Influência dos estimadores robustos sobre a convexidade e equiespaçamento das Fronteiras de Pareto para problemas duais.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: GAUDÊNCIO, Juliana Helena Daroz
Data de Publicação: 2015
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI)
Texto Completo: https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/285
Resumo: Garantir a qualidade e a busca contínua por melhorias vem sendo exigido com um maior rigor pelas organizações que buscam focar na determinação de condições ótimas de operação. Diante deste cenário, surge o problema de pesquisa deste trabalho que trata da questão de como se obter Fronteiras convexas e equiespaçadas de Pareto para problemas biobjetivos de centralidade e dispersão obtidas por meio de um experimento de torneamento do aço de corte fácil ABNT/SAE 12L14 realizado no laboratório da Universidade Federal de Itajubá através de um arranjo cruzado o qual aborda a influência das variáveis de entrada com as variáveis de ruído. Nesse âmbito, emerge o conceito de Projetos Robustos de Parâmetros os quais visam com que a medida de centralidade dos dados seja a mais próxima possível do seu valor alvo e com que a medida de dispersão seja a menor possível e, desse modo, proporcionando com que o problema se torne insensível à ação dos ruídos. Consequentemente, a média e a variância das amostras são os estimadores normalmente utilizados na análise de problemas duais mesmo em casos de elevada variação e, diante deste fato, os estimadores robustos de localização e escala surgem como uma alternativa por possuírem a capacidade de modelar os outliers sem ter que retirá-los da amostra. Desse modo, oito modelos duais foram propostos para realizarem a modelagem dos dados experimentais e, sendo o Modelo A, composto pelos estimadores paramétricos de média e variância e, os demais (B – H), compostos por estimadores robustos não paramétricos. Após, foi proposta a utilização do método NBI, considerado o mais robusto atualmente, para a otimização dos modelos e, assim, potencializando a convexidade e o equiespaçamento dos pontos ótimos das Fronteiras de Pareto resultantes da otimização de cada um dos oito modelos propostos. Como objetivo específico, o presente trabalho visa propor uma métrica de comparação de desempenho entre as Fronteiras de Pareto obtidas para cada um dos oito modelos duais. O método de pesquisa adotado neste trabalho é a modelagem quantitativa axiomática normativa. Como resultado, destaca-se um melhor desempenho do Modelo H, constituído pelos estimadores robustos de máxima verossimilhança, em relação ao Modelo A, constituído pelos estimadores paramétricos de média e variância.
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Diante deste cenário, surge o problema de pesquisa deste trabalho que trata da questão de como se obter Fronteiras convexas e equiespaçadas de Pareto para problemas biobjetivos de centralidade e dispersão obtidas por meio de um experimento de torneamento do aço de corte fácil ABNT/SAE 12L14 realizado no laboratório da Universidade Federal de Itajubá através de um arranjo cruzado o qual aborda a influência das variáveis de entrada com as variáveis de ruído. Nesse âmbito, emerge o conceito de Projetos Robustos de Parâmetros os quais visam com que a medida de centralidade dos dados seja a mais próxima possível do seu valor alvo e com que a medida de dispersão seja a menor possível e, desse modo, proporcionando com que o problema se torne insensível à ação dos ruídos. Consequentemente, a média e a variância das amostras são os estimadores normalmente utilizados na análise de problemas duais mesmo em casos de elevada variação e, diante deste fato, os estimadores robustos de localização e escala surgem como uma alternativa por possuírem a capacidade de modelar os outliers sem ter que retirá-los da amostra. Desse modo, oito modelos duais foram propostos para realizarem a modelagem dos dados experimentais e, sendo o Modelo A, composto pelos estimadores paramétricos de média e variância e, os demais (B – H), compostos por estimadores robustos não paramétricos. Após, foi proposta a utilização do método NBI, considerado o mais robusto atualmente, para a otimização dos modelos e, assim, potencializando a convexidade e o equiespaçamento dos pontos ótimos das Fronteiras de Pareto resultantes da otimização de cada um dos oito modelos propostos. 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Como resultado, destaca-se um melhor desempenho do Modelo H, constituído pelos estimadores robustos de máxima verossimilhança, em relação ao Modelo A, constituído pelos estimadores paramétricos de média e variância.Influência dos estimadores robustos sobre a convexidade e equiespaçamento das Fronteiras de Pareto para problemas duais.info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisItajubáUniversidade Federal de Itajubá113 p.Estimadores RobustosProjeto Robusto de ParâmetrosMétodo de Otimização NBIFronteira de ParetoRobust EstimatorsRobust Parameter DesignNBI Optimization MethodPareto FrontierTURRIONI, João BatistaPAIVA, Anderson Paulo deEngenharia de ProduçãoModelagem, Otimização e ControleGAUDÊNCIO, Juliana Helena DarozPrograma de Pós-Graduação: Mestrado - Engenharia de ProduçãoIEPG - Instituto de Engenharia de Produção e Gestãoporreponame:Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI)instname:Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI)instacron:UNIFEIinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALdissertacao_gaudencio_2015.pdfdissertacao_gaudencio_2015.pdfapplication/pdf2102010https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/bitstream/123456789/285/1/dissertacao_gaudencio_2015.pdf5fe96e295a35aa8bdbb3c78a024be08cMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/bitstream/123456789/285/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52123456789/2852024-03-13 13:56:34.926oai:repositorio.unifei.edu.br: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Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unifei.edu.br/oai/requestrepositorio@unifei.edu.br || geraldocarlos@unifei.edu.bropendoar:70442024-03-13T16:56:34Repositório Institucional da UNIFEI (RIUNIFEI) - Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI)false
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