Aplicação de algumas tecnicas de pesquisa operacional na otimização do serviço de radio-taxi

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro TecnologicoNeste trabalho é proposto, uma solução para o problema de otimização de um sistema de rádio-táxi e para tanto propõe-se a subdivisão do problema original em dois subproblemas. O primeiro subproblema objetiva determinar uma escala de serviço, definindo, conseqüentemente, o tamanho da frota. Este subproblema é abordado como um problema de programação inteira, sendo resolvido através do Algoritmo "Branch and Bound". No segundo subproblema é proposta a utilização do Algoritmo de Floyd para a determinação dos melhores pontos de táxi, em ordem seqüencial que deverão ser acionados para o atendimento de uma chamada qualquer. Ao longo do trabalho é dada ênfase especial à fase de levantamento de dados e à solução do modelo para uma empresa de rádio-táxi da cidade de Curitiba. Por fim, são apresentadas sugestões às empresas e às Prefeituras com relação a coleta de dados e aplicação dos resultados visando, entre outras coisas, ao melhor atendimento dos usuários deste serviço e à economia de combustível

Evaluation of health service providers by consumers through the Analytic Hierarchy Process Method

OBJETIVO: Analizar la calidad de los servicios ofrecidos por empresas operadoras de seguros de salud, según la percepción de usuarios. MÉTODOS: Estudio transversal con 360 usuarios de siete operadoras de seguros de salud de la ciudad de Curitiba, Sur de Brasil, y región metropolitana en 2008. Se aplicó cuestionario sobre las preferencias de los usuarios con relación a seis atributos (localización de los puntos de atención; efectividad de la acción de los médicos, clínicas y hospitales; rapidez y amabilidad en la atención, facilidad en la liberación de documentos de aprobación, precio; alcance de la red acreditada) de cada una de las empresas operadoras. Para el análisis de las respuestas fue utilizado el método Analytic Hierarchy Process (AHP, o Proceso Analítico de Jerarquía), herramienta de análisis de decisión y planificación de múltiples criterios. RESULTADOS: El atributo más valorizado por los usuarios fue "precio". Las empresas fueron agrupadas en dos conjuntos de preferencias con relación a los atributos: de los siete seguros de salud, dos presentaron menor preferencia (entre 23% y 19%) y cinco, mayor preferencia (en torno de 10%). CONCLUSIONES: Con este tipo de investigación, las empresas operadoras de seguros de salud podrían reformular sus estructuras, procesos, precios y redes acreditadas con el objetivo de mejorar su posicionamiento en el mercado.OBJETIVO: Analisar a qualidade dos serviços oferecidos por empresas operadoras de planos de saúde, segundo a percepção de usuários. MÉTODOS: Estudo transversal com 360 usuários de sete operadoras de planos de saúde da cidade de Curitiba, PR, e região metropolitana em 2008. Foi aplicado questionário sobre as preferências dos usuários em relação a seis atributos (localização dos pontos de atendimento; efetividade da ação dos médicos, clínicas e hospitais; rapidez e amabilidade no atendimento; facilidade na liberação de guias; preço; abrangência da rede credenciada) de cada uma das empresas operadoras. Para a análise das respostas foi utilizado o método Analytic Hierarchy Process (AHP, ou Processo Analítico de Hierarquia), ferramenta de análise de decisão e planejamento de múltiplos critérios. RESULTADOS: O atributo mais valorizado pelos usuários foi "preço". As empresas foram agrupadas em dois conjuntos de preferências em relação aos atributos: dos sete planos de saúde, dois apresentaram menor preferência (entre 23% e 19%) e cinco, maior preferência (em torno de 10%). CONCLUSÕES: Com esse tipo de pesquisa, as empresas operadoras de planos de saúde poderiam reformular suas estruturas, processos, preços e redes credenciadas com o objetivo de melhorar seu posicionamento no mercado.OBJECTIVE: To assess the quality of services offered by health service providers, according to the perception of consumers. METHODS: A cross-sectional study with 360 consumers from seven health service providers in the metropolitan area of Curitiba, PR, in 2008, was performed. An individual questionnaire measuring the consumers' preferences in relation to six attributes (location of service points; effectiveness of doctors, clinics and hospitals; promptness and kindness when caring for patients and family members; ease of access to the authorization forms for consultations; price; diversity of available doctors, clinics and hospitals) for each one of the analyzed health service providers was carried out. The Analytic Hierarchy Process (AHP), a multiple criteria tool for decision analysis and planning, was used to analyze the responses. RESULTS: The attribute most valued by the consumers was "price". The companies were grouped into two sets, regarding the mentioned attributes: two had lower preference (between 19% and 23%) and five, higher preference (around 10% each). CONCLUSIONS: With this type of research, health service providers could reshape their structures, processes, prices and accredited networks, in order to improve their market strategy

Aplicação de técnicas de reconhecimento de padrões para a investigação de Síndrome de Down no primeiro trimestre de gravidez

O presente trabalho tem por objetivo comparar o desempenho das técnicas de Redes Neurais Artificiais (RNAs) e de Regressão Logística (RL) na classificação de padrões apresentados pela Avaliação Bioquímica de Risco Fetal (ABRF). Os resultados para as RNAs, assim como para a RL, foram obtidos através do software STATGRAPHICS. Estas duas técnicas de Reconhecimento de Padrões foram bastante eficientes na tarefa de classificação dos padrões apresentados, sendo que as RNAs classificaram corretamente cerca de 93% dos padrões do conjunto de treinamento e cerca de 85% dos padrões do conjunto de teste. Estes percentuais para a técnica de RL foram de 93% e 86%, respectivamente

New Strategies for Initialization and Training of Radial Basis Function Neural Networks

In this paper we proposed two new strategies for initialization and training of Radial Basis Function (RBF) Neural Network. The first approach takes into consideration the "error" between the input vector p of the network and the x-axis, which are the centers of radial functions. The second approach takes into account the "error" between the input vector p and the network output. In order to check the performances of these strategies, we used Brazilian financial market data for the RBF networks training, specifically the adjusted prices of the 10 greater weighted shares in the Bovespa index at the time of data collection - from April 8th , 2009 to October 31th , 2014. The first approach presented a 52% of improvement in the mean squared error (MSE) compared to the standard RBF network, while the improvement for the second approach was 38%. The strategies proved to be consistent for the time series tested, in addition to having a low computational cost. It is proposed that these strategies be improved by testing them with the Levenberg-Marquardt algorithm

Classification of Abandoned Areas for Solar Energy Projects Using Artificial Intelligence and Quantum Mechanics

The increasing demand for energy has intensified recently, requiring alternative sources to fossil fuels, which have become economically and environmentally unfeasible. On the other hand, the increasing land occupation in recent centuries is a growing problem, demanding greater efficiency, particularly in the reuse of abandoned areas, which has become an alternative. An interesting alternative would be installing energy facilities like solar, wind, biomass, and geothermal, in these areas. The objective of this paper is to develop a classification methodology, based on Artificial Intelligence (AI) and Quantum Theory (QT), to automatically carry out the classification of abandoned areas suitable for the settlement of these power plants. Artificial Neural Networks (ANNs) improved by the hybrid algorithm Quantum-behaved Particle Swarm Optimization (QPSO) together with the Levenberg-Marquardt Algorithm (LMA) were used for the classification task. In terms of Mean Squared Error (MSE), the QPSO-LMA approach achieved a decrease of 19.6% in relation to the classical LMA training with random initial weights. Moreover, the model’s accuracy showed an increase of 7.3% for the QPSO-LMA over the LMA. To validate this new approach, it was also tested on six different datasets available in the UCI Machine Learning Repository and seven classical techniques established in the literature. For the problem of installing photovoltaic plants in abandoned areas, the knowledge acquired with the solar dataset can be extrapolated to other regions

Proposed system for analyzing the location of preschools: a Brazilian case study

Early infant education and care have become priority issues in Brazil. The present article evaluates the spatial distribution of public preschools in the municipality of Curitiba, in Paraná State, Brazil. This problem is an important aspect of school administration and can relieve problems of inequality in public education, such as accessibility and availability of places. The main contribution of this article is the system it proposes for rationalizing decision-making in the education system in question. This system presents four complementary analyses, although they are independent of one another: (i) analysis of the current location of facilities; (ii) analysis of the proposed location; (iii) analysis for expanding the capacity of existing units; and (iv) analysis of the opening of new facilities. The models were generated using VB.NET© modeling language and were solved by the CPLEX© solver. The results showed that, in general, there is a need for immediate planning to increase the number of places available in public infant education in Curitiba, which is also a requirement for compliance with the goals of the National Education Plan (NEP) that is now in force nationwide.