No abstract

No abstract

No abstract

The operations of takeoff and landing at airports are often subject to some delays caused by the application of the Ground Delay Program (GDP) and Air Holding Program (AHP). The effects of these delays impact to the related entities in the traffic scenario, such as Air Traffic Control (ATC) unity and airlines. As a result, Collaborative Decision Making (CDM) is being employed as a methodology for increasing the efficiency of air traffic management, through the involvement of partners within the airports. However, many current implementations of CDM are focused on the sharing of information. This study proposes a CDM model based on Satisficing Game Theory for computing decisions involving the three main stakeholders in airport scenario: airport service management, airlines, and ATC unity. Initially, we defined the preference for each entity, such as rejectability, and selectability functions. We then built the Satisficing CDM model to establish the collaborative decision process in airport. The case study shows the effective of the developed system in the air terminal area to define the sequences of the flights in take-off and landing.

RESUMORecentemente, com a ampla utilização das redes sociais, notícias e opiniões de usuários publicadas sobre o mercado de ações se tornaram conteúdo de grande valor preditivo para determinar o comportamento das ações. Com a velocidade e o volume que essas notícias e opiniões são geradas, a análise manual humana se torna inviável, sendo necessário o uso de ferramentas computacionais para o processamento dos textos, como dicionários léxicos. Entretanto, embora existam muitos dicionários de propósito geral, poucos são de domínio específico, com termos personalizados para o contexto do mercado de ações. Além disso, os que existem, em sua maioria, são limitados a um único idioma. Dito isto, este trabalho apresenta o BBLEX, um dicionário léxico multilíngue de domínio específico, desenvolvido com o objetivo de aumentar a assertividade da tarefa de Análise de Sentimento do grande volume de notícias publicadas, relacionadas ao mercado de ações brasileiro. As técnicas utilizadas para sua criação se mostraram promissoras, fazendo uso combinado das abordagens manual e automática. Nos testes realizados, o BBLEX mostrou-se mais eficiente e assertivo que os demais léxicos disponíveis utilizados para comparação, atingindo uma acurácia de 84,05% no melhor caso.