Resumo em Português:

O problema tratado neste trabalho consiste em cortar uma placa retangular em peças menores retangulares, de modo que a perda seja minimizada. A placa, entretanto, contém defeitos bem localizados. Propomos uma abordagem em grafo E/OU para representação das soluções possíveis e um método de enumeração implícita para determinar a solução ótima. Resultados computacionais demonstram a efetividade da abordagem.

Resumo em Inglês:

This paper addresses to the two-dimensional cutting problem where a rectangular plate is to be cut into smaller rectangular pieces, in such a way as to minimizing the waste. However, the plate has a number of well-located defects. We propose an AND/OR-graph approach to represent the feasible solutions and a branch and bound method in order to search the graph. Computational experiments show that the approach is effective.

Resumo em Português:

Nos últimos anos, uma coleção de técnicas para a melhoria da qualidade foi desenvolvida, no Japão, por Genichi Taguchi no planejamento, na evolução e na fabricação de produtos industrializados. Esta revolução no campo da qualidade despertou o interesse, no mundo inteiro, de vários engenheiros e estatísticos, que propuseram vários métodos alternativos, mais claros e eficientes do que aqueles propostos por Taguchi. Nelder e Lee observaram que a metodologia de Taguchi conduz a um modelo conjunto para a média e dispersão, usando modelos lineares generalizados. Eles mostraram como esta classe é geral e suficiente para a análise desses modelos. O objetivo deste artigo é fazer uma síntese da modelagem conjunta da média e dispersão, proposta por Nelder e Lee, explicitando, de uma forma concisa, os principais pontos da teoria.

Resumo em Inglês:

In the last years, in Japan, Genichi Taguchi developed some techniques to improve the quality of the products during its design, evolution and manufacture. His ideas have raised the attention of engineers and statisticians around the world who have proposed some alternative methods that are simpler and more efficient than Taguchi's methods. Nelder and Lee observed that Taguchi's methodology lead up to a joint model for the mean and dispersion employing generalized linear models. They showed that this class is general and sufficient to analyze Taguchi's Models. The purpose of this work is to describe joint modeling of mean and dispersion that was proposed by Nelder and Lee and the key points of the theory in a concise manner.

Resumo em Português:

A alocação de recursos é um dos problemas clássicos abordados pela Pesquisa Operacional. A inserção de modelos de Análise de Envoltória de Dados (DEA) nesse contexto traz novas possibilidades de estudo, em especial quando combinada com o uso de algoritmos de programação inteira. Este artigo apresenta um algoritmo para distribuição de recursos discretos usando modelos DEA de forma seqüencial. O método proposto é aplicado no estudo de caso da alocação de vagas docentes na Universidade Federal Fluminense. Os resultados são comparados com aqueles obtidos pela comissão encarregada da distribuição das vagas.

Resumo em Inglês:

The resource allocation is one of the main problems in Operational Research. The use of Data Envelopment Analysis (DEA) in this field is a new feature with a great potential, mainly when combined with integer programming problems. This paper presents an algorithm to allocate integer resources using a step-by-step DEA algorithm. We applied the proposed approach to a real case study, which consists in allocating teacher positions in some departments of Universidade Federal Fluminense. We compare the results with those obtained by the official commission.

Resumo em Português:

Estudamos, através da simulação de um modelo de filas, o serviço de correio eletrônico (e-mail) realizado pela rede de computadores do Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo, com o objetivo de identificar características estatísticas e avaliar seu desempenho. Uma análise do fluxo de mensagens foi feita para obter informações sobre o processo de chegadas, o tempo de serviço e a proporção de sucessos na entrega, além de outras características. Com base nessas informações, um modelo de filas é proposto e simulado para avaliar os tempos de espera das mensagens nesse sistema. O efeito de alterações nos parâmetros do modelo é também estudado.

Resumo em Inglês:

We study, through simulation of a queuing model, the e-mail service provided by the Internet site of the Institute of Mathematics and Statistics of University of São Paulo, in order to identify statistics characteristics and to evaluate its performance. A data analysis of messages flow was done to obtain insight about the arrival process, the service time and the proportion of success, besides other characteristics. From this, a queuing model is proposed and simulated to evaluate waiting times of the messages in the system. The effect of changes in the parameters of the model is also studied.

Resumo em Português:

O Problema de Formação de Células de Manufatura (PFCM) é uma questão central para um projeto de geração de células de produção em sistemas de manufatura. Este problema é basicamente descrito por um conjunto de partes de produtos e máquinas. O objetivo é o de construir clusters ou células de manufatura associando produtos com agrupamentos de máquinas. Este trabalho apresenta um novo algoritmo evolutivo híbrido para a solução do PFCM. São mostrados resultados computacionais do algoritmo proposto para um conjunto de instâncias disponíveis na literatura. Das 36 instâncias analisadas, o algoritmo proposto encontrou uma solução superior aos existentes em 8 casos e em 26 instâncias encontrou a mesma melhor solução da literatura.

Resumo em Inglês:

The Manufacturing Cell Formation Problem (MCFP) is a crucial component of a cell production design in a manufacturing system. This problem is composed by a set of parts of products to be manufactured and machines. The objective is to construct manufacturing clusters by associating products with cell machines. This paper presents a new hybrid evolutionary algorithm to solve the MCFP. Computational results with the proposed algorithm on a set of instances available in the literature are also presented. For 8 out of 36 instances considered, the propose method overcame the previous results from the literature and for 26 instances, the same best solutions were found.

Resumo em Português:

Relata-se uma nova proposta de solução para o problema de localização de estações de rádio base. Tal proposta é baseada na resolução de um problema min-max-min, que possui natureza multinível e é não diferenciável. Para contornar estas dificuldades e poder usar métodos de otimização mais robustos e eficientes, como os métodos de Gradiente e de Newton, transformamos esse problema em um problema diferenciável, usando uma função suavizadora de classe C<FONT FACE=Symbol>¥</FONT>. Assim, a solução é obtida resolvendo-se uma seqüência de subproblemas diferenciáveis que gradualmente aproximam-se do problema original. O uso desta técnica, chamada Suavização Hiperbólica, permite contornar várias das dificuldades apresentadas no problema original. Um algoritmo contendo as essencialidades do método é apresentado. Além da modelagem min-max-min inicial, propomos também três modelagens variantes, que abordam outros aspectos do problema de localização de estações de rádio base. Um conjunto de resultados computacionais é apresentado considerando as modelagens propostas neste trabalho.

Resumo em Inglês:

We report a new proposal to solve the base station location problem. This proposal is related to a non-differentiable min-max-min problem with multi-level nature. In order to overcome these difficulties and, thus, to be able to use more robust and efficient optimization tools, such as Gradient and Newton methods, we have developed a smoothing strategy using a special smoothing function of class C<FONT FACE=Symbol>¥</FONT>. Then, the final solution is obtained by solving a sequence of differentiable sub-problems which gradually approaches the original problem. The use of this technique, called Hyperbolic Smoothing, permits to overcome the main difficulties that arise from the original problem. Besides the initial min-max-min modelling, we propose three variant methods through which other issues of the base station location problem are also taken into account. An algorithm containing the essentialities of the method is also presented together a set of computational results.

Resumo em Português:

O Problema da Diversidade Máxima (PDM) consiste em, dado um conjunto N composto de n elementos, selecionar um subconjunto M <FONT FACE=Symbol>Ì</FONT> N de forma tal que os elementos de M possuam a maior diversidade possível entre eles. O PDM pertence à classe de problemas NP-Difícil limitando, com isso, o uso exclusivo de métodos exatos e tornando atrativo o desenvolvimento de novos métodos heurísticos na solução aproximada deste problema. Neste trabalho são propostos métodos heurísticos de construção e busca local que, combinados, são usados como base em diferentes versões do algoritmo GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure). Incluímos como objetivos analisar o impacto destas heurísticas no desempenho da metaheurística GRASP. Resultados computacionais mostram que os algoritmos propostos sempre alcançam uma solução ótima quando esta é conhecida e, para instâncias maiores, apresentam um desempenho médio superior quando comparados com as melhores heurísticas GRASP da literatura.

Resumo em Inglês:

The Maximum Diversity Problem (MDP) consists of, given a set N with n elements, selecting a subset M <FONT FACE=Symbol>Ì</FONT> N such that the elements of M have the most possible diversity among them. The MDP belongs to the class of NP-Hard problems limiting the exclusive use of exact methods and turning attractive the development of heuristics to solve the problem. In this work we propose constructive and local search heuristics which are used in different versions of GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure). We also analyze the impact of this heuristics in the GRASP performance. Computational results show that the proposed algorithms always find an optimal solution when this one is known and, for larger instances, produce an average performance better than well known versions of GRASP from the literature.

Resumo em Português:

As previsões das potências ativa e reativa se constituem numa ferramenta de extremo valor na monitoração de Sistemas de Energia Elétrica. Com base nisso, este trabalho tem por objetivo, apresentar uma nova técnica de previsão horária de potência reativa a curto prazo, por subestação, baseado na linearidade existente entre as potências ativa e reativa, ou seja, a potência reativa pode ser explicada diretamente pela potência ativa através de uma regressão linear. A fim de melhorar o desempenho da previsão, são incorporadas ao modelo simples, variáveis defasadas das potências acopladas a uma correção para autocorrelação serial (Método Iterativo de Cochrane-Orcutt). E, além disso, como os dados de potência reativa apresentam comportamento heterocedástico, o método de estimação dos coeficientes do modelo por mínimos quadrados não se mostra adequado, por isso, foi utilizada uma solução robusta conhecida como mínimos quadrados reponderados iterativamente (IRLS). A previsão de potência reativa a curto-prazo é dividida em "in sample" e "out of sample", onde esta é aplicada a períodos horários em até um mês à frente. Com intuito de aumentar a precisão dos resultados, os dados são classificados através de uma rede neural não supervisionada conhecida como mapas auto-organizáveis de Kohonen (SOM).

Resumo em Inglês:

The forecasting of reactive and active power is an important tool in the monitoring of an Electrical Energy Systems. The present work has as main purpose the introduction of a new short-term reactive power hourly forecast technique by substations, based on the linearity between reactive and active power through linear regression. In order to improve the forecasting, distributed lags of powers are included in the simple model with a correction for serial autocorrelation (Iterative Method of Cochrane-Orcutt). Moreover as reactive power data have heterocedasticity behavior, the estimation method of the coefficients through least squares is not appropriate. For that reason, it is used a robust solution known as Iteratively Reweighted Least Squares Estimation (IRLS). The short-term reactive power forecast is divided two periods "in sample" and "out of sample". In order to increase the forecast results, it is necessary to reduce the sample dimension using a methodology to cluster of data. These clusters are classified via an unsupervised learning neural network Kohonen Self-Organized Map.

Resumo em Português:

A técnica de árvores de falhas é uma das principais ferramentas empregadas em confiabilidade e análise de risco para o suporte nas tomadas de decisão e controle de gestores na busca da garantia da execução satisfatória das funções de um dado sistema e seus componentes, considerando as condições ambientais e de operação. Um dos principais problemas referentes à análise de árvores de falhas atualmente enfatizados na literatura refere-se à construção de procedimentos que aliem eficiência computacional e precisão quando do cálculo da probabilidade de ocorrência do evento topo da árvore, probabilidade esta geralmente considerada como a probabilidade de falha do sistema. Este trabalho sugere uma maneira de tratar deste problema de inferência através da remoção prévia das redundâncias da árvore e da subseqüente aplicação de algoritmos recursivos. Demonstra-se também a maior precisão do método proposto em relação a técnicas tradicionais. O procedimento proposto é ilustrado através de um exemplo.

Resumo em Inglês:

The fault tree analysis is an important technique in the context of reliability and risk analysis providing support for decision making and helping managers in assuring that a given system and their components will perform accordingly, given a set of operational and environmental conditions. Nowadays, one of the main problems emphasized in the fault tree related literature is concerned with procedures that contemplate computational efficiency as well as precision in the estimation of the fault tree top event probability. This paper suggests a new approach to tackle this inference problem, which mainly consists of removal of the fault tree redundancies with subsequent application of recursive algorithms. It is also shown the improved precision of the proposed approach when compared to traditional techniques. The proposed approach is then illustrated by means of an example application.

Resumo em Português:

Neste artigo apresentamos métodos exatos, baseados em relaxações Lagrangiana e surrogate, com bom desempenho para resolver o problema de carregamento de paletes do produtor. Este problema consiste em arranjar ortogonalmente e sem sobreposição o máximo número de retângulos de dimensões (l,w) ou (l,w) sobre um retângulo maior (L,W). Os métodos propostos são procedimentos de busca em árvore do tipo branch and bound que, em cada nó, utilizam limitantes derivados de relaxações Lagrangiana e/ou surrogate de uma formulação de programação linear 0-1. Algoritmos de otimização do subgradiente são usados para otimizar estes limitantes. São aplicados ainda testes de redução do problema e heurísticas Lagrangiana e surrogate para se obter boas soluções factíveis na otimização do subgradiente. Testes computacionais foram realizados utilizando exemplos da literatura e exemplos reais de uma transportadora. Os resultados mostram que um dos métodos propostos é competitivo com outros métodos da literatura, incluindo o software GAMS/CPLEX.

Resumo em Inglês:

In this paper we present exact methods, based on Lagrangean and surrogate relaxations, with good performance to solve the manufacturer's pallet loading problem. This problem consists of orthogonally arranging the maximum number of rectangles of sizes (l,w) or (l,w) into a larger rectangle (L,W) without overlapping. The proposed methods involve a branch and bound based tree search procedure for which the bounds, in each node of the tree, are derived from Lagrangean and/or surrogate relaxations of a 0-1 linear programming formulation. Subgradient optimization algorithms are used to optimize such bounds. Problem reduction tests and Lagrangean and surrogate heuristics are also applied to obtain good feasible solutions in the subgradient optimization. Computational experiments were performed with instances of the literature and actual instances of a carrier. The results show that one of the proposed methods is competitive with methods found in the literature, including the software GAMS/CPLEX.