Lógica Fuzzy (LF)

A lógica difusa ou lógica fuzzy é uma generalização da lógica booleana que admite valores lógicos intermediários entre a falsidade e a verdade (como o talvez). Como existem várias formas de se implementar um modelo fuzzy, a lógica fuzzy deve ser vista mais como uma área de pesquisa sobre tratamento da incerteza, ou uma família de modelos matemáticos dedicados ao tratamento da incerteza, do que uma lógica propriamente dita.
A lógica difusa normalmente está associada ao uso de uma teopria de conjuntos fuzzy.
As implementações da lógica difusa permitem que estados indeterminados possam ser tratados por dispositivos de controle , como por exemplo avaliar conceitos como morno, médio...
Ao trabalhar com a lógica fuzzy é comum chamar a lógica boolenade lógica nítida.
Muitos pesquisadores de versões booleanas de lógica não aceitam a lógica fuzzy como uma verdadeira lógica, no sentido em que aceitam, por exemplo, a lógica modal. Isso pode ser associado a diferentes fatos, entre eles o fato de muitos modelos permitirem soluções aproximadas que não correspondem a uma "verdade" lógica.

Eu Integro, Tu Integras, Ele integra e NÓS INTEGRAMOS!!!

No seguimento do título em epigrafe deste tomo, segue a conjugação do verbo juntar:

• Eu junto
• Tu juntas
• Ele junta
• Nós juntamos
• Vós juntais
• Eles juntam
  

Mas afinal juntamos o quê? Onde? Porquê? COMO?? Tenho alguma vantagem em juntar dados senão tiver um contexto para tal? O conceito de integrar está directamente relacionado com o conhecimento, ou seja, apenas me interessa integrar os dados que me são úteis e de teor válido num determinado âmbito para que o meu output – a informação – me seja correctamente devolvida!

Para uma empresa, integrar os dados de negócio permite transformar em informação de negócio prática e atempada para garantir tomadas de decisão fundamentadas, e deste modo executar acções direccionadas e garantir resultados sólidos.

Problemas de Gestão e Árvores de Decisão

Imaginemos uma empresa que como todas as empresas quer aumentar as suas vendas, esta empresa quer decidir de que forma o vai fazer e pensou em 2 formas de conseguir atingir o seu objectivo:

• Aumentar o Preço do seu produto em x%;


• Alargar a zona de intervenção da empresa, recorrendo à construção de um entreposto comercial noutra região.

Estudos de mercados efectuados a esta empresa concluíram que existe associada a cada uma destas estratégias uma probabilidade de sucesso e de insucesso.

A Probabilidade de Sucesso de aumentar o preço estaria dependente do sucesso de uma campanha promocional que faria com que a alteração prevista fosse aceite e foi estimada ser W.

A probabilidade de Sucesso de alargar a zona de intervenção da empresa estaria dependente de esta vir a actuar sozinha no mercado e foi estimada ser Z.

Qual a decisão que esta empresa deve de tomar?

Este problema pode ser representado pela árvore de decisão abaixo:A Decisão que a empresa iria tomar seria escolher a estratégia que maior valor global apresentasse, no entanto, podemos ainda considerar a situação de que a empresa não é indiferente ao risco, como no caso apresentado mas sim aversa ao risco, para este caso as alterações que teriamos na nossa árvore de decisão seriam nada mais do que atribuir a cada um dos ramos da estratégia uma ponderação que reflectisse esse comportamento como por exemplo, atribuir uma ponderação de 0,3 á estratégia com maior risco, isto é com maior P(I) vs uma ponderação de 0,7 á estratégia com menor P(I) e incluir esse valor no apuramento do valor global das estratégias antes de se proceder à comparação dos mesmos.

Distributed Systems - Sistemas Distribuídos

O que é que isto vos faz lembrar? Alguém? Ninguém? Eu? Está bem…faz-me lembrar Corba! ‘Cooorba?!’ Sim, isso! Porque nos tempos auges da faculdade, para estudar a concepção de aplicações distribuídas tínhamos de aprender esta arquitectura! Um autêntico pesadelo! Mas vamos ao que interessa…

O que é realmente um sistema distribuído?

Basicamente, é um conjunto de computadores ligados em rede, com software que permita a partilha de recursos e a coordenação de actividades, possibilitando um ambiente integrado.

O Nascimento desta arquitectura:

No final dos anos 1970s CII – Honeywell e Honeywell da Bull Information Systems realizaram um esforço de modo a projectar uma arquitectura que pudesse competir com a IBM SNA, mas com uma maior flexibilidade.

Honeywell tinha elaborado um anteprojecto de uma arquitectura distribuída chamada HDSA (Honeywell Distributed Architecture), que tinha por objectivo renovar a Series 60, uma linha de produtos que foi anunciado em 1978 com um sufixo DPS. Foi pensado como uma alternativa para IBM's SCN, a partir da analogia ao "o outro computador da empresa".

A CII – HB, que participou nesse projecto foi inspirado pelo anterior CII investimento em NNA (New Network Architecture), aproximou-se significativamente do mercado HDSA. A CII – HB e a Honeywell, que desenharam a arquitectura de uma forma muito activa, respectivamente, em ECMA e ANSI – padronização de comissões em ISO/normas OSI (Open Communications System).

Esse esforço foi dado o nome de DSA – Distributed System Architecture; Ele abarcariam as estritas funções de rede e foi projectado para ser estendido em BD’s distribuídas e em aplicações.

Características (vantajosas, obviamente) de um sistema distribuído:

• Partilha de Recursos

• Hardware: impressoras, discos, etc;
• Dados – ferramentas de trabalho cooperativo; bases de dados;
• Interfaces;
• Motiva o modelo cliente-servidor.

• Abertura

• Extensibilidade de software e hardware, com possível heterogeneidade;
• Obtida especificando e documentando interfaces;
• Possui mecanismos uniformes de comunicação entre processos.

• Concorrência

• Vários utilizadores podem invocar vários comandos simultaneamente;
• Um servidor deve responder concorrentemente a vários pedidos;
• Vários servidores correm concorrentemente, possivelmente na resolução de pedidos.

• Escalabilidade

• O software pode ser pensado de modo a funcionar em grandes sistemas nem necessidade de mudança;
• Devem ser evitados algoritmos e estruturas de dados centralizados.

• Tolerância a faltas

• Faltas em elementos de processamento e comunicação;
• Solução pode passar por redundância de hardware e replicação de servidores/serviços;
• Motiva paradigmas mais avançados do que o cliente-servidor. Exemplo: comunicação em grupo, algoritmos de acordo, transacções;
• Em sistemas de distribuídos a disponibilidade perante a faltas pode ser maior do que em sistemas centralizados, mas exige uma maior complexidade do software.

• Transparência

• O sistema deve ser visto como um todo e não como uma colecção de componentes distribuídos;
  
• Exºs de transparência: acessos, localização, concorrência, replicação, falhas, migração, desempenho, escalabilidade.

Desenho lógico e físico de um sistema distribuído:

Aplicações Integradas:

• Middleware de BD (SQL, ODBC);
• Middleware de Aplicação;
• Middleware de WEB (CGI, ActiveX, Java);
• Remote Procedure Call (RPC);
• Middleware Orientado à Mensagem;
• Monitores de Processos de Transacção;
• Middleware Orientado aos Objectos (por exemplo em arquitecturas RMI, SOAP e…CORBA!).

Árvore de Hierarquia dos Objectivos

Funções e Indicadores

Funções e Indicadores

As áreas de Economia e Gestão contêm inúmeras discussões sobre as relações entre variáveis, tais como:

• Quantidade e Preço;
• Consumo e Rendimento;
• Procura de Moeda e Taxa de Juro;
• Publicidade e Vendas.

Para conhecermos o comportamento dessas variáveis e a forma como se relacionam, a matemática e estatística andam de mãos dadas para nos ajudar nessa tarefa!
O recurso a funções matemáticas permite-nos, de forma intuitiva, ver estas relações e, desta forma, inferir e alterar controladamente o valor de uma variável em seguimento dos nossos objectivos, para a outra.

Exemplos de Funções Matemáticas:

De seguida, podem ver o aspecto das diversas funções, sendo que do lado esquerdo para um b > 0, e do direito b <>

Indicadores de Gestão

Indicadores de equilíbrio financeiro

Imobilização dos Capitais Permanentes = Capitais Permanentes / Imobilizado Líquido
Mede a cobertura das aplicações em capital fixo por capitais permanentes.
Este rácio deverá, em princípio, ser superior à unidade, o que refere a existência de fundo de maneio positivo. Poderá assumir valores inferiores à unidade, denunciando a existência de fundo de maneio negativo o que leva a reflectir sobre o equilíbrio financeiro da empresa.
A diferença entre os valores apresentados no numerador e no denominador representa o fundo de maneio.

Capacidade de Endividamento = Capitais Próprios / Capitais Permanentes
Este rácio mede a capacidade de endividamento a médio e longo prazo.
Quando o seu valor é 0.5 os capitais alheios estáveis são iguais aos capitais próprios, o que revela um limite à capacidade de endividamento a médio e longo prazo.

Autonomia Financeira = Capitais Próprios / Capitais Alheios Estáveis
Este indicador traduz a capacidade de contrair empréstimos a médio e longo prazos, suportada pelos capitais próprios. A capacidade esgota-se quando o rácio é igual à unidade, ou seja quando o passivo a médio e longo prazo iguala os capitais próprios.

Solvabilidade = Capitais Próprios / Capitais Alheios
Avalia a capacidade da empresa para solver as responsabilidades assumidas a médio, longo e curto prazos. Este indicador evidencia o grau de independência da empresa em relação aos credores; quanto maior o seu valor, mais garantias terão os credores de receber o seu capital e maior poder de negociação terá a empresa para contrair novos financiamentos.
No entanto, a capacidade da empresa de amortizar as suas dívidas deverá, também, ser analisada numa óptica de curto prazo, utilizando os indicadores e a análise dos fluxos financeiros (cash-flow).

Indicadores Financeiros

Endividamento = Capitais Alheios / (Capitais Próprios+Capitais Alheios)
Esta relação indica o grau de endividamento da empresa. Inclui nos capitais alheios os empréstimos obtidos a médio e longo prazos (capitais alheios estáveis), os empréstimos obtidos a curto prazo e todos os créditos de exploração e extra-exploração (passivo circulante). Os capitais totais correspondem ao activo total, ou seja, integram os capitais próprios e os capitais alheios.

Coeficiente de Dependência = Capitais Alheios / Capitais Próprios
Trata-se de um indicador que é o inverso da solvabilidade e que, da mesma forma, avalia a capacidade da empresa para solver as responsabilidades assumidas.

Estrutura = Capitais Alheios Estáveis / Capitais Próprios
Corresponde ao inverso da autonomia financeira, o qual evidencia a capacidade da empresa para contrair empréstimos a médio e longo prazos.

Estrutura do Endividamento = Passivo Circulante / Capitais Alheios
Este indicador fornece informações relativas à estrutura do endividamento no que respeita à relação entre o endividamento de curto-prazo (passivo circulante) e o total do endividamento da empresa.

Cobertura do Investimento = Auto Financiamento / Activo Imobilizado
Mede a capacidade da empresa, através dos meios líquidos segregados no período, de cobrir os investimentos em activos fixos.

Índice de Autofinanciamento = Autofinanciamento / Capital Próprio
Este índice informa sobre o contributo das actividades em meios líquidos para suportar novos investimentos, ou seja, informa sobre a capacidade da empresa para potenciar o capital próprio e assegurar o crescimento com recursos próprios.

Liquidez Geral = Activo Circulante / Passivo Circulante
Dá informações sobre a cobertura do activo circulante pelo passivo circulante, tido por fonte de financiamento privilegiada da empresa. Sempre que possível deverá ser > 1, o que a não acontecer exige o recurso aos capitais permanentes para financiar a parte não coberta pelo passivo circulante.

Liquidez Reduzida = (Activo Circulante – Existências) / Passivo Circulante
A comparação da liquidez geral com a reduzida evidencia o peso das existências em relação ao restante activo circulante. Assim, a liquidez reduzida pressupõe que possa haver dificuldades no esgotamento das existências e inclusive vendas abaixo do preço de custo.

Podem igualmente referir outros indicadores ao nível da Gestão, por exemplo na Gestão de stocks:

• Rotatividade média das matérias primas;
  
• Rotatividade média de stocks.

Diagrama de Causa->Efeito...a Espinha-de-peixe

Estes diagramas tiveram origem em 1943, pelo engenheiro químico Kaoru Ishikawa, quando descrevia a uma empresa de engenheiros a forma como diversos factores – aka causas – podem ser ordenados de uma forma lógica. Este diagrama também designado por Diagrama de Ishikawa ou Diagrama de Espinha-de-peixe, é uma ferramenta gráfica utilizada pela Administração (Gestores de topo) ou pelo controlo da qualidade e pretende principalmente, de uma forma simples, agrupar e visualizar hierarquicamente as causas que estão na origem de um problema, os resultados que se pretendem melhorar ou mesmo visualizar os efeitos sobre a qualidade.
Para elaboração deste tipo de diagramas é necessário, em primeiro lugar, identificar inequivocamente o problema ou o efeito a estudar e, seguidamente, listas as várias causas possíveis para esse efeito, começando por um nível mais geral e pormenorizando cada vez mais as subcausas. Para cada efeito existem seguramente, inúmeras causas dentro de categorias como as 6 M’s: método, mão-de-obra, matéria-prima, máquinas, mensuração e meio ambiente. Nas áreas de serviços e processos transaccionais utilizam-se como categorias básicas: procedimentos, pessoas, ponto, políticas, mensuração e meio ambiente.

É de realçar igualmente, a importância destes diagramas nos objectivos estratégicos da organização. Esta ferramenta pretende representar o mapa estratégico, ao relacionar o impacto de cada objectivo noutro objectivo, alinhados com a visão, missão e estratégia da organização.

Para se elaborar um correcto diagrama de causa-efeito é necessário:

1. Determinar as características de qualidade cujas causas pretendem identificar;
2. Através do Brainstorming, pretende-se determinar quais as causas que mais influenciam o problema a ser resolvido (causas primárias);
3. Esboçar o diagrama, colocando numa das extremidades, o problema a ser analisado e traçar uma linha horizontal, onde deverão irradiar as ramificações com as causas consideradas primárias, do passo 1, criando uma forma de “espinha de peixe”;
4. Identificar as subcausas, ou causas secundárias que afectam as causas primárias e que se deverão estender ao longo de cada ramificação.

Exemplo de um diagrama de causa-efeito para o efeito ‘Prémio da Avaliação Individual’, numa organização: