A methodology for obtaining an optimal portfolio for the generation of electricity at the lowest cost and risk is proposed. This methodology uses a mixture design of experiments (MDEs) as a strategy for building nonlinear models of risk and cost in portfolio optimisation for the generation of electricity. The result is compared with the traditional theory of Markowitz mean-variance (MVP). The following characteristics are also presented in this study: the seasonality and volatility of the time series were manipulated using moving windows and computational replicas in MDE; desirability functions were used to optimise multiple variables, leading to lower cost and risk; Shannon entropy index was used to handle better portfolio diversification. A case study based on the energy market of the state of California was used to illustrate the proposal. The results show that this methodology facilitates decision making.

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RESUMOO uso de tecnologias em sala de aula tem se tornado frequente na atualidade, dada a grande demanda de conciliar o processo de ensino-aprendizagem mediante um novo perfil de aluno que se delineia em nossa realidade educacional, ainda mais com o ensino remoto utilizado pelas instituições de ensino de vários países, devido à Covid-19. Diante disso, este artigo pretende mostrar como o uso de softwares pode estabelecer uma prática possível entre o conhecimento básico adquirido e acumulado por um grupo de alunos, em interface com o que sabiam sobre o computador e suas possibilidades para seu uso diário no universo escolar. Desenvolvendo uma metodologia de estudo de caso, levantando dados qualitativos e quantitativos com um grupo de alunos do ensino fundamental II de uma escola municipal, pretendeu-se investigar como o uso de softwares impactaria de modo positivo a maneira como esses alunos aprendem. Os resultados ratificaram que a tecnologia integrada de modo produtivo e pontual à realidade pretendida, pode ser aliada fundamental para que a educação aconteça de maneira atual, prazerosa e significativa.

O problema de encontrar um ponto interior a um poliedro tem aplicações em muitas áreas, sobretudo em programação linear. Neste trabalho, abordamos o problema de encontrar um ponto interior a um poliedro, utilizando como estratégia o Método de Eliminação de Fourier-Motzkin. Este método consiste em reduzir um sistema de inequações lineares que define o poliedro, através da eliminação de variáveis. Foi-se utilizada uma versão matricial deste método a fim de facilitar sua implementação computacional e, para ilustrar a metodologia proposta, exemplos são apresentados. Em seguida, fizemos a análise de complexidade do algoritmo, com a finalidade de investigar o comportamento da técnica quando do aumento do número de variáveis e de restrições e, dessa forma, apresentando um campo de aplicação da técnica. Pela análise do algoritmo, concluímos que este tem complexidade exponencial, pois o número de inequações cresce exponencialmente conforme se aumenta o número de variáveis no problema. O algoritmo se mostrou eficiente para problemas com um número pequeno de inequações para o R2 e o R3.