifs for error reduction are identified and a new methodology using Bagging, Exponential Smoothing and Clusters is proposed to treat the covariance effect, not previously identified in the method s literature. The proposed approach was tested using data from three time series competitions (M3, CIF 2016 and M4), as well as using simulated data. The empirical results point to a substantial reduction in variance and forecast error.

A técnica de análise de sobrevivência tem sido muito utilizada por pesquisadores na área de saúde. Neste trabalho foi usada uma distribuição em análise de sobrevivência recentemente estudada, chamada distribuição exponencial generalizada. Esta distribuição foi estudada sob todos os aspectos: para dados completos e censurados, sob a presençaa de covariáveis e considerando sua extensão para um modelo multivariado derivado de uma função cópula. Para exemplificação desta nova distribuição, foram utilizados dados reais de câncer (leucemia mielóide aguda e câncer gástrico) que possuem a presença de censuras e covariáveis. Os dados referentes ao câncer gástrico tem a particularidade de apresentar dois tempos de sobrevida, um relativo ao tempo global de sobrevida e o outro relativo ao tempo de sobrevida livre do evento, que foi utilizado para a aplicação do modelo multivariado. Foi realizada uma comparação com outras distribuições já utilizadas em análise de sobrevivência, como a distribuiçãoo Weibull e a Gama. Para a análise bayesiana adotamos diferentes distribuições a priori para os parâmetros. Foi utilizado, nas aplicações, métodos de simulação de MCMC (Monte Carlo em Cadeias de Markov) e o software Winbugs. / Survival analysis methods has been extensively used by health researchers. In this work it was proposed the use a survival analysis model recently studied, denoted as generalized exponential distribution. This distribution was studied in all respects: for complete data and censored, in the presence of covariates and considering its extension to a multivariate model derived from a copula function. To exemplify the use of these models, it was considered real cancer lifetime data (acute myeloid leukemia and gastric cancer) in presence of censored data and covariates. The assumed cancer gastric lifetime data has two survival responses, one related to the total lifetime of the patient and another one related to the time free of the disease, that is, multivariate data associated to each patient. In these applications there was considered a comparative study with standard existing lifetime distributions, as Weibull and gamma distributions.For a Bayesian analysis we assumed different prior distributions for the parameters of the model. For the simulation of samples of the joint posterior distribution of interest, we used standard MCMC (Markov Chain Monte Carlo) methods and the software Winbugs.

Os processos de decisão de Markov (Markov Decision Process - MDP) têm sido usados para resolução de problemas de tomada de decisão sequencial. Existem problemas em que lidar com os riscos do ambiente para obter um resultado confiável é mais importante do que maximizar o retorno médio esperado. MDPs que lidam com esse tipo de problemas são chamados de processos de decisão de Markov sensíveis a risco (Risk-Sensitive Markov Decision Process - RSMDP). Dentre as diversas variações de RSMDP, estão os trabalhos baseados em utilidade exponencial que utilizam um fator de risco, o qual modela a atitude a risco do agente e que pode ser propensa ou aversa. Os algoritmos existentes na literatura para resolver esse tipo de RSMDPs são ineficientes se comparados a outros algoritmos de MDP. Neste projeto, é apresentada uma solução que pode ser usada em problemas maiores, tanto por executar cálculos apenas em estados relevantes para atingir um conjunto de estados meta partindo de um estado inicial, quanto por permitir processamento de números com expoentes muito elevados para os ambientes computacionais atuais. Os experimentos realizados evidenciam que (i) o algoritmo proposto é mais eficiente, se comparado aos algoritmos estado-da-arte para RSMDPs; e (ii) o uso da técnica LogSumExp permite resolver o problema de trabalhar com expoentes muito elevados em RSMDPs. / Markov Decision Process (MDP) has been used very efficiently to solve sequential decision-making problems. There are problems where dealing with environmental risks to get a reliable result is more important than maximizing the expected average return. MDPs that deal with this type of problem are called risk-sensitive Markov decision processes (RSMDP). Among the several variations of RSMDP are the works based on exponential utility that use a risk factor, which models the agent\'s risk attitude that can be prone or averse. The algorithms in the literature to solve this type of RSMDPs are inefficient when compared to other MDP algorithms. In this project, a solution is presented that can be used in larger problems, either by performing calculations only in relevant states to reach a set of meta states starting from an initial state, or by allowing the processing of numbers with very high exponents for the current computational environments. The experiments show that (i) the proposed algorithm is more efficient when compared to state-of-the-art algorithms for RSMDPs; and (ii) the LogSumExp technique solves the problem of working with very large exponents in RSMDPs

Made available in DSpace on 2015-03-26T13:32:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 512216 bytes, checksum: fd4223913c0ad60bce75a563695255ec (MD5) Previous issue date: 2012-03-13 / In survival analysis, the response variable is the time of occurrence of an event of interest, denominated failure time. Another characteristic of the survival analysis is to incorporate to the study incomplete sample data, in which for a determined reason the occurrence of the event was not verified, being these data defined as censured. The objective of this paper was to compare the use of the parametric and non-parametric techniques to estimate the survival time of C. externa (Neuroptera: Chrysopidae), predator insect which feed on other insects as well as mite, under the effect of three commercial products nim-based: Neempro (10 g of azadirachtina L-1), Organic neem (3,3 g of Azadirachtina L-1) and Natuneem (1,5 g of azadirachtina L-1). With this objective the survival functions for the different concentrations of each product, through the non-parametric method of Kaplan-Meier were estimated and compared by the logrank test and by parametric techniques, using the Weibull and log-normal exponential tests. Besides that, a study in order to select the most parsimonious model was done, using for that the likelihood ratio test (LRT) as well as the Akaike information criterion (AIC). The estimates of the selected parametric model were used to determine the survival functions in the concentrations of the three products, with the purpose of comparing with the nonparametric estimator Kaplan-Meier. Once the best model was defined the median survival time of C. externa was calculated in the tested concentrations of the products. Taking into consideration the conditions described in this experiment, one can conclude that the concentrations of the nim-based products have influence in the survival of C. externa. The higher the concentration of the used products, the lower was the survival time and among the evaluated products, Neempro was the one which presented the least lethal to the natural predator. / Em análise de sobrevivência, a variável resposta é o tempo de ocorrência de um evento de interesse, denominado tempo de falha. Outra característica da análise de sobrevivência é incorporar ao estudo dados amostrais incompletos, que por algum motivo a ocorrência do evento não foi verificada, dados estes definidos como censurados. O objetivo deste trabalho foi comparar o uso das técnicas paramétricas e não-paramétricas para estimar o tempo de sobrevivência de C. externa (Neuroptera: Chrysopidae), inseto predador que se alimenta de outros insetos e ácaros, sob efeito de três produtos comerciais à base de nim: Neempro (10 g de azadirachtina L-1), Organic neem (3,3 g de Azadirachtina L-1) e Natuneem (1,5 g de azadiractina L-1). Com esse objetivo foram estimadas as funções de sobrevivência para as diferentes concentrações de cada produto, por meio do método não-paramétrico de Kaplan-Meier, e comparadas pelo teste logrank e por meio das técnicas paramétricas, utilizando os modelos exponencial, de Weibull e log-normal. Foi realizado ainda, um estudo com a finalidade de selecionar o modelo mais parcimonioso, utilizando para isto o teste da razão de verossimilhança (TRV) e o critério de informação de Akaike (AIC). As estimativas do modelo paramétrico selecionado foram usadas para determinar as funções de sobrevivência nas concentrações dos três produtos, com o objetivo de comparar com o estimador não-paramétrico de Kaplan-Meier. Definido o melhor modelo foi calculado o tempo mediano de sobrevivência do C. externa nas concentrações testadas dos produtos. Levando em consideração as condições descritas neste experimento, pode-se concluir que as concentrações dos produtos a base de nim possuem influencia na sobrevivência de C. externa. Quanto maior foi a concentração dos produtos utilizados, menor foi o tempo de sobrevivência e entre os produtos avaliados o Neempro foi o que apresentou ser o menos letal ao predador natural.