Uma Heurística para o Problema de Redução de Padrões de Corte
|
|
- Cármen Neto Gabeira
- 8 Há anos
- Visualizações:
Transcrição
1 Uma Heurística para o Problema de Redução de Padrões de Corte Marcelo Saraiva Limeira INPE/LAC marcelo@lac.inpe.br Horacio Hideki Yanasse INPE/LAC horacio@lac.inpe.br Resumo Propõe-se um procedimento híbrido para obter a redução do número de padrões em problemas de corte de estoque. Em um primeiro estágio são gerados bons padrões de corte que, uma vez cortados, simultaneamente completam as demandas de alguns dos itens contidos nele. Com a redução do problema, outras técnicas básicas de redução de padrão, propostas previamente na literatura, são utilizadas para se tentar obter uma melhor solução para o problema. 1. Introdução O problema de corte básico consiste em determinar a "melhor maneira" de cortar itens, com dimensões e quantidades específicas, de objetos com dimensões específicas de forma a otimizar uma função objetivo, por exemplo, minimização dos custos. Os objetos podem estar disponíveis em estoques, ou serem produzidos ou adquiridos de terceiros. Padrão de corte é definido pelos itens a serem cortados de um objeto bem como a disposição deles no objeto para a realização dos cortes em sua produção. Observe que a geometria é determinante, isto é, as formas e as dimensões dos itens e objetos determinarão os possíveis padrões de corte. Qualquer solução para o problema de corte de estoque consiste de um conjunto de padrões de corte e as freqüências correspondentes, isto é, o número de vezes que cada padrão tem de ser cortado. Vários métodos de solução estão sugeridos na literatura, tais como Gau e Waescher [3], Stadtler [5], etc, para o problema de corte de estoque unidimensional. Em particular, nem sempre pode ser apropriado considerar a minimização de perdas como um único objetivo. Na prática, o material do qual os itens são usualmente cortados faz parte apenas de um dos custos relevantes de decisão do processo de corte. O número de trocas de padrões de corte para satisfazer uma dada demanda pode afetar consideravelmente o tempo do processo de corte. Este é particularmente o caso quando, o equipamento de corte tem de ser preparado a cada novo padrão de corte; um procedimento que consome um determinado tempo durante o qual o processo de corte tem de ser interrompido. Para evitar a falta de produção devido aos tempos de preparação de máquina, a minimização do número de padrões de corte diferentes é, nestes casos, um segundo objetivo a ser considerado na geração dos padrões. Visto que a minimização do número de objetos (minimização da entrada) e a minimização do número de padrões de corte (setups) são objetivos parcialmente conflitantes, seria desejável avaliar os efeitos de ambos os fatores em uma minimização mais geral do custo. Um limitante inferior para o número de padrões distintos, pode ser obtido através da resolução do problema bin packing associado, onde a demanda de cada item tem valor igual a 1. Uma formulação do problema de corte de estoque que tem como objetivo não só a minimização dos custos de perdas mas também os custos de trocas de padrões distintos foi sugerida por Haessler [4]. Parece existir um número relativamente pequeno de trabalhos publicados tratando o problema de redução de padrões (Haessler [4], Farley e Richardson [1]). Na observação destes trabalhos este problema foi resolvido com o uso de heurísticas. Foerster and Wäscher [2] apresentaram uma pequena revisão de alguns trabalhos, incluindo os dois listados anteriormente. Eles propuseram um método de redução de padrões que combinava 2, 3, ou 4, padrões, de um plano de corte de entrada mínimo gerado em um primeiro estágio. Um algoritmo exato para o problema de minimização de padrões é proposto por Vanderbeck [6]. Este tem como objetivo minimizar o número de padrões de corte distintos utilizando, no máximo, a quantidade de objetos em estoque. O problema é primeiramente formulado como um problema de programação inteira quadrático, e em seguida é decomposto dentro de múltiplos problemas da mochila limitados. Então um algoritmo branch-andbound com técnica de geração de colunas é aplicado. De acordo com os testes computacionais, foi observado que este algoritmo conseguiu resolver de maneira exata vários
2 problemas de tamanho pequeno, mas falhava para obter soluções ótimas para diversas instâncias de tamanho moderado, considerando um limite máximo de tempo de duas horas. Neste trabalho apresentamos uma heurística para resolver o problema de redução de padrões em problemas de corte de estoque. O método proposto é baseado na observação que para se ter uma redução do número de padrões, os requisitos de mais de um item (em média) precisam ser completados quando a quantidade total de um padrão é cortada. Esta quantidade é o número de vezes que um padrão é repetido em uma solução. 2. A heurística Focalizaremos o problema com um único tipo de objeto e teremos como objetivo reduzir o número de padrões dentro de um desperdício tolerável. A idéia básica é relativamente simples. Do problema original (P), nós definimos um problema (P 1 ) com os mesmos itens do problema original (P) mas com as demandas ajustadas de acordo com um fator F 1. O problema (P 1 ) é obtido dividindo-se d 1, d 2,...,d m (m é o número de itens) por F 1 e pegando-se apenas a parte inteira. Qualquer padrão de corte viável para o problema (P 1 ) é também viável para (P) e, além disso, este padrão pode ser cortado F 1 vezes sem ter excesso de produção de um item. Uma seqüência de padrões é gerada para o problema (P 1 ) e um padrão é aceito se possui um desperdício em torno de um determinado α e completa simultaneamente as demandas de mais de um item contido nele (níveis de aspiração). Este padrão fará parte da solução global do problema (P) tendo uma quantidade F 1. Se nenhum padrão foi escolhido, nenhuma redução é realizada. Um novo fator F 2 é definido e o processo é repetido como do início. O processo termina quando o fator 1 é alcançado e nenhum outro padrão alcança os níveis de aspiração desejados. Caso se tenha no final um problema residual, demandas de alguns itens ainda não atendidas, então este problema residual é resolvido de maneira independente e, técnicas de redução de padrão, propostas previamente na literatura são aplicadas para a solução composta de todos os padrões gerados. Os fatores F 1, F 2,...1 são definidos da seguinte maneira. Visto que os padrões desejados, quando cortados, precisam finalizar as demandas de pelo menos dois itens, as quantidades de tais padrões precisam ser submúltiplas das demandas de alguns itens. Portanto, os candidatos a fatores são números submúltiplos das demandas dos itens e definidos da seguinte maneira: d m ; d m /2 ; d m /3 ; d m /4 ;... ; 1; d m-1 ; d m-1 /2 ; d m-1 /3 ; d m-1 /4 ;... ; 1; d 1 ; d 1 /2 ; d 1 /3 ; d 1 /4 ;... ; 1; Estes valores são ordenados em ordem decrescente (excluindo os valores iguais) e são testados um a um. Alguns valores podem ser imediatamente excluídos. Por exemplo, visto que estabelecemos que dois ou mais itens precisam ser finalizados por padrão, então o primeiro fator F 1 a ser considerado é d m-1, se d m é um múltiplo de d m-1 ou, um valor menor, caso contrário. Um dos níveis de aspiração para os padrões gerados é que o desperdício precisa estar em torno de um determinado α visto que nosso objetivo é gerar uma solução com desperdício global tão igual quanto possível do valor de α. Contudo, não conhecemos o desperdício dos diferentes padrões que compõem uma solução. O valor α é obtido através da computação do desperdício gerado pela solução do problema de corte, que pode ser resolvido por algum método já proposto na literatura. Para que se tenha um desperdício global aceitável os padrões escolhidos no procedimento precisam ter um desperdício menor ou próximo de α e padrões que são repetidos várias vezes precisam ser analisados detalhadamente quanto ao desperdício, pois se sua freqüência é elevada a solução global no final pode ter um desperdício grande e não ser muito boa. Por outro lado, um padrão levemente pior pode ser aceito se sua freqüência é pequena visto que sua contribuição para o desperdício global será mínimo. Considere por exemplo, um problema de corte de estoque unidimensional com 10 itens cujos tamanhos e demandas estão apresentados na Tabela 1. O tamanho do objeto a ser cortado é Tabela 1: Exemplo numérico m(número de itens) = 10. L(tamanho do objeto) = Nós resolvemos inicialmente este problema utilizando um código de Programação Linear com um Esquema de Arredondamento. O resultado obtido foi:
3 Número total de Objetos = 14. Número total de Padrões distintos = 10. Os padrões e as quantidades correspondentes obtidas são apresentados na tabela 2: Tabela 2: Resultado da Programação linear Freqüência Padrões de Corte dos Padrões A percentagem de desperdício nesta solução é de α = ( )/14000 = 0, O nível de aspiração para a eficiência dos padrões effref = (1-0, )x1000 = 952 unidades de comprimento. Seguindo a heurística proposta, teremos o seguinte: Iteração 1. Os candidatos a fatores são: F i = {18, 12, 11, 9, 8, 7, 6, 4, 3, 2, 1}. Visto que um nível de aspiração que estabelecemos foi que a demanda de dois ou mais itens necessita ser finalizada com um padrão, então o primeiro fator F 1 a ser considerado é o 18. Com este fator, o problema P 1 será composto dos seguintes /18 = /18 = 1 2 e 8), contudo para este caso todos os possíveis padrões gerados possuem eficiência menor que 952 unidades de comprimento. Com isso nenhum padrão é gerado para o fator F 1 = 18. O próximo fator a ser considerado é o fator F 2 = /12 = /12 = /12 = 1 Para este caso a demanda de apenas um item é completada (item 7). Nenhum padrão é gerado para o fator F 2 = 12, pois é necessário que seja completada a demanda de pelos menos dois itens. O próximo fator a ser considerado é o fator F 3 = /11 = /11 = /11 = /11 = /11 = 1 6 e 10), contudo para este caso todos os possíveis padrões gerados possuem eficiência menor que 952 unidades de comprimento. Com isso nenhum padrão é gerado para o fator F 3 = 11. O próximo fator a ser considerado é o fator F 4 = /9 = /9 = /9 = /9 = /9 = 1 2 e 8) e existe pelo menos um padrão com eficiência maior que 952 unidades de comprimento. O seguinte padrão foi gerado: Este padrão é cortado o mesmo número de vezes que o valor do fator F 4 (9 vezes). A demanda do problema original P é reajustada de acordo com o padrão gerado na iteração anterior. O resultado obtido é mostrado na tabela 3. Tabela 3: Demanda do problema P reajustada
4 Iteração 2 Calcular novamente os candidatos a fatores F i = {8, 7, 6, 4, 3, 2, 1} e repetir o procedimento até que o fator F i = 1 seja alcançado e não seja possível a geração de qualquer outro padrão de corte com níveis de aspiração desejados. Se ao final da execução do procedimento heurístico ainda existir itens com demandas não atendidas então resolve-se este problema residual através de um código de Programação Linear com um Esquema de Arredondamento. O resultado final após a execução completa da heurística e do problema residual é mostrado na tabela 4. Tabela 4: Resultado final obtido Freqüência Padrões de Corte dos Padrões Número total de Objetos = 14 Número total de Padrões distintos = 4 ( ) α = = 0, Testes Computacionais Testes computacionais foram realizados para um problema de corte de estoque unidimensional. Escolheuse o problema de corte de estoque unidimensional visto que este caso é mais simples comparado com problemas de corte de estoque de dimensões maiores. Além disso, para este caso, temos os resultados do trabalho de Foerster e Wäscher [2], para comparação. Para estes testes são utilizados 18 classes de problemas (cada classe contendo 100 problemas) definidas segundo Foerster e Wäscher [2]. Os resultados obtidos estão apresentados nas tabelas 5 e 6. Todas as implementações foram feitas em C++. Os testes computacionais foram realizados em um microcomputador Pentium II, 400 MHz com 128MB RAM. Na Tabela 5, na primeira coluna apresenta-se cada classe de problemas testada (m = número de itens, d = demanda média, P, M, G, indicam o tamanho dos pequeno, médio, grande). Na segunda e terceira colunas estão indicados os números médios de objetos cortados dos dados fornecidos pela literatura (NOL) e os obtidos pela heurística proposta (NOH), respectivamente. Na quarta e quinta colunas estão indicados os números médios de padrões distintos fornecidos pela literatura (NPDL) e os obtidos pela heurística (NPDH), respectivamente. Tabela 5: Testes Computacionais CLASSE NOL NOH NPDL NPDH 01 m=10; d=10 - P 11,49 11,56 8,07 4,37 02 m=10; d=100 - P 110,25 110,43 11,86 11,41 03 m=20; d=10 - P 22,13 22,17 15,49 5,74 04 m=20; d=100 - P 215,93 215,98 23,21 14,56 05 m=40; d=10 - P 42,96 42,99 29,22 8,18 06 m=40; d=100 - P 424,71 424,89 44,48 15,06 07 m=10; d=10 - M 50,21 51,69 10,33 8,75 08 m=10; d=100 - M 499,52 502,26 11,67 10,35 09 m=20; d=10 - M 93,67 99,49 19,92 15,53 10 m=20; d=100 - M 932,32 948,41 22,51 19,69 11 m=40; d=10 M 176,97 195,67 38,34 27,91 12 m=40; d=100 - M 1766, ,42 43,22 35,76 13 m=10; d=10 G 63,27 64,20 10,04 9,72 14 m=10; d=100 G 632,12 633,30 10,53 10,73 15 m=20; d=10 G 119,43 123,90 19,71 18,54 16 m=20; d=100 G 1191, ,66 20,57 20,65 17 m=40; d=10 G 224,68 244,02 38,12 33,64 18 m=40; d=100 G 2242,4 2268,30 39,90 39,95 Na Tabela 6, na primeira coluna apresenta-se cada classe de problemas testada (m = número de itens, d = demanda média, P, M, G, indicam o tamanho dos pequeno, médio, grande). Na segunda e terceira colunas estão indicados os números médios de padrões distintos fornecidos pela literatura (NPDK23L) e os obtidos pela heurística (NPDK23H), respectivamente, após aplicação do algoritmo de redução KOMBI23 proposto Foerster and Wäscher [2]. Na quarta e quinta colunas estão indicados os números médios de padrões distintos fornecidos pela literatura (NPDK234L) e os obtidos pela heurística (NPDK234H), respectivamente, após aplicação do algoritmo de redução KOMBI234 proposto por Foerster and Wäscher [2]. Tabela 6: Testes Computacionais CLASSE NPDK23L NPDK23H NPDK234L NPDK234H 01 m=10; d=10 - P 4,36 3,61 3,40 3,31 02 m=10; d=100 - P 9,23 8,24 7,81 6,95 03 m=20; d=10 - P 7,72 5,19 5,89 4,96 04 m=20; d=100 - P 17,00 11,63 14,26 10,32 05 m=40; d=10 - P 14,40 7,82 10,75 7,63 06 m=40; d=100 - P 31,01 13,87 25,44 13,31 07 m=10; d=10 - M 8,44 7,93 7,90 7,66 08 m=10; d=100 - M 10,39 9,83 9,96 9,62 09 m=20; d=10 - M 16,25 14,28 15,03 13,64 10 m=20; d=100 - M 20,19 18,69 19,28 18,21 11 m=40; d=10 M 32,01 25,84 28,74 24,60 12 m=40; d=100 - M 39,11 33,98 37,31 33,23 13 m=10; d=10 G 9,33 9,13 8,97 8,93 14 m=10; d=100 G 10,42 10,56 10,32 10,51 15 m=20; d=10 G 17,74 17,03 16,88 16,28 16 m=20; d=100 G 20,17 20,20 19,91 19,89 17 m=40; d=10 G 33,53 31,11 31,46 29,76 18 m=40; d=100 G 39,12 38,53 38,28 37,90 Nas Tabelas 7 e 8 as colunas têm o mesmo significado que os das tabelas 5 e 6, respectivamente, porém os testes foram realizados apenas nas classes pares que possuem demanda média igual a 100. Para estas classes as
5 demandas médias foram divididas por 10 e a heurística proposta foi aplicada. Com o resultado obtido cada padrão de corte tem sua freqüência multiplicada por 10, chegando assim ao resultado final. Tabela 7: Testes Computacionais LASSE NOL NOH NPDL NPDH 02 m=10; d=100 - P 110,25 115,81 11,86 7,05 04 m=20; d=100 - P 215,93 225,86 23,21 9,07 06 m=40; d=100 - P 424,71 443,53 44,48 12,66 08 m=10; d=100 - M 499,52 529,72 11,67 8,86 10 m=20; d=100 - M 932, ,34 22,51 15,30 12 m=40; d=100 - M 1766, ,63 43,22 27,67 14 m=10; d=100 G 632,12 649,56 10,53 9,95 16 m=20; d=100 G 1191, ,15 20,57 18,25 18 m=40; d=100 G 2242,4 2543,51 39,90 33,25 Tabela 8: Testes Computacionais CLASSE NPDK23L NPDK23H NPDK234L NPDK234H 02 m=10; d=100 - P 9,23 5,31 7,81 4,64 04 m=20; d=100 - P 17 6,90 14,26 6,36 06 m=40; d=100 - P 31,01 9,73 25,44 8,91 08 m=10; d=100 - M 10,39 8,43 9,96 8,30 10 m=20; d=100 - M 20,19 14,69 19,28 14,19 12 m=40; d=100 - M 39,11 26,31 37,31 25,25 14 m=10; d=100 G 10,42 9,76 10,32 9,74 16 m=20; d=100 G 20,17 17,67 19,91 17,21 18 m=40; d=100 G 39,12 31,38 38,28 30,19 Na primeira coluna da Tabela 9 apresenta-se cada classe de problemas testada (m = número de itens, P, M, G, indicam o tamanho dos pequeno, médio, grande). Na segunda e terceira colunas estão indicados os números médios de padrões distintos fornecidos pela heurística com demanda média d (classes ímpares d = 10, classes pares d = 100) e os obtidos também pela heurística com demanda igual a 1, respectivamente. Tabela 9: Limitante Inferior Classe H H_d=1 01 m=10; P 4,37 1,66 02 m=10; P 11,41 1,66 03 m=20; P 5,74 2,55 04 m=20; P 14,56 2,55 05 m=40; P 8,18 4,25 06 m=40; P 15,06 4,25 07 m=10; M 8,75 4,99 08 m=10; M 10,35 4,99 09 m=20; M 15,53 9,24 10 m=20; M 19,69 9,24 11 m=40; M 27,91 16,92 12 m=40; M 35,76 16,92 13 m=10; G 9,72 6,27 14 m=10; G 10,73 6,27 15 m=20; G 18,54 11,76 16 m=20; G 20,65 11,76 17 m=40; G 33,64 21,98 18 m=40; G 39,95 21,98 Com relação aos resultados das tabelas 5 e 6, observase que o número médio de objetos obtidos pela heurística foi maior para todas as classes de problemas rodadas. Em contra partida percebeu-se que para quase todas as classes testadas o número médio de padrões distintos foi menor antes e depois da aplicação dos métodos de redução de padrões propostos na literatura (tabelas 5 e 6). Nas tabelas 7 e 8, observa-se que o número médio de objetos continuou maior para todas as classes pares testadas, mas em contrapartida o número médio de padrões distintos foi menor. O resultado da terceira coluna da Tabela 9 apresenta, tanto para as classes pares como para as ímpares, o mesmo valor para o limitante inferior. Isto ocorre pois o que diferenciava as classes pares das classes ímpares eram as demandas média e no caso do limitante inferior para todas as classes de problemas a demanda é igual a 1. Os tempos computacionais não foram mencionados nas tabelas de resultados, pois os dados para comparação foram adquiridos da literatura e não computados. Além disso, não poderiam ser usados para uma comparação direta, pois as plataformas, em que cada código foi executado, são diferentes. 4. Considerações finais Com a heurística proposta é possível realizar ajustes na escolha dos padrões de modo que o número de objetos permaneça dentro de um limite permitido e o número médio de padrões distintos não aumente de maneira indesejável. Uma análise de tradeoff poderá então ser feita de acordo com a aplicação determinando-se assim qual o acréscimo no número de objetos se tentarmos reduzir o número de padrões distintos (ou vice-versa). 5. Referências Bibliográficas [1] Farley A. A; Richardson K. V., Fixed charge problems with identical fixed charges, European Journal of Operational Research, 1984, 18, [2] Foerster, H.; Wäscher, G., Pattern reduction in onedimensiopnal cutting stock problem, Accepted for publicantion in International Journal of Production Research [3] Gau T. Wäscher G., Heuristics for the Integer Onedimensional Cutting Stock Problem: a computacional study, Or Spektrum, 1996, 16, [4] Haessler, R. W., Controlling Cutting Pattern Changes in One-Dimensional Trim Problems, Operations Research, 1975, 23, [5] Stadtler, H., A One-dimensional Cutting Stock Problem in the Aluminium Industry and its Solution, European Journal of Operational Research, 1990, 44, [6] Vanderbeck F., Exact algorithm for minimising the number of setups in the one-dimensional cutting stock problem, Operations Research, 2000, 48,
Além de minimizar o número de objetos processados, problema de corte unidimensional
imização do número de objetos processados e do setup no problema de corte unidimensional Márcia Ap. Gomes-Ruggiero, Antonio Carlos Moretti, Momoe Sakamori Depto de Matemática Aplicada, DMA, IMECC, UNICAMP,
Leia maisMINIMIZANDO O NÚMERO DE DIFERENTES PADRÕES DE CORTE - UMA ABORDAGEM DE CAMINHO MÍNIMO
A pesquisa Operacional e os Recursos Renováveis 4 a 7 de novembro de 2003, Natal-RN MINIMIZANDO O NÚMERO DE DIFERENTES PADRÕES DE CORTE - UMA ABORDAGEM DE CAMINHO MÍNIMO Maria Cristina N. Gramani Universidade
Leia maisPor que o quadrado de terminados em 5 e ta o fa cil? Ex.: 15²=225, 75²=5625,...
Por que o quadrado de terminados em 5 e ta o fa cil? Ex.: 15²=225, 75²=5625,... 0) O que veremos na aula de hoje? Um fato interessante Produtos notáveis Equação do 2º grau Como fazer a questão 5 da 3ª
Leia maisProjetos. Universidade Federal do Espírito Santo - UFES. Mestrado em Informática 2004/1. O Projeto. 1. Introdução. 2.
Pg. 1 Universidade Federal do Espírito Santo - UFES Mestrado em Informática 2004/1 Projetos O Projeto O projeto tem um peso maior na sua nota final pois exigirá de você a utilização de diversas informações
Leia maisAutómatos Finitos Determinísticos
Ficha 2 Autómatos Finitos Determinísticos 2.1 Introdução Se olharmos, de forma simplificada, para um computador encontramos três componentes principais: a) A unidade de processamento central b) As unidades
Leia maisFaculdade de Engenharia Optimização. Prof. Doutor Engº Jorge Nhambiu
1 Programação Não Linear Aula 25: Programação Não-Linear - Funções de Uma única variável Mínimo; Mínimo Global; Mínimo Local; Optimização Irrestrita; Condições Óptimas; Método da Bissecção; Método de Newton.
Leia maisCapítulo 3. Avaliação de Desempenho. 3.1 Definição de Desempenho
20 Capítulo 3 Avaliação de Desempenho Este capítulo aborda como medir, informar e documentar aspectos relativos ao desempenho de um computador. Além disso, descreve os principais fatores que influenciam
Leia maisMRP II. Planejamento e Controle da Produção 3 professor Muris Lage Junior
MRP II Introdução A lógica de cálculo das necessidades é conhecida há muito tempo Porém só pode ser utilizada na prática em situações mais complexas a partir dos anos 60 A partir de meados da década de
Leia maisa 1 x 1 +... + a n x n = b,
Sistemas Lineares Equações Lineares Vários problemas nas áreas científica, tecnológica e econômica são modelados por sistemas de equações lineares e requerem a solução destes no menor tempo possível Definição
Leia maisTécnicas para Programação Inteira e Aplicações em Problemas de Roteamento de Veículos 14
1 Introdução O termo "roteamento de veículos" está relacionado a um grande conjunto de problemas de fundamental importância para a área de logística de transportes, em especial no que diz respeito ao uso
Leia maisAPLICAÇÃO DE MÉTODOS HEURÍSTICOS EM PROBLEMA DE ROTEIRIZAÇÃO DE VEICULOS
APLICAÇÃO DE MÉTODOS HEURÍSTICOS EM PROBLEMA DE ROTEIRIZAÇÃO DE VEICULOS Bianca G. Giordani (UTFPR/MD ) biancaggiordani@hotmail.com Lucas Augusto Bau (UTFPR/MD ) lucas_bau_5@hotmail.com A busca pela minimização
Leia maisAnálise e Complexidade de Algoritmos
Análise e Complexidade de Algoritmos Uma visão de Intratabilidade, Classes P e NP - redução polinomial - NP-completos e NP-difíceis Prof. Rodrigo Rocha prof.rodrigorocha@yahoo.com http://www.bolinhabolinha.com
Leia maisArquitetura de Rede de Computadores
TCP/IP Roteamento Arquitetura de Rede de Prof. Pedro Neto Aracaju Sergipe - 2011 Ementa da Disciplina 4. Roteamento i. Máscara de Rede ii. Sub-Redes iii. Números Binários e Máscara de Sub-Rede iv. O Roteador
Leia maisItinerários de Ônibus Relatório Final
CENTRO UNIVERSITÁRIO SENAC Itinerários de Ônibus Relatório Final Grupo 5 Caio Roque Daniel Nunes Elise Roese José Caneiro Marcos Grignani São Paulo Junho de 2007 1 ÍNDICE 1. Introdução... 3 2. Desenvolvimento...
Leia maisCAP. I ERROS EM CÁLCULO NUMÉRICO
CAP. I ERROS EM CÁLCULO NUMÉRICO 0. Introdução Por método numérico entende-se um método para calcular a solução de um problema realizando apenas uma sequência finita de operações aritméticas. A obtenção
Leia maisMatemática - UEL - 2010 - Compilada em 18 de Março de 2010. Prof. Ulysses Sodré Matemática Essencial: http://www.mat.uel.
Matemática Essencial Equações do Segundo grau Conteúdo Matemática - UEL - 2010 - Compilada em 18 de Março de 2010. Prof. Ulysses Sodré Matemática Essencial: http://www.mat.uel.br/matessencial/ 1 Introdução
Leia maisCAP 254 CAP 254. Otimização Combinatória. Professor: Dr. L.A.N. Lorena. Assunto: Metaheurísticas Antonio Augusto Chaves
CAP 254 CAP 254 Otimização Combinatória Professor: Dr. L.A.N. Lorena Assunto: Metaheurísticas Antonio Augusto Chaves Conteúdo C01 Simulated Annealing (20/11/07). C02 Busca Tabu (22/11/07). C03 Colônia
Leia maisBase de Dados para Administrações de Condomínios
Base de Dados para Administrações de Condomínios José Pedro Gaiolas de Sousa Pinto: ei03069@fe.up.pt Marco António Sousa Nunes Fernandes Silva: ei03121@fe.up.pt Pedro Miguel Rosário Alves: alves.pedro@fe.up.pt
Leia maisMaterial Teórico - Módulo de Divisibilidade. MDC e MMC - Parte 1. Sexto Ano. Prof. Angelo Papa Neto
Material Teórico - Módulo de Divisibilidade MDC e MMC - Parte 1 Sexto Ano Prof. Angelo Papa Neto 1 Máximo divisor comum Nesta aula, definiremos e estudaremos métodos para calcular o máximo divisor comum
Leia maisPodemos encontrar uma figura interessante no PMBOK (Capítulo 7) sobre a necessidade de organizarmos o fluxo de caixa em um projeto.
Discussão sobre Nivelamento Baseado em Fluxo de Caixa. Item aberto na lista E-Plan Podemos encontrar uma figura interessante no PMBOK (Capítulo 7) sobre a necessidade de organizarmos o fluxo de caixa em
Leia maisO MÉTODO HÚNGARO PARA RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS DE OTIMIZAÇÃO
O MÉTODO HÚNGARO PARA RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS DE OTIMIZAÇÃO João Cesar Guirado Universidade Estadual de Maringá E-mail: jcguirado@gmail.com Márcio Roberto da Rocha Universidade Estadual de Maringá E-mail:
Leia maisProjeto e Análise de Algoritmos Projeto de Algoritmos Tentativa e Erro. Prof. Humberto Brandão humberto@bcc.unifal-mg.edu.br
Projeto e Análise de Algoritmos Projeto de Algoritmos Tentativa e Erro Prof. Humberto Brandão humberto@bcc.unifal-mg.edu.br Laboratório de Pesquisa e Desenvolvimento Universidade Federal de Alfenas versão
Leia maisMÓDULO 6 INTRODUÇÃO À PROBABILIDADE
MÓDULO 6 INTRODUÇÃO À PROBBILIDDE Quando estudamos algum fenômeno através do método estatístico, na maior parte das vezes é preciso estabelecer uma distinção entre o modelo matemático que construímos para
Leia maisGERAÇÃO DE VIAGENS. 1.Introdução
GERAÇÃO DE VIAGENS 1.Introdução Etapa de geração de viagens do processo de planejamento dos transportes está relacionada com a previsão dos tipos de viagens de pessoas ou veículos. Geralmente em zonas
Leia maisMódulo 4. Construindo uma solução OLAP
Módulo 4. Construindo uma solução OLAP Objetivos Diferenciar as diversas formas de armazenamento Compreender o que é e como definir a porcentagem de agregação Conhecer a possibilidade da utilização de
Leia maisAV2 - MA 12-2012. (a) De quantos modos diferentes posso empilhá-los de modo que todos os CDs de rock fiquem juntos?
Questão 1. Num porta-cds, cabem 10 CDs colocados um sobre o outro, formando uma pilha vertical. Tenho 3 CDs de MPB, 5 de rock e 2 de música clássica. (a) De quantos modos diferentes posso empilhá-los de
Leia maisMODELO MATEMÁTICO E HEURÍSTICA PARA O PROBLEMA DE CORTE COM SOBRAS APROVEITÁVEIS E VENDA DE RETALHOS
MODELO MATEMÁTICO E HEURÍSTICA PARA O PROBLEMA DE CORTE COM SOBRAS APROVEITÁVEIS E VENDA DE RETALHOS Adriana Cherri Departamento de Matemática, Faculdade de Ciências, UNESP, Bauru Av. Eng. Luiz Edmundo
Leia maisSegurança e Auditoria de Sistemas
Segurança e Auditoria de Sistemas ABNT NBR ISO/IEC 27002 4. Análise, Avaliação e Tratamento de Riscos 1 Roteiro (1/1) Definições Análise e Avaliação de Riscos Tratamento de Riscos Matriz de Análise de
Leia maisDisciplina: Unidade III: Prof.: E-mail: Período:
Encontro 08 Disciplina: Sistemas de Banco de Dados Unidade III: Modelagem Lógico de Dados Prof.: Mario Filho E-mail: pro@mariofilho.com.br Período: 5º. SIG - ADM Relembrando... Necessidade de Dados Projeto
Leia maisISO/IEC 12207: Gerência de Configuração
ISO/IEC 12207: Gerência de Configuração Durante o processo de desenvolvimento de um software, é produzida uma grande quantidade de itens de informação que podem ser alterados durante o processo Para que
Leia maisJorge Figueiredo, DSC/UFCG. Análise e Técnicas de Algoritmos 2005.1. Jorge Figueiredo, DSC/UFCG. Análise e Técnicas de Algoritmos 2005.
Agenda Análise e Técnicas de Algoritmos Introdução Informal Motivação Jorge Figueiredo Visão Geral do do Curso Introdução Informal O nosso curso é sobre técnicas e análise de de algoritmos (computacionais).
Leia mais4 Segmentação. 4.1. Algoritmo proposto
4 Segmentação Este capítulo apresenta primeiramente o algoritmo proposto para a segmentação do áudio em detalhes. Em seguida, são analisadas as inovações apresentadas. É importante mencionar que as mudanças
Leia maisA memória é um recurso fundamental e de extrema importância para a operação de qualquer Sistema Computacional; A memória trata-se de uma grande
A memória é um recurso fundamental e de extrema importância para a operação de qualquer Sistema Computacional; A memória trata-se de uma grande região de armazenamento formada por bytes ou palavras, cada
Leia maisFeature-Driven Development
FDD Feature-Driven Development Descrição dos Processos Requisitos Concepção e Planejamento Mais forma que conteúdo Desenvolver um Modelo Abrangente Construir a Lista de Features Planejar por
Leia maisBCC202 - Estrutura de Dados I
BCC202 - Estrutura de Dados I Aula 04: Análise de Algoritmos (Parte 1) Reinaldo Fortes Universidade Federal de Ouro Preto, UFOP Departamento de Ciência da Computação, DECOM Website: www.decom.ufop.br/reifortes
Leia maisNúcleo de Informática Aplicada à Educação Universidade Estadual de Campinas
Núcleo de Informática Aplicada à Educação Universidade Estadual de Campinas Resumo A construção de dispositivos controlados através do computador, como ferramenta educacional associado ao trabalho com
Leia maisENSAIO DE BOMBAS EM SÉRIE E PARALELO
ENSAIO DE BOMBAS EM SÉRIE E PARALELO I. ASSOCIAÇÃO DE BOMBAS As bombas podem ser associadas em série e em paralelo dependendo das características do sistema. A associação em série é útil quando se tem
Leia maisArquiteturas RISC. (Reduced Instructions Set Computers)
Arquiteturas RISC (Reduced Instructions Set Computers) 1 INOVAÇÕES DESDE O SURGIMENTO DO COMPU- TADOR DE PROGRAMA ARMAZENADO (1950)! O conceito de família: desacoplamento da arquitetura de uma máquina
Leia maisTópico 4. Como Elaborar um Relatório e Apresentar os Resultados Experimentais
Tópico 4. Como Elaborar um Relatório e Apresentar os Resultados Experimentais 4.1. Confecção de um Relatório 4.1.1. Organização do relatório Um relatório é uma descrição detalhada, clara e objetiva de
Leia maisProf. Daniela Barreiro Claro
Prof. Daniela Barreiro Claro SQL, SQL3 e OQL são linguagens declarativas O SGBD deve processar e otimizar estas consultas antes delas serem efetivamente executadas Uma consulta possui muitas estratégias
Leia maisPLANEJAMENTO DA MANUFATURA
58 FUNDIÇÃO e SERVIÇOS NOV. 2012 PLANEJAMENTO DA MANUFATURA Otimizando o planejamento de fundidos em uma linha de montagem de motores (II) O texto dá continuidade à análise do uso da simulação na otimização
Leia mais5COP096 TeoriadaComputação
Sylvio 1 Barbon Jr barbon@uel.br 5COP096 TeoriadaComputação Aula 14 Prof. Dr. Sylvio Barbon Junior Sumário - Problemas Exponenciais - Algoritmos Exponenciais usando Tentativa e Erro - Heurísticas para
Leia maisUsando o Excel ESTATÍSTICA. Funções
Funções Podemos usar no Excel fórmulas ou funções. Anteriormente já vimos algumas fórmulas. Vamos agora ver o exemplo de algumas funções que podem ser úteis para o trabalho de Excel. Para começar podemos
Leia maisConcepção e Elaboração
UNIVERSIDADE ESTADUAL PAULISTA INSTITUTO DE BIOCIÊNCIAS, LETRAS E CIÊNCIAS EXATAS DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS DE COMPUTAÇÃO E ESTATÍSTICA Análise e Projeto Orientado a Objetos Concepção e Elaboração Estudo
Leia maisAs fases na resolução de um problema real podem, de modo geral, ser colocadas na seguinte ordem:
1 As notas de aula que se seguem são uma compilação dos textos relacionados na bibliografia e não têm a intenção de substituir o livro-texto, nem qualquer outra bibliografia. Introdução O Cálculo Numérico
Leia maisSistemas Distribuídos: Princípios e Algoritmos Introdução à Análise de Complexidade de Algoritmos
Sistemas Distribuídos: Princípios e Algoritmos Introdução à Análise de Complexidade de Algoritmos Francisco José da Silva e Silva Laboratório de Sistemas Distribuídos (LSD) Departamento de Informática
Leia maisIA: Busca Competitiva. Ricardo Britto DIE-UFPI rbritto@ufpi.edu.br
IA: Busca Competitiva Ricardo Britto DIE-UFPI rbritto@ufpi.edu.br Sumário Introdução Árvores de Jogos Minimax Antecipação Limitada Poda Alfa-beta Introdução Jogos têm sido continuamente uma importante
Leia maisProtocolo TCP/IP. Neste caso cada computador da rede precisa de, pelo menos, dois parâmetros configurados:
Protocolo TCP/IP Neste caso cada computador da rede precisa de, pelo menos, dois parâmetros configurados: Número IP Máscara de sub-rede O Número IP é um número no seguinte formato: x.y.z.w Não podem existir
Leia mais10 DICAS DE TECNOLOGIA PARA AUMENTAR SUA PRODUTIVIDADE NO TRABALHO
10 DICAS DE TECNOLOGIA PARA AUMENTAR SUA PRODUTIVIDADE NO TRABALHO UMA DAS GRANDES FUNÇÕES DA TECNOLOGIA É A DE FACILITAR A VIDA DO HOMEM, SEJA NA VIDA PESSOAL OU CORPORATIVA. ATRAVÉS DELA, ELE CONSEGUE
Leia maisCÁLCULO DE ZEROS DE FUNÇÕES REAIS
15 CÁLCULO DE ZEROS DE FUNÇÕES REAIS Um dos problemas que ocorrem mais frequentemente em trabalhos científicos é calcular as raízes de equações da forma: f() = 0. A função f() pode ser um polinômio em
Leia maisTerceira Avaliação Visualg & Pascal
Primeiro trabalho Sistema de controle acadêmico Objetivo: implementar um programa de computador que realiza o controle acadêmico de uma turma em uma disciplina específica. O programa deve ser capaz de
Leia maisInstituto de Computação
Instituto de Computação Universidade Estadual de Campinas MO824 - Programação Inteira e Combinatória Geração de Colunas para o Problema de Corte e Empacotamento Bidimensional em Faixas Fabricio Olivetti
Leia maisComeço por apresentar uma breve definição para projecto e para gestão de projectos respectivamente.
The role of Project management in achieving Project success Ao longo da desta reflexão vou abordar os seguintes tema: Definir projectos, gestão de projectos e distingui-los. Os objectivos da gestão de
Leia maispor João Gomes, Director Executivo do Instituto de Planeamento e Desenvolvimento do Turismo e Professor Associado da Universidade Fernando Pessoa
COMO AUMENTAR AS RECEITAS DE UM NEGÓCIO: O CONCEITO DE GESTÃO DE RECEITAS (revenue management) (Publicado na Revista Hotéis de Portugal Maio/Junho 2004) por João Gomes, Director Executivo do Instituto
Leia maisDepartamento de Matemática - UEL - 2010. Ulysses Sodré. http://www.mat.uel.br/matessencial/ Arquivo: minimaxi.tex - Londrina-PR, 29 de Junho de 2010.
Matemática Essencial Extremos de funções reais Departamento de Matemática - UEL - 2010 Conteúdo Ulysses Sodré http://www.mat.uel.br/matessencial/ Arquivo: minimaxi.tex - Londrina-PR, 29 de Junho de 2010.
Leia maiscomputador-cálculo numérico perfeita. As fases na resolução de um problema real podem, de modo geral, ser colocadas na seguinte ordem:
1 UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIÇOSA Departamento de Matemática - CCE Cálculo Numérico - MAT 271 Prof.: Valéria Mattos da Rosa As notas de aula que se seguem são uma compilação dos textos relacionados na bibliografia
Leia maisManual de Utilização
Manual de Utilização Versão 1.0 18/01/2013 Sempre consulte por atualizações deste manual em nossa página. O Cotação Web está em constante desenvolvimento, podendo ter novas funcionalidades adicionadas
Leia maisIMPLEMENTAÇÃO DE SOCKETS E THREADS NO DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS CLIENTE / SERVIDOR: UM ESTUDO EM VB.NET
1 IMPLEMENTAÇÃO DE SOCKETS E THREADS NO DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS CLIENTE / SERVIDOR: UM ESTUDO EM VB.NET Daniel da Silva Carla E. de Castro Franco Diogo Florenzano Avelino daniel.silva1@ext.mpsa.com
Leia maisCAPÍTULO 2. Grafos e Redes
CAPÍTULO 2 1. Introdução Um grafo é uma representação visual de um determinado conjunto de dados e da ligação existente entre alguns dos elementos desse conjunto. Desta forma, em muitos dos problemas que
Leia mais¹CPTL/UFMS, Três Lagoas, MS,Brasil, oliveiralimarafael@hotmail.com. ²CPTL/UFMS, Três Lagoas, MS, Brasil.
Encontro de Ensino, Pesquisa e Extensão, Presidente Prudente, 22 a 25 de outubro, 2012 36 INTRODUÇÃO A CRIPTOGRAFIA RSA Rafael Lima Oliveira¹, Prof. Dr. Fernando Pereira de Souza². ¹CPTL/UFMS, Três Lagoas,
Leia maisAtalhos da Web. Krishna Tateneni Yves Arrouye Tradução: Lisiane Sztoltz
Krishna Tateneni Yves Arrouye Tradução: Lisiane Sztoltz 2 Conteúdo 1 Atalhos da Web 4 1.1 Introdução.......................................... 4 1.2 Atalhos da Web.......................................
Leia maisUNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA MARIA CENTRO DE TECNOLOGIA AULA 20 PROFª BRUNO CALEGARO
UNIVERSIDADE FEDERAL DE SANTA MARIA CENTRO DE TECNOLOGIA AULA 20 PROFª BRUNO CALEGARO Santa Maria, 10 de Dezembro de 2013. Revisão aula anterior Modelo de classes Modelo de estado Modelo de iteração Modelo
Leia maisVisuALG Estruturas de Repetição. Professores: Vilson Heck Junior vilson.junior@ifsc.edu.br Felipe Schneider Costa felipe.costa@ifsc.edu.
VisuALG Estruturas de Repetição Professores: Vilson Heck Junior vilson.junior@ifsc.edu.br Felipe Schneider Costa felipe.costa@ifsc.edu.br O Problema. Estruturas de Repetição: Introdução; Repita ate; Exemplo;
Leia maisA UTILIZAÇÃO ADEQUADA DO PLANEJAMENTO E CONTROLE DA PRODUÇÃO (PCP), EM UMA INDÚSTRIA.
A UTILIZAÇÃO ADEQUADA DO PLANEJAMENTO E CONTROLE DA PRODUÇÃO (PCP), EM UMA INDÚSTRIA. KAIHATU, Rodrigo. Discente da Faculdade de Ciências Jurídicas e Gerenciais/ACEG E-mail: rodrigo.hiroshi@hotmail.com
Leia maisFigura 5.1.Modelo não linear de um neurônio j da camada k+1. Fonte: HAYKIN, 2001
47 5 Redes Neurais O trabalho em redes neurais artificiais, usualmente denominadas redes neurais ou RNA, tem sido motivado desde o começo pelo reconhecimento de que o cérebro humano processa informações
Leia maisRevisão de Estatística Básica:
Revisão de Estatística Básica: Estatística: Um número é denominado uma estatística (singular). Ex.: As vendas de uma empresa no mês constituem uma estatística. Estatísticas: Uma coleção de números ou fatos
Leia maisSua indústria. Seu show. Seu Futuro
Sua indústria. Seu show. Seu Futuro Usinagem 5-Eixos para Moldes Sandro, Vero Software Vero Software está no topo do relatório de fornecedores de CAM da CIMData 2014 Com maior Market Share, crescimento
Leia mais4 Estudos de Casos Problema Direto
35 4 Estudos de Casos Problema Direto Este capítulo mostra o resultado de simulações feitas a partir do modelo desenvolvido para veículos deformáveis descrito na tese de mestrado de DE CARVALHO, F. A.,
Leia maisEste material traz a teoria necessária à resolução das questões propostas.
Inclui Teoria e Questões Inteiramente Resolvidas dos assuntos: Contagem: princípio aditivo e multiplicativo. Arranjo. Permutação. Combinação simples e com repetição. Lógica sentencial, de primeira ordem
Leia maisCadastramento de Computadores. Manual do Usuário
Cadastramento de Computadores Manual do Usuário Setembro 2008 ÍNDICE 1. APRESENTAÇÃO 1.1 Conhecendo a solução...03 Segurança pela identificação da máquina...03 2. ADERINDO À SOLUÇÃO e CADASTRANDO COMPUTADORES
Leia maisIA: Problemas de Satisfação de Restrições. Prof. Msc. Ricardo Britto DIE-UFPI rbritto@ufpi.edu.br
IA: Problemas de Satisfação de Restrições Prof. Msc. Ricardo Britto DIE-UFPI rbritto@ufpi.edu.br Introdução Um PSR é definido por um conjunto de variáveis X 1, X 2,..., X n, e por um conjunto de restrições,
Leia maisComplexidade de Algoritmos. Edson Prestes
Edson Prestes Caminhos de custo mínimo em grafo orientado Este problema consiste em determinar um caminho de custo mínimo a partir de um vértice fonte a cada vértice do grafo. Considere um grafo orientado
Leia maisNotas da Aula 17 - Fundamentos de Sistemas Operacionais
Notas da Aula 17 - Fundamentos de Sistemas Operacionais 1. Gerenciamento de Memória: Introdução O gerenciamento de memória é provavelmente a tarefa mais complexa de um sistema operacional multiprogramado.
Leia maisEnsaio de tração: cálculo da tensão
Ensaio de tração: cálculo da tensão A UU L AL A Você com certeza já andou de elevador, já observou uma carga sendo elevada por um guindaste ou viu, na sua empresa, uma ponte rolante transportando grandes
Leia maisResolução de sistemas lineares
Resolução de sistemas lineares J M Martínez A Friedlander 1 Alguns exemplos Comecemos mostrando alguns exemplos de sistemas lineares: 3x + 2y = 5 x 2y = 1 (1) 045x 1 2x 2 + 6x 3 x 4 = 10 x 2 x 5 = 0 (2)
Leia mais5 Mecanismo de seleção de componentes
Mecanismo de seleção de componentes 50 5 Mecanismo de seleção de componentes O Kaluana Original, apresentado em detalhes no capítulo 3 deste trabalho, é um middleware que facilita a construção de aplicações
Leia maisConcentração Mínima de Açúcar (g/l) N (normal) 2000 60 2 E (europeu fino) 1000. 80 1. Teor Máximo de Acidez (%)
FACULDADE LOURENÇO FILHO Revisão ENADE 2011 Disciplina: Pesquisa Operacional Profa. Danielle Abreu 17/096/2011 Questão 1 ENADE 2008 O gerente de planejamento e controle da produção de uma empresa de suco
Leia maisQUADRADO MÁGICO - ORDEM 4
CONCEITO Partindo da definição original, os QUADRADOS MÁGICOS devem satisfazer três condições: a) tabela ou matriz quadrada (número de igual ao número de ); b) domínio: com elementos assumindo valores
Leia maisExercícios Teóricos Resolvidos
Universidade Federal de Minas Gerais Instituto de Ciências Exatas Departamento de Matemática Exercícios Teóricos Resolvidos O propósito deste texto é tentar mostrar aos alunos várias maneiras de raciocinar
Leia maisE A D - S I S T E M A S L I N E A R E S INTRODUÇÃO
E A D - S I S T E M A S L I N E A R E S INTRODUÇÃO Dizemos que uma equação é linear, ou de primeiro grau, em certa incógnita, se o maior expoente desta variável for igual a um. Ela será quadrática, ou
Leia maisConciliação Bancária - conceito e como realizar na prática
CIRCULAR/Artigo Nº 07/2015 São Paulo, 13 de Janeiro de 2015. Conciliação Bancária - conceito e como realizar na prática Prezado Cliente, Apresentamos a seguir, artigo interessante que trata sobre a conciliação
Leia mais6 Construção de Cenários
6 Construção de Cenários Neste capítulo será mostrada a metodologia utilizada para mensuração dos parâmetros estocásticos (ou incertos) e construção dos cenários com respectivas probabilidades de ocorrência.
Leia maisDadas a base e a altura de um triangulo, determinar sua área.
Disciplina Lógica de Programação Visual Ana Rita Dutra dos Santos Especialista em Novas Tecnologias aplicadas a Educação Mestranda em Informática aplicada a Educação ana.santos@qi.edu.br Conceitos Preliminares
Leia maisAlgoritmos não se aprendem: Copiando algoritmos Estudando algoritmos Algoritmos só se aprendem: Construindo algoritmos Testando algoritmos
1. INTRODUÇÃO A ALGORITMOS O uso de algoritmos é quase tão antigo quanto a matemática. Com o passar do tempo, entretanto, ele foi bastante esquecido pela matemática. Com o advento das máquinas de calcular
Leia maisDesenvolvimento de Sistemas Orientados a Objetos com UML UP/RUP: Projeto
Desenvolvimento de Sistemas Orientados a Objetos com UML UP/RUP: Projeto Engenharia de Software I Informática 2009 Profa. Dra. Itana Gimenes RUP: Artefatos de projeto Modelo de Projeto: Use-Case Realization-projeto
Leia maisBoas Práticas em Gerenciamento de Projetos Material utilizado nas aulas de Pós-graduação do Centro de Informática 2010.2
O que é um? s: Tradicional e/ou Ágil? Cristine Gusmão, PhD Tem início e fim bem determinados Things are not always what they seem. Phaedrus, Escritor e fabulista Romano O projeto é uma sequência única,
Leia mais1.2) Na tela seguinte, o primeiro item a ser selecionado é o Unidade Acumuladora1.
MANUAL DA NOVA VERSÃO DE ARQUIVAMENTO DO CPROD Na nova versão de Arquivamento que está sendo implementada no CPROD, antes de realizarmos o Arquivamento do Processo ou Documento em si, temos que criar no
Leia maisEntendendo como funciona o NAT
Entendendo como funciona o NAT Vamos inicialmente entender exatamente qual a função do NAT e em que situações ele é indicado. O NAT surgiu como uma alternativa real para o problema de falta de endereços
Leia maisCapítulo 7 CAMADA DE TRANSPORTE
Capítulo 7 CAMADA DE TRANSPORTE INTRODUÇÃO (KUROSE) A Camada de Rede é uma peça central da arquitetura de rede em camadas A sua função é a de fornecer serviços de comunicação diretamente aos processos
Leia maisSISTEMAS INTEGRADOS DE GESTÃO PAS 99:2006. Especificação de requisitos comuns de sistemas de gestão como estrutura para a integração
Coleção Risk Tecnologia SISTEMAS INTEGRADOS DE GESTÃO PAS 99:2006 Especificação de requisitos comuns de sistemas de gestão como estrutura para a integração RESUMO/VISÃO GERAL (visando à fusão ISO 31000
Leia maisTais operações podem utilizar um (operações unárias) ou dois (operações binárias) valores.
Tais operações podem utilizar um (operações unárias) ou dois (operações binárias) valores. 7.3.1.2 Registradores: São pequenas unidades de memória, implementadas na CPU, com as seguintes características:
Leia maisUniversidade Federal de Alfenas
Universidade Federal de Alfenas Projeto e Análise de Algoritmos Aula 04 Introdução a Análise de Algoritmos humberto@bcc.unifal-mg.edu.br Última aula Fundamentos de Matemática Exercícios: Somatórios; Logaritmos
Leia maisVamos exemplificar o conceito de sistema posicional. Seja o número 1303, representado na base 10, escrito da seguinte forma:
Nova bibliografia: Título: Organização e projeto de computadores a interface Hardware/Software. Autor: David A. Patterson & John L. Hennessy. Tradução: Nery Machado Filho. Editora: Morgan Kaufmmann Editora
Leia maisMinistério da Educação Secretaria de Educação Profissional e Tecnológica Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul
QUESTÃO: 29 Além da alternativa a estar correta a alternativa e também pode ser compreendida como correta. Segundo a definição de diversos autores, a gerência de falhas, detecta, isola, notifica e corrige
Leia maisQualificação de Procedimentos
Qualificação de Procedimentos Os equipamentos em geral são fabricados por meio de uniões de partes metálicas entre si empregando-se soldas. Há, portanto a necessidade de se garantir, nestas uniões soldadas,
Leia maisSolução de problemas por meio de busca (com Python) Luis Martí DEE/PUC-Rio http://lmarti.com
Solução de problemas por meio de busca (com Python) Luis Martí DEE/PUC-Rio http://lmarti.com Python e AI (Re)-introdução ao Python. Problemas de busca e principais abordagens. Exemplos em Python Por que
Leia maisA SEGUIR ALGUMAS DICAS PARA O DESENVOLVIMENTO DE UM PROJETO CIENTÍFICO
A SEGUIR ALGUMAS DICAS PARA O DESENVOLVIMENTO DE UM PROJETO CIENTÍFICO DESENVOLVENDO UM PROJETO 1. Pense em um tema de seu interesse ou um problema que você gostaria de resolver. 2. Obtenha um caderno
Leia maisArpPrintServer. Sistema de Gerenciamento de Impressão By Netsource www.netsource.com.br Rev: 02
ArpPrintServer Sistema de Gerenciamento de Impressão By Netsource www.netsource.com.br Rev: 02 1 Sumário INTRODUÇÃO... 3 CARACTERÍSTICAS PRINCIPAIS DO SISTEMA... 3 REQUISITOS DE SISTEMA... 4 INSTALAÇÃO
Leia maisTarefa Orientada 16 Vistas
Tarefa Orientada 16 Vistas Objectivos: Vistas só de leitura Vistas de manipulação de dados Uma vista consiste numa instrução de SELECT que é armazenada como um objecto na base de dados. Deste modo, um
Leia maisREDUZINDO AS QUEBRAS ATRAVÉS DA MANUTENÇÃO PROFISSIONAL
REDUZINDO AS QUEBRAS ATRAVÉS DA MANUTENÇÃO PROFISSIONAL Luiz Rodrigo Carvalho de Souza (1) RESUMO O alto nível de competitividade exige que as empresas alcancem um nível de excelência na gestão de seus
Leia mais