MARTINS, I. D. ; BAHIENSE, L. ; INFANTE, C. E. ; ARRUDA, E. F. Dimensionality reduction for multi-criteria problems: an application to the decommissioning of oil and gas installations. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, 2020.

Resumo: Este trabalho é motivado por estudos de descomissionamento na área de óleo e gás, que compreendem um grande número de instalações e são de interesse para um grande número de partes interessadas. Geralmente, o problema dá origem a complicadas ferramentas de auxílio à decisão multicritério que dependem da avaliação cara de vários critérios para cada peça do equipamento. Propomos o uso de técnicas de aprendizado de máquina para reduzir o número de critérios por seleção de recursos, reduzindo assim o número de avaliações necessárias e produzindo uma ferramenta de auxílio à decisão simplificada sem sacrificar o desempenho. Além disso, também propomos o uso de aprendizado de máquina para explorar os padrões da ferramenta de auxílio à decisão multicritério em um conjunto de treinamento. Portanto, prevemos o resultado da análise para os equipamentos restantes, substituindo efetivamente a análise multicritério pela inteligência computacional adquirida ao executá-la no conjunto de treinamento. Experimentos computacionais ilustram a eficácia da abordagem proposta.

Palavras-chave: Óleo e gás, Descomissionamento, Redução de dimensionalidade, Seleção de recursos, Aprendizado de máquina, Análise de decisão multicritério

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MARTINS, I. D. ; MORAES, F. F. ; TAVORA, G. ; SOARES, H. L. F. ; INFANTE, C. E. ; ARRUDA, EDILSON F. ; BAHIENSE, L. ; CAPRACE, J. ; LOURENCO, M. . A review of the multicriteria decision analysis applied to oil and gas decommissioning problems. OCEAN & COASTAL MANAGEMENT, 2020.

Resumo: Independentemente da atividade econômica, as decisões de desativação costumam ser altamente complexas. Isso se deve à diversidade de parâmetros operacionais e locais, bem como à multiplicidade de stakeholders envolvidos, que geralmente têm interesses conflitantes. Isso configura um problema desafiador de decisão multicritério sobre as atividades a serem realizadas durante o processo de descomissionamento. Este artigo tem como objetivo apresentar uma visão geral das ferramentas de apoio à decisão aplicadas ao descomissionamento, e cobre muitos setores econômicos, com foco no setor de petróleo e gás e em métodos de análise de decisão multicritério (MCDA). O artigo aprofunda os aspectos a serem considerados antes de se chegar a uma decisão, examinando as experiências e métodos encontrados tanto em relatórios industriais quanto em trabalhos acadêmicos.

Palavras-chave: Descomissionamento,Gás de petróleo, Análise de decisão, Análise de decisão multicritério, Revisão bibliográfica

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SOARES, H. L. F. ; ARRUDA, E. F. ; BAHIENSE, L. ; Gartner, D. ; Amorim-Filho, L. . Optimisation and control of the supply of blood bags in hemotherapic centres via Markov Decision Process with discounted arrival rate. ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MEDICINE, 2020.

Resumo: Administrar uma cadeia de suprimento de transfusão de sangue humano de baixo custo desafia os tomadores de decisão em serviços de sangue em todo o mundo. Neste artigo, desenvolvemos um processo de decisão de Markov com o objetivo de minimizar os custos gerais de coleções internas e externas, armazenamento, produção e descarte de bolsas de sangue, enquanto consideramos explicitamente a probabilidade de uma bolsa de blog doada perecer antes de ser solicitada. O modelo encontra uma política ideal para coletar sacolas adicionais com base no número de sacolas em estoque, em vez de usar informações sobre a idade do item mais antigo. Usando dados da literatura, validamos nosso modelo e realizamos um estudo de caso baseado em dados de um grande fornecedor de sangue da América do Sul. O estudo ajudou a alcançar um aumento geral de 4,5% nas doações de sangue em um ano.

Palavras-chave: Sala de cirurgia em serviços de saúde, Estoque perecível, Sangue, Modelagem estocástica, Gerenciamento de sangue

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PLAZA, CONRADO V. ; GUIMARÃES, VANESSA DE A. ; RIBEIRO, GLAYDSTON ; BAHIENSE, LAURA . Economic and environmental location of logistics integration centers: the Brazilian soybean transportation case. Top, 2020.

Resumo: Este artigo apresenta um estudo para localizar centros de integração logística (LICs) através da aplicação de um modelo matemático de alocação de localização multicamadas capacitado, considerando critérios econômicos (custos de transporte e instalação) e ambientais (CO2 emissões). Este modelo é aplicado em cenários que incluem informações do Plano Nacional de Logística e Transporte sobre o transporte de soja no Brasil. São avaliados os ganhos econômicos e ambientais obtidos com a localização otimizada dos LICs, indicando economia tanto nos custos logísticos (entre 22 e 40%) quanto nas emissões de carbono (entre 24 e 38%). A aplicação do modelo matemático proposto auxilia os tomadores de decisão na elaboração de melhores planos estratégicos que possam melhorar a utilização do transporte intermodal, tornando as operações do sistema logístico mais eficientes, tanto econômica quanto ambientalmente.

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