https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/427 Thu, 09 Apr 2026 11:07:19 GMT 2026-04-09T11:07:19Z https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/6641 Título: Análise de performance de algoritmos estocásticos aplicados ao problema do caixeiro viajante Autor: Lima, Lucas Gabriel Oliveira Sales Abstract: Optimization algorithms are increasingly relevant tools in modern companies because they are capable of optimizing processes and resources, ensuring more efficient results and timely processing for decision making. Comparing these algorithms is a common process during their adoption studies. However, the use of complex methodologies can often lead to the choice of an imprecise algorithm, since its result may not reflect the reality of a company seeking to implement applications with limited resources. In view of this problem, the need arises to evaluate these algorithms from a new perspective. The main objective of this work is to propose a reflection on the way experiments in algorithms are conducted. The present study carried out experiments with optimization algorithms using computational resources similar to those found in most companies, comparing them with another work in which optimizations and tunings were used in these same algorithms. For the experiment, the traveling salesman problem was used, through 15 benchmarking divided into 3 categories, according to the size of each article. Finally, statistical metrics were obtained for the performance of each algorithm, which, when compared to the reference article, showed shorter execution times without compromising the accuracy of the results. Probabilistic algorithms are of great financial importance to companies that need to manage resources quickly, such as airports and shipyards. Therefore, the appropriate choice of parameters provides a more accurate view of reality. Resumo: Algoritmos de otimização são ferramentas cada vez mais relevantes nas empresas modernas por serem capazes de otimizar processos e recursos, garantindo resultados mais eficientes e com processamento em tempo hábil para tomada de decisão. A comparação destes algoritmos é o processo comum durante seus estudos de adoção. Entretanto, a utilização de metodologias complexas muitas vezes pode levar à escolha de um algoritmo impreciso, pois seu resultado pode não refletir a realidade de uma empresa que busca implementar aplicações com recursos limitados. Tendo em vista esta problemática, surge a necessidade de avaliar estes algoritmos sob uma nova ótica. O objetivo principal deste trabalho é propor uma reflexão acerca da forma que experimentos em algoritmos são conduzidos. O presente estudo realizou experimentos com algoritmos de otimização utilizando recursos computacionais semelhantes àqueles encontrados na maioria das empresas, comparando com um outro trabalho no qual foram utilizados otimizações e tunings nesses mesmos algoritmos. Para o experimento, foi utilizado o problema do caixeiro viajante, através de 15 benchmarking dividido em 3 categorias, de acordo com o tamanho de cada artigo. Ao final foram obtidas métricas estatísticas do desempenho de cada algoritmo que, comparadas com o artigo de referência, obtiveram tempos de execução menores, sem comprometer a precisão dos resultados. Algoritmos probabilísticos possuem grande importância financeira para empresas com necessidades de gerir recursos rapidamente, tais como aeroportos e estaleiros. Sendo assim, a escolha adequada de parâmetros fornece uma visão mais acurada da realidade. Wed, 09 Oct 2024 00:00:00 GMT https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/6641 2024-10-09T00:00:00Z https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/6549 Título: Sistema integrado para registro de aulas e análise de frequência dos alunos do Projeto Conecta Vidas do Centro Tecnológico da Associação Conexão Social Autor: Santos, Djair Batista dos Abstract: The Social Connection Association (ACS), founded in 2005 in Lagoa de Itaenga, Pernambuco, has the mission of guaranteeing the rights of people in situations of social vulnerability through education and inclusion. The Conecta Vidas Project aims to promote digital literacy and physical activities for the elderly, contributing to their active aging and strengthening community bonds. However, the registration of attendance and the documentation of activities face significant challenges, such as the logistics of real-time records and the security of sensitive beneficiary data. This report presents a proposal for a responsive Integrated System for Class Registration and Attendance Analysis, developed with React, Node.js and MySQL technologies. The proposed solution seeks to optimize attendance registration, facilitate the secure storage of photos and simplify the flow of information for coordination. This is intended to improve the efficiency of educators, ensure data protection, and provide detailed and accurate reporting to funders. The system aims not only at the continuity and success of the project, but also at the promotion of a more transparent and effective management, enhancing the benefits offered by ACS. Resumo: A Associação Conexão Social (ACS), fundada em 2005 em Lagoa de Itaenga, Pernambuco, tem como missão garantir os direitos de pessoas em situação de vulnerabilidade social por meio da educação e inclusão. O Projeto Conecta Vidas visa promover o letramento digital e atividades físicas para idosos, contribuindo para seu envelhecimento ativo e fortalecimento de vínculos comunitários. Contudo, o registro de frequência e a documentação das atividades enfrentam desafios significativos, como a logística dos registros em tempo real e a segurança dos dados sensíveis dos beneficiários. Este relatório apresenta uma proposta de um sistema integrado responsivo para registro de aulas e análise de frequência, desenvolvido com as tecnologias React, Node.js e MySQL. A solução proposta busca otimizar o registro de presença, facilitar o armazenamento seguro de fotos e simplificar o fluxo de informações para a coordenação. Com isso, pretende-se melhorar a eficiência dos educadores, assegurar a proteção dos dados e fornecer relatórios detalhados e precisos para os financiadores. O sistema visa não apenas a continuidade e o sucesso do projeto, mas também a promoção de uma gestão mais transparente e eficaz, potencializando os benefícios oferecidos pela ACS. Wed, 09 Oct 2024 00:00:00 GMT https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/6549 2024-10-09T00:00:00Z https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/6500 Título: Minha UBS: aplicativo para facilitar o acesso a serviços disponibilizados em Unidades Básicas de Saúde Autor: Lira, Emerson Leonardo Oliveira de Abstract: The Unified Health System is the system that guarantees the Brazilian population access to health services free of charge through the public network. The main way of accessing these services is from basic health units, popularly known as "postinhos", Those responsible in these units for facilitating this access for residents are community, health and endemic diseases, agents who act as bridges between residents and health units. With tools to help plan strategies to operate in the region and facilitate communication with residents, Minha UBS proposes, through an application, to reduce barriers between the population and public health services. Resumo: O Sistema Único de Saúde é o sistema que garante à população brasileira acesso aos serviços de saúde de forma gratuita pela rede pública. A principal forma de acesso a esses serviços é a partir das unidades básicas de saúde, popularmente conhecidas como "postinhos". Os responsáveis nessas unidades por facilitar esse acesso aos moradores são os agentes comunitários, de saúde e de endemias, que atuam como pontes entre os moradores e as unidades de saúde. Com ferramentas para auxiliar o planejamento de estratégias para atuar na região e facilitar a comunicação com os moradores, o Minha UBS propõe, através de um aplicativo, reduzir as barreiras entre a população e os serviços públicos de saúde. Wed, 09 Oct 2024 00:00:00 GMT https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/6500 2024-10-09T00:00:00Z https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/6499 Título: Aprendizagem de máquina para a identificação de clientes propensos à compra em Inbound marketing Autor: Silva, Bruno Roberto Florentino da Abstract: The most important point for a company should always be the customer and getting new customers is not always an easy strategy. Digital marketing techniques study how to attract new customers to businesses using digital platforms. By virtue of the popularization of these means, the strategies had to be shaped to the new possibilities. With just one click you can reach thousands of individuals, which means many new leads for the company. However, filtering out which of these individuals are really interested in the product or service offered by the company demands a lot of effort from the sales team. This overhead is detrimental in the sense that the company can lose revenue by not targeting the real opportunities. With the aim to minimize this problem, the present work offers a proposal whose objective is the automatic identification of the client achieved through digital marketing strategies. It is proposed the usage of Machine Learning techniques, in particular supervised classification algorithms, namely Decision Tree and Naive Bayes. It was used the Scikit-learn library available for the Python programming language. In addition, it was necessary to apply the SMOTE oversampling algorithm, due to the unbalance of the dataset. In addition, in order to optimize the classification, we used the techniques of attribute selection and model selection with hyperparameters adjustment. Finally, to evaluate the results, we used the confusion matrix, the precision and coverage metrics, and the accuracy and coverage curve. Due to the imbalance of the data, the precision metric did not report good indexes results, with averages of 5.5% of correctness. In addition, the coverage was around 83%. Even with such divergent results among the applied metrics, the present work reached its goal, identifying most of the real opportunities and reporting that using this approach, it would be possible to obtain a reduction of up to 85% in the effort applied by the sales team if they had to call for all the leads. As a consequence, the company may have a cost reduction with the resources applied to obtain new customers, allowing the sales team to find new customers with greater efficiency. Resumo: O ponto mais importante para uma empresa deve ser sempre o cliente e conseguir novos clientes nem sempre é uma estratégia fácil. As técnicas de marketing digital estudam como atrair novos clientes para as empresas fazendo uso de plataformas digitais. Em virtude da popularização destes meios, as estratégias tiveram que se moldar às novas necessidades. Com apenas um clique é possível alcançar milhares de indivíduos, o que significa muitos leads (oportunidades de negócio) novos para a empresa. Entretanto, filtrar quais desses indivíduos estão realmente interessados no produto ou serviço ofertado pela empresa demanda um grande esforço da equipe de vendas. Essa sobrecarga é prejudicial no sentido de que a empresa pode perder receita por falta de direcionamento das verdadeiras oportunidades. Visando amenizar tal problema, o presente trabalho oferece uma proposta cujo objetivo é a identificação automática de potenciais clientes com maior propensão à compra dentre os leads obtidos por uma empresa através de estratégias de marketing digital. Para tornar possível a execução desta proposta, foram utilizados recursos de Aprendizado de máquina, com aplicação dos algoritmos de classificação supervisionada, Árvore de decisão e Naive Bayes (NB), fornecidos pela biblioteca Scikit-learn, sob a linguagem de programação Python. Além disso, fez-se necessário a aplicação do algoritmo de sobreamostragem SMOTE, devido ao desbalanceamento do conjunto de dados. Com a finalidade de otimizar a classificação, foram utilizadas técnicas de seleção de atributos e seleção de modelos com ajuste de hiperparâmetros. Para avaliação dos resultados, utilizou-se as métricas de matriz de confusão, precisão, cobertura e curva de precisão e cobertura. Devido ao desbalanceamento dos dados, a métrica de precisão não relatou bons resultados, com médias de 5,5% de acerto. Já a cobertura alcançou médias de aproximadamente 83%. Mesmo com resultados tão divergentes entre as métricas aplicadas, o presente trabalho conseguiu identificar a maioria das verdadeiras oportunidades e relatando que ao utilizar esta abordagem, seria possível obter uma redução de até 85% da aplicação de esforço por parte da equipe de vendas. Em consequência disso, uma empresa pode ter uma redução de custos ao diminuir os recursos aplicados para obter novos clientes, propiciando que a equipe de vendas possa encontrar novos clientes com maior eficiência. Fri, 12 Jul 2019 00:00:00 GMT https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/6499 2019-07-12T00:00:00Z