Scielo RSS <![CDATA[Investigação Operacional]]> http://scielo.pt/rss.php?pid=0874-516120080001&lang=es vol. 28 num. 1 lang. es <![CDATA[SciELO Logo]]> http://scielo.pt/img/en/fbpelogp.gif http://scielo.pt <![CDATA[Positive Mathematical Programming: an instrument for calibration and prescription of agricultural supply models.]]> http://scielo.pt/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0874-51612008000100001&lng=es&nrm=iso&tlng=es In this paper, calibration and prescription capacity of different types of positive mathematical programming models applied to the Alentejo agricultural sector is analysed. Model results are compared in the 2000 and 2004 agricultural price and subsidies scenarios, regarding optimal combination of activities. Results allow concluding that positive mathematical programming is an efficient instrument on calibration of agricultural supply models, as well as on prescription of their results.<hr/>Neste artigo avalia-se a capacidade de calibração e de prescrição de resultados de um modelo de oferta agrícola da Região Alentejo. A capacidade de calibração é analisada para o regime de preços e de ajudas agrícolas em vigor no ano 2000, comparando os resultados de diferentes formas de especificação da função dos custos variáveis totais do modelo de programação matemática positiva com os resultados do modelo tradicional de programação linear e com os dados estatísticos observados. Depois de calibrado, o modelo de programação matemática positiva é utilizado na prescrição dos resultados relativos ao cenário de preços e ajudas em vigor no ano de 2004. Conclui-se que a programação matemática positiva para além de ser um eficaz instrumento de calibração dos modelos de oferta agrícola, constitui também uma forma de prescrição de resultados futuros. <![CDATA[Exact Penalty Methods for Nonlinear Optimization Problems]]> http://scielo.pt/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0874-51612008000100002&lng=es&nrm=iso&tlng=es In this work we present a classification of some of the existing Penalty Methods (denominated the Exact Penalty Methods) and describe some of its limitations and estimated. With these methods we can solve problems of optimization with continuous, discrete and mixing constrains, without requiring continuity, differentiability or convexity. The boarding consists of transforming the original problem, in a sequence of problems without constrains, derivate of the initial, making possible its resolution for the methods known for this type of problems. Thus, the Penalty Methods can be used as the first step for the resolution of constrained problems for methods typically used in by unconstrained problems. The work finishes discussing a new class of Penalty Methods, for nonlinear optimization, that adjust the penalty parameter dynamically.<hr/>Neste trabalho pretende apresentar-se uma classificação dos Métodos de Penalidade existentes (salientando os Métodos de Penalidade Exacta) e descrever algumas das suas limitações e pressupostos. Esses métodos permitem resolver problemas de optimização com restrições contínuas, discretas e mistas, sem requerer continuidade, diferenciabilidade ou convexidade. A abordagem consiste em transformar o problema original, numa sequência de problemas sem restrições, derivados do inicial, possibilitando a sua resolução pelos métodos conhecidos para este tipo de problemas. Assim, os Métodos de Penalidade podem ser usados como o primeiro passo para a resolução de problemas de optimização permitindo a resolução de problemas com restrições por métodos tipicamente utilizados em problemas sem restrições. O trabalho termina com a discussão de uma nova classe de Métodos de Penalidade, para optimização não linear, que ajustam o parâmetro de penalidade dinamicamente. <![CDATA[<b>Proposal of a heuristic model using genetic algorithms to solve and operational port problem</b>]]> http://scielo.pt/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0874-51612008000100003&lng=es&nrm=iso&tlng=es This article is characterized by the presentation of some problems found in ports that emphasize the Berth Allocation Problem, for which a heuristic model has been proposed to resolve this problem. This heuristic proposal is based on Genetic Algorithms and its objective is to allow the learning of this subject, besides urging the reader to implement a computer-based tool that uses these heuristics to solve this problem, practically and efficiently.<hr/>O presente artigo caracteriza-se pela apresentação de alguns dos problemas portuários, enfatizando o Problema de Alocação de Navios em Berços, para o qual se propõe um modelo heurístico de resolução. A heurística proposta baseia-se nos Algoritmos Genéticos e tem por objetivo tornar possível o aprendizado deste assunto, além de instigar o leitor a implementar uma ferramenta computacional baseada nesta heurística para resolver o problema de maneira prática e eficiente. <![CDATA[<b>Initial Electronic Spare Parts Stock and Consumption Forecasting</b>]]> http://scielo.pt/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0874-51612008000100004&lng=es&nrm=iso&tlng=es There is a consensus that conventional continuous demand distribution methods are not appropriate for forecasting replacement parts. However, many forecasting tools available in market still use them. This work presents an application of the Poisson distribution to forecast the needs of electronic spare parts. Using basic stock management notions and usual concepts of reliability, availability and the Poisson process, an alternative method is proposed for sizing the initial stock of replacement parts to be purchased along with a electronic equipment. The results from the application of the proposed method and its comparison to the SAGA method, which is based on time series and normal distribution, are presented. The analyses of results have shown that it is possible to reduce the forecast errors; hence the stock costs, and the number of stockouts, thus enhancing the operational availability. <![CDATA[<b>Validación del intervenciones ‘SOFT OR’</b>]]> http://scielo.pt/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0874-51612008000100005&lng=es&nrm=iso&tlng=es In order to subsist and be successful in this environment with greater complexity and competition, any organization is urged to start and keep a inquiry-learning-improvement cycle; Establish and increase this cycle is the objective of the soft systems approach -also know as ‘soft operations research’ ‘Soft OR’ or ‘soft system methodology’ ‘SSM’-. The big benefits of “Soft OR’ and SSM is recognized by many authors, unfortunately any soft approach has an inherent difficulty to be validate in an objectivity way; thus, in many cases, it’s application not produces the expected cycle of inquiry-learning-improvement or worse only in isolated interventions that not always achieve success. In this way, this work gives a proposal methodology to evaluate in an objective manner the ‘Soft or’ approach trough the measurement of the organizational achieved; also to identify and evaluate elements (from organization, team members, or methodologist) than may limit the obtained success. An application case was provided and strong and weak elements from it’s applications was discussed.<hr/>Para subsistir e ser bem sucedido neste ambiente de crescente complexidade e de competição, qualquer organização é convidada a iniciar e manter um do ciclo de inquérito-melhoria-aprendizagem; Estabelecer e aumentar este ciclo é o objetivo do soft-sistemas abordagem também conhecida como 'Soft OR' ou 'soft system methodology’ (SSM). As grandes vantagens do "Soft Or" é reconhecido por muitos autores, infelizmente, tem uma abordagem suave qualquer dificuldade inerente ao ser validar uma objetividade em curso; assim, em muitos casos, é pedido que não produz o esperado ciclo de inquérito - -melhoria da aprendizagem ou pior só em intervenções isoladas que não semper alcançar o sucesso. Desta forma, este trabalho apresenta uma metodologia proposta para avaliar de forma objectiva "Soft OR" abordagem vale a medição da organização alcançados; também para identificar e avaliar elementos (da organização, os membros da equipa, ou metodologia) que podem limitar ou condição o nível de sucesso. Um caso é apresentado de uma forma objectiva de avaliar o impacto alcançado organizacional e identifica os pontos fortes e fracos da metodologia que a interferência deve ser melhorado.<hr/>Para que una organización pueda subsistir y tener éxito en este entorno de creciente complejidad y competencia requiere iniciar cuanto antes y mantenerse en una espiral de indagación, aprendizaje y mejoría; cuya instauración y acrecentamiento es el objetivo del pensamiento de sistemas suaves, representado por la investigación operativa suave (‘Soft OR’) y la metodología de sistemas suaves (‘SSM’). La gran utilidad de la ‘Soft OR’ y la ‘SSM’ ha sido documentada por múltiples autores, desgraciadamente cualquier intervención suave mantiene una dificultad inherente para valorarse objetivamente; por lo que en ocasiones su aplicación puede no redundar en un ciclo, sino más bien en intervenciones aisladas y que no siempre conducen al éxito. Este trabajo, presenta una propuesta para la evaluación objetiva de una intervención metodológica suave mediante la medición del impacto organizacional logrado; y con la identificación y valoración de aspectos propios de la organización, del equipo de trabajo y de la propia metodología que podrían impulsar o condicionar el nivel de éxito obtenido. Se presenta un caso que evalúa de manera objetiva el impacto organizacional logrado e identifica aspectos fuertes y débiles de la injerencia metodológica que conviene mejorar. <![CDATA[<b>Some rankings for the Athens Olympic Games using DEA models with a constant input</b>]]> http://scielo.pt/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0874-51612008000100006&lng=es&nrm=iso&tlng=es There is no official method to establish a final ranking for the Olympic games. The usual ranking is based on the Lexicographic Multicriteria Method, the main drawback of which is to overvalue gold medals. Furthermore it does not take in account that the various sports may be of different importance. This work proposes a ranking model to eliminate those drawbacks. First we use a modified cross evaluation DEA (Data Envelopment Analysis) model with weighted restrictions for each sport. The outputs are the number of gold, silver and bronze medals and the input is a unitary constant for all countries. After obtaining a rank for each and every sport we build a general ranking using a weighted sum. The weights are calculated taking in account the number of countries that participated in each sport. We use our model with the results of the Athens Olympic Games. <![CDATA[<b>Optimal Pricing and Ordering Policies For deteriorating items under progressive trade credit scheme</b>]]> http://scielo.pt/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0874-51612008000100007&lng=es&nrm=iso&tlng=es In this paper, a mathematical model is developed to formulate optimal pricing and ordering policies when the units in inventory are subject to constant rate of deteriorating and the supplier offers progressive credit periods to settle the account. The concept of progressive credit periods is as follows: If the retailer settles the outstanding amount by M, the supplier does not charge any interest. If the retailer pays after M but before N (M < N), then the supplier charges the retailer on the un-paid balance at the rate Ic1. If the retailer settles the account after N, then he will have to pay an interest rate of Ic2 (Ic2 > Ic1) on the un-paid balance. The objective is to maximize the net profit. The decision variables are selling price and ordering quantity. An algorithm is given to find the flow of optimal selling price and ordering policy. A numerical illustration is given to study the effect of offered two credit periods and deterioration on decision variables and the net profit of the retailer.<hr/>Neste trabalho, um modelo matemático desenvolvido está optimizado para formular políticas de preços e encomendas, quando as unidades do inventário estão sujeitos à taxa constante de deterioração progressiva eo fornecedor oferece crédito períodos de liquidar a conta. O conceito de progressividade de crédito períodos é a seguinte: Se o varejista apurado o montante pendente por M, o fornecedor não cobra qualquer interesse. Se o revendedor paga após M, mas antes de N (M <N), em seguida, o fornecedor cobra o varejista sobre as un-pago à taxa equilíbrio IC1. Se o varejista liquidar a conta depois de N, então ele terá que pagar uma taxa de juro de IC2 (IC2> IC1) sobre o saldo un-pagos. O objetivo é maximizar o lucro líquido. A decisão são variáveis preço de venda e ordenando quantidade. Um algoritmo é determinado a encontrar o fluxo otimizado de preço de venda e ordenação política. A ilustração é dado numérico para estudar o efeito do crédito oferecido dois períodos ea deterioração variáveis e decisão sobre o lucro líquido da varejista.