Investigação Operacional

Dynamic Location Problems with Discrete Expansion and Reduction Sizes of Available Capacities

In this paper a dynamic location problem is formulated that considers the possibility of expanding or reducing the maximum available capacity at any given location during the planning horizon. The expansion (or reduction) of available capacity at a given location is achieved through the opening (or closure) of one or more facilities with different discrete capacities. The mixed-integer linear model developed considers fixed costs for opening the first facility at any location, plus additional fixed costs for every open facility in a location with already existing facilities. It is possible to open, close and reopen any facility at any location more than once during the planning horizon. It is also possible to consider different assignment costs depending on the size of the facility that is assigned to each client. This is important, because, in general, smaller facilities have smaller fixed costs but greater unitary operating costs. A primal‑dual heuristic is developed that is able to find primal feasible solutions to the problem here described, and computational results are presented.

Neste artigo considera-se um problema de localização dinâmica, em que é possível aumentar ou reduzir a capacidade máxima disponível numa dada localização, num determinado período de tempo, através da abertura ou fecho de um ou mais equipamentos, de iguais ou diferentes capacidades. O modelo de programação linear inteira mista desenvolvido considera os custos fixos de abrir o primeiro equipamento numa dada localização, e custos fixos associados à localização de outros equipamentos, para além do primeiro. É possível abrir, fechar e reabrir qualquer equipamento em qualquer localização, mais do que uma vez durante o horizonte temporal considerado. É também possível considerar custos de afectação que podem variar consoante a dimensão do equipamento. Foi desenvolvida uma heurística primal-dual capaz de resolver este problema, que aqui se descreve, e apresentam-se alguns resultados computacionais.

Optimal design of a bulk service queue

This paper uses a control-theoretic approach, the so-called predictive control, for the optimal design of a single-server, finite capacity, bulk-service queueing system. The problem is presented as an optimal control problem with one state vector variable and one control variable. The optimal service rate is obtained explicitly under a general quadratic cost function. Illustrative numerical examples are presented and the effect of the initial state distribution on the shape of the optimal solution is demonstrated.

Fraud detection in energy distribution using support vector machine

Os mais variados setores da economia estão sujeitos às fraudes cometidas pelos seus próprios clientes. No setor de distribuição de energia elétrica não é diferente. Muitas técnicas no campo estatístico foram desenvolvidas para detectar atividades fraudulentas, baseando-se em classificações das observações. A solução é obtida utilizando um processo de indução para se construir um sistema capaz de deduzir respostas de fenômenos que já tenham sido observados anteriormente. O método quantitativo mais empregado na classificação de observações é a Análise Discriminante Linear. Recentemente, como alternativa a essa técnica, surgiu o Support Vector Machine (SVM). O objetivo do presente trabalho foi treinar e testar um modelo utilizando o SVM para a classificação de clientes de uma distribuidora de energia elétrica, fazendo uma comparação de eficiência e qualidade vis-à-vis a Análise Discriminante Linear.

Several economics sectors are exposed to fraud made by their own customers. At the Electrician Distribution segment is not different. Several techniques in statistical fields were developed to detect illegal activities, relied in observation classification. The empiric events modeling always become a challenge to get solution in engineering projects. The solution is achieved using a induction process to built a system able to bring up the answer of a previously observed event. The Linear Discriminate Analysis is the quantitative method most used. Recently, an alternative approach arises: The Support Vector Machine (SVM). This paper objectives is train and test a model built using SVM to point out the customers that are performing frauds given the customers company (an Electrician Distribution) data base, doing a efficiency and quality confrontation vis-à-vis the Linear Discriminate Analysis.

Electricity prices forecasting through artificial neural networks

Neste artigo é apresentada uma ferramenta computacional, baseada em redes neuronais artificiais, para a previsão dos preços da energia eléctrica no apoio à decisão em ambiente competitivo. Apresentam-se os resultados numéricos obtidos para um caso de estudo, e conclui-se sobre o desempenho da ferramenta computacional proposta comparativamente a uma abordagem baseada em séries temporais

In this paper, a computational tool based on artificial neural networks is presented for electricity prices forecasting to support decision making in a competitive environment. The numerical results obtained for a case study illustrate the behaviour of the computational tool proposed comparatively to a time-series approach.

Comparing the principal components analysis to the CATPCA in the passengers satisfaction evaluation of a passenger air carrier

O artigo tem como objectivo abordar a problemática da utilização da análise de componentes principais (ACP) e da análise de componentes principais para dados categóricos (CATPCA), de forma a comparar a viabilidade da utilização de ambas as técnicas. Para tal foi utilizada a avaliação da satisfação da prestação do serviço do passageiro de uma transportadora aérea, onde foram inquiridos 250 passageiros. As conclusões são claras: por um lado, é recomendável utilizar a ACP dado que são obtidas três dimensões que explicam 70,23% da variância total explicada da satisfação do passageiro em detrimento da CATPCA onde se obtém uma única dimensão, que explica 60% da variância total explicada da satisfação do passageiro da transportadora aérea. Por outro lado, a ACP viola dois princípios básicos: o de ser utilizado com variáveis qualitativas e a de as mesmas seguirem uma distribuição normal, o que não se coloca no caso da CATPCA. O trade off entre as duas técnicas faz com que se utilize a ACP em detrimento da CATPCA, devido às três dimensões obtidas e à obtenção de uma variância total explicada superior.

The main purpose of this article is to confront the results of the Principal Components Analysis (PCA) with the results of the Categorical Principal Components Analysis (CATPCA), in order to assess the feasibility of both techniques. The satisfaction of the service provided by an air passenger carrier was used for that purpose where 250 passengers were interviewed. The conclusions are clear: on the one hand, it is advisable to use the PCA because as a result three components are obtained that explain 70,23% of the total variance of satisfaction explained whereas the CATPCA has a result only one component that explains 60% of the total variance explained of the air carrier passenger satisfaction. On the other hand, the PCA violates two main principles: it uses qualitative variables and those variables do not follow a normal distribution, which is not at stake with CATPCA. The trade off of the two techniques favors PCA vis-à-vis CATPCA due to both the three dimensions obtained and the total variance explained.

Contribution of electre tri industrial risk classification

A classificação de riscos é um problema reevante no contexto industrial, cuja complexidade é amplificada quando dados estatísticos não estão disponívieis. Este artigo propõe uma abordagem inédita para a classificação de Riscos Industriais, a qual é fundamentada na integração de uma ferramenta de Gerenciamento de Riscos (Matriz de Classificação de Riscos ) a um método de Auxílio Multicritério à Decisão (Método ELECTRE TRI). Apresenta-se também uma aplicação da proposta, cujos resultados indicam a viabilidade de aplicação da presente proposta, especialmente em situação onde dados históricos não estão acessíveis.

Risk classification is a relevant problem in industrial context. The complexity of this problem is magnified when statistical databases are not accessible. This work proposes an original approach to classify industrial risks, which is based on integration between a Risk Management tool (Risk Classification Matrix) and a Multiple Criteria Decision Aid method (ELECTRE TRI). In addition, this work presents a sample application of the proposed methodology. The results highlight the viability of the proposal, especially in situations where historical operational data are not accessible.

Partial productivity ordinal aggregation: a case study with family farmers

Medidas de produtividade são os indicadores mais usuais para medir desempenho em agricultura. Neste artigo, ao invés dos modelos usuais tipo TFP, econométricos ou DEA, propõe-se uma abordagem multicritério (método de Copeland) para a avaliação conjunta de medidas de produtividade da terra e do trabalho. A avaliação da evolução do desempenho foi feita para um grupo de agricultores familiares de Machadinho dOeste, Rondônia, Brasil. O estudo centrou-se em cada agricultor, com suas características individuais, de modo a acompanhar o sucesso e a evolução de cada agricultor.

Productivity is the most usual indicator to measure agricultural performance. In this paper, instead of using the usual TFP, econometric or DEA models, we propose a multicriteria approach (Copeland method) to evaluate land and labor productivity measurements jointly. We evaluated the performance evolution of a group of family farmers from Machadinho dOeste, State of Rondonia, Brazil. The study is centered in each farmer, in its individual characteristics, in order to verify the success and the evolution of each farmer.