ABSTRACT The simulated annealing (SA) and genetic algorithm (GA) metaheuristics are comparatively applied to the berth allocation problem (BAP) of a port container terminal. By synthesizing the experimental studies of the BAP available in the literature, the two methods are compared when applied to the same case. For this purpose, six test problems are considered, where SA and GA are compared using four crossover operators. Once the optimal GA crossover operator is determined, computational tests are performed with the data obtained at the port terminal to compare the performance of the two metaheuristics.

Este trabalho tem por objetivo comparar a distribuição de unidades hospitalares, considerando os diferentes graus de especialização, em Santa Catarina, Brasil, com a distribuição de unidades resultantes da aplicação do modelo hierárquico de p-medianas, em três níveis. O modelo de p-medianas é usado para determinar a localização das unidades, e a seguir é comparado o deslocamento médio da população para alcançar as unidades médicas nos dois cenários, o atual e o simulado. Um indicador quantitativo de acessibilidade é proposto e é usado para avaliar a acessibilidade da distribuição atual com a simulada. O trabalho tem o intuito de revelar regiões subatendidas, e de servir de ferramenta de auxílio à decisão de gestores na área de saúde para possíveis intervenções no sistema, no sentido de torná-la mais homogênea e mais acessível à população

The objective of this study is to compare the distribution of hospital units according to different degrees of specialization in Santa Catarina State, Brazil, based on an application of the p-median hierarchical model in three levels. The p-median model is used to determine the units' location, following by a comparison of the population's mean distance to reach the medical units in two scenarios, the current one and the simulation. A quantitative indicator of accessibility is proposed and used to assess accessibility according to the current and simulated distributions. The study aims to detect underserved regions and provides a tool to aid health managers' decision-making for possible interventions in the system in order to make it more homogeneous and accessible to the population

Este trabajo tiene por objetivo comparar la distribución de unidades hospitalarias, considerando los diferentes grados de especialización, en Santa Catarina, Brasil; con la distribución de unidades resultantes de la aplicación del modelo jerárquico de p-medianas, en tres niveles. El modelo de p-medianas es usado para determinar la localización de las unidades y, a continuación, se compara el desplazamiento medio de la población para alcanzar las unidades médicas en dos escenarios, el actual y el simulado. Se propone un indicador cuantitativo de accesibilidad, que es usado para evaluar la accesibilidad de la distribución actual con la simulada. El trabajo tiene la meta de revelar regiones subatendidas, y de servir de herramienta de auxilio para la toma de decisiones de gestores en el área de salud para posibles intervenciones orientadas al sistema, con el fin de hacerlo más homogéneo y accesible a la población

Este trabalho tem por objetivo comparar a distribuição de unidades hospitalares, considerando os diferentes graus de especialização, em Santa Catarina, Brasil, com a distribuição de unidades resultantes da aplicação do modelo hierárquico de p-medianas, em três níveis. O modelo de p-medianas é usado para determinar a localização das unidades, e a seguir é comparado o deslocamento médio da população para alcançar as unidades médicas nos dois cenários, o atual e o simulado. Um indicador quantitativo de acessibilidade é proposto e é usado para avaliar a acessibilidade da distribuição atual com a simulada. O trabalho tem o intuito de revelar regiões subatendidas, e de servir de ferramenta de auxílio à decisão de gestores na área de saúde para possíveis intervenções no sistema, no sentido de torná-la mais homogênea e mais acessível à população

The objective of this study is to compare the distribution of hospital units according to different degrees of specialization in Santa Catarina State, Brazil, based on an application of the p-median hierarchical model in three levels. The p-median model is used to determine the units' location, following by a comparison of the population's mean distance to reach the medical units in two scenarios, the current one and the simulation. A quantitative indicator of accessibility is proposed and used to assess accessibility according to the current and simulated distributions. The study aims to detect underserved regions and provides a tool to aid health managers' decision-making for possible interventions in the system in order to make it more homogeneous and accessible to the population

Este trabajo tiene por objetivo comparar la distribución de unidades hospitalarias, considerando los diferentes grados de especialización, en Santa Catarina, Brasil; con la distribución de unidades resultantes de la aplicación del modelo jerárquico de p-medianas, en tres niveles. El modelo de p-medianas es usado para determinar la localización de las unidades y, a continuación, se compara el desplazamiento medio de la población para alcanzar las unidades médicas en dos escenarios, el actual y el simulado. Se propone un indicador cuantitativo de accesibilidad, que es usado para evaluar la accesibilidad de la distribución actual con la simulada. El trabajo tiene la meta de revelar regiones subatendidas, y de servir de herramienta de auxilio para la toma de decisiones de gestores en el área de salud para posibles intervenciones orientadas al sistema, con el fin de hacerlo más homogéneo y accesible a la población

Todas as empresas em desenvolvimento passam pelo momento de decidir se há ou não necessidade de realizar novos investimentos para suprir uma demanda crescente. Para tomar tal decisão é imprescindível conhecer se o processo atual tem capacidade de produzir a nova demanda. Porém, são raras as empresas que têm a percepção de que os refugos e retrabalhos também consomem recursos da produção e, portanto, devem ser considerados no cálculo da capacidade produtiva. A proposta deste trabalho consiste em incluir esses fatores na análise de capacidade da fábrica, utilizando uma matriz de transição estocástica da cadeia absorvente de Markov como ferramenta para obtenção do fator de capacidade. Este fator, aliado ao índice de eficiência e a demanda desejada ao fim do processo, resulta na capacidade real necessária. Um estudo de caso exemplifica a metodologia, apresentando resultados que permitem o cálculo do índice de ocupação real de cada centro produtivo. O cálculo desse índice demonstrou que alguns centros de trabalho necessitam de análises sobre investimentos em capacitação, pois ultrapassaram 90% de ocupação.

All developing companies must decide once in a while whether it is required to perform new investments to handle a growing demand. In order to make this decision, it is essential to know whether the current productive capacity is able to supply the new demand. However, just few companies realize that refuse and rework use production resources, which must be taken into account in the productive capacity calculation. The aim of this work was to include these factors in factory capacity analysis, using Markov chain stochastic transition matrix as a tool to obtain the capacity factor. This factor - used together with the efficiency index and the required demand in the end of the process - results in the necessary real capacity. A case study exemplifies the proposed methodology, presenting results that allow for the calculation of the real occupation index for each production cell. The calculation of this index demonstrated that some production cells presented more than 90% of occupation and needed investments in their productive capacity.