Tomada de decisão para alocação de volume de prestadores de serviços de transporte rodoviário e armazenagem alfandegada

Com o avanço da globalização e o crescimento do mercado internacional, empresas têm buscado a redução de custos, melhoria no desempenho logístico, e maior competividade. O objetivo desse artigo foi otimizar os custos na movimentação de contêineres numa operação logística de transportes rodoviários e armazenagem alfandegada nas operações de importação marítima a partir do Porto de Santos. A metodologia aplicada foi uma pesquisa exploratória quantitativa, seguida de um estudo de caso único em uma empresa varejista importadora. Utilizou-se o software Lindo 6.1 para formulação e resolução do modelo de programação linear a fim de otimizar a redução dos custos dentre as alternativas envolvidas nas operações inbound da empresa estudada. Dentre os resultados, foi possível verificar que o modelo de programação linear, permitiu uma redução do custo logístico em 3%, quando comparado com os custos operacionais obtidos atualmente pela empresa estudada além de orientar para otimização e melhor alocação de volumes para os prestadores de serviço de transporte rodoviário e armazenagem alfandegad

Lifted relational neural networks: efficient learning of latent relational structures

We propose a method to combine the interpretability and expressive power of firstorder logic with the effectiveness of neural network learning. In particular, we introduce a lifted framework in which first-order rules are used to describe the structure of a given problem setting. These rules are then used as a template for constructing a number of neural networks, one for each training and testing example. As the different networks corresponding to different examples share their weights, these weights can be efficiently learned using stochastic gradient descent. Our framework provides a flexible way for implementing and combining a wide variety of modelling constructs. In particular, the use of first-order logic allows for a declarative specification of latent relational structures, which can then be efficiently discovered in a given data set using neural network learning. Experiments on 78 relational learning benchmarks clearly demonstrate the effectiveness of the framework