A estatística multivariada tem sido utilizada em estudos de divergência genética dentro de espécies vegetais medicinais. A análise da distância genética entre indivíduos é ferramenta importante no estudo de populações e para as estratégias de melhoramento da espécie. Este trabalho tem por objetivo apresentar as principais metodologias estatísticas para estudos de divergência genética quando utilizados marcadores moleculares dominantes. O agrupamento dos indivíduos segundo as distâncias genéticas calculadas resulta em dendrograma de dissimilaridade. Diferentes coeficientes de similaridade e metodologias de agrupamento apresentam características próprias, adequam-se às diferentes espécies e aos tipos de dados estudados. A utilização inadequada dos coeficientes de similaridade pode sugerir conclusões equivocadas em trabalhos de pesquisa.

The multivariate statistic has been used in genetic divergence studies concerning medicinal plants. Analysis of the genetic distance among individuals is an important tool for population studies and breeding strategies. This work aims to present the main statistical methodologies for genetic divergence studies when dominant molecular markers are used. The clustering of individuals using their calculated genetic distances results in a dissimilarity dendrogram. Different similarity coefficients and clustering methodologies present particular characteristics, adapting to different species and studied data. The inadequate utilization of similarity coefficients can lead to wrong conclusions in research works.

Este trabalho apresenta uma revisão das metodologias mais utilizadas como ferramentas de apoio ao planejamento da produção de sistemas de manufatura. Dentre elas destacam-se as práticas industriais conhecidas como técnicas avaliativas de soluções e os métodos de otimização conhecidos como técnicas gerativas de solução. Procura-se discutir como estas técnicas trabalham e analisar as vantagens e desvantagens de cada uma delas. Na conclusão a otimização é apresentada como uma ferramenta complementar para superar certas deficiências encontradas durante a aplicação das práticas industriais, tornando-se assim essencial ao planejamento da produção.

This paper presents a review of the most common methodologies used as tools for supporting the production planning process of manufacturing systems. The industrial practices, known as evaluative techniques, and the optimization methods, known as generative techniques are highlighted. The way these techniques work is discussed, and their advantages and drawbacks are analyzed. It is concluded that optimization is a complementary tool for overcoming certain deficiencies found during the application of industrial practices and is essential for production planning.