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[en] ANALYSIS AND DEVELOPMENT OF A STAR-TREE MODEL ESTIMATION SOFTWARE / [pt] ANÁLISE E DESENVOLVIMENTO DE SISTEMA DE ESTIMAÇÃO DE MODELOS DA CLASSE STAR-TREEBERNARDO DA ROCHA SPINDEL 10 September 2009 (has links)
[pt] Na análise de séries temporais, os modelos lineares amplamente
difundidos e utilizados, como regressões lineares e modelos auto-regressivos, não
são capazes de capturar sua natureza muitas vezes não-linear,oferecendo
resultados insatisfatórios. Séries financeiras, por exemplo, apresentam este tipo de
comportamento. Ao longo dos últimos anos, houve o surgimento de muitos
modelos não lineares para análise de séries temporais, tanto estatísticos como de
inteligência computacional, baseados em redes neurais. Esta dissertação se propõe
a analisar a performance do modelo STAR-Tree sob diversos cenários de
conFiguração, parametrização e metodologias de estimação. Esta classe de
modelos subdivide os dados de uma série temporal em regiões distintas que
atendem critérios especificados em funções chamadas de pertinências. A cada
região é atribuído um modelo linear auto-regressivo. Cada dado estimado pode
estar em alguma das regiões com algum grau de pertinência determinado pelas
funções fornecidas pelo modelo principal. Fatores como a proximidade das
regiões, a suavidade das funções de pertinência e a falta de diversidade nos dados
podem dificultar a estimação dos modelos. Para avaliar a qualidade das
estimações sob os diversos cenários, foi construído um sistema capaz de gerar
séries artificiais, importar séries externas, estimá-las sob a modelagem STAR-Tree,
e gerar simulações de Monte Carlo que avaliam a qualidade da estimação de
parâmetros e a capacidade de detecção das estruturas de árvore do modelo. Ele foi
utilizado como ferramenta para realizar as análises presentes na dissertação, e
permitiu que se testassem diferentes conFigurações de métodos e parametrizações
com facilidade. / [en] In time series analysis, linear models that have been broadly used, such as
linear regressions and auto-regressive models, are not able to capture the some
times non linear nature of some data, offering poor estimation results. Financial
series, for instance, show that kind of behavior. Over the last years, a great
number of non linear models have been developed in order to analyze time series,
some of them statistical, others based on computational intelligence techniques
such as neural networks. The purpose of this dissertation is to analyze the
performance of the STAR-Tree model under distinct scenarios that differ in model
specification, parameterization and estimation methodologies. This class of
models splits time series data into individual regions which fulfill the criteria set
up by functions called pertinences. A linear model then is selected for each one of
those regions. Each estimated data point can belong to one of the mentioned
regions with some degree of pertinence, supplied by the above mentioned
pertinence functions. Aspects like the proximity between regions, the smoothness
of the pertinence functions and the lack of diversity in real data can significantly
affect the estimation of models. In order to evaluate the quality of the estimations
under the different proposed scenarios, a software was developed with the
capabilities of generating artificial time series, importing external series,
estimating them under the STAR-Tree model, and generating Monte Carlo
simulations that evaluate the quality of parameter estimation and the tree structure
detection capability of the model. The software was used as the single tool to
generate this dissertation’s analyses, and allowed that different model
specifications and methods could be tested without difficulty.
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Análise de desempenho de algoritmos evolutivos no domínio do futebol de robôs / Performance analysis of evolutionary algorithms in the robot soccer domainFraccaroli, Eduardo Sacogne 01 September 2010 (has links)
Muitos problemas de otimização em ambientes multiagentes utilizam os algoritmos evolutivos para encontrar as melhores soluções. Uma das abordagens mais utilizadas consiste na aplicação de um algoritmo genético, como alternativa aos métodos tradicionais, para definir as ações dos jogadores em um time de futebol de robôs. Entretanto, conforme relatado na literatura, há inúmeras possibilidades e formas de se aplicar um algoritmo genético no domínio do futebol de robôs. Assim sendo, neste trabalho buscou-se realizar uma análise comparativa dos algoritmos genéticos mono-objetivo e multi-objetivo aplicados no domínio do futebol de robôs. O problema padrão escolhido para realizar essa análise foi de desenvolver uma estratégia de controle autônomo, a fim de capacitar que os robôs tomem decisões sem interferência externa, pois, além de sua solução se encontrar ainda em aberto, o mesmo é também de suma relevância para a área de robótica. / Many optimization problems in multiagent environments adapt evolutionary algorithms to find the best solutions. A widely used approach consists of applying a genetic algorithm as an alternative to traditional methods, in order to define the actions of the players on a soccer team of simulated robots. However, as reported in the literature, there are many possibilities and ways to apply a genetic algorithm in the field of robot soccer. Therefore, this work attempts to make a comparative analysis of mono-objective and multi-objective genetic algorithms applied to control a robot soccer. The standard problem chosen for this analysis was to develop a strategy for autonomous control, in order to enable the robots to make decisions without external interference, because in addition to its solution is still open, it is also of utmost relevance to the area robotics.
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Otimização de pavimentos de edifícios com estruturas de concreto pré-moldado utilizando algoritmos genéticos / Floor optimization in precast concrete building using GAAlbuquerque, Augusto Teixeira de 20 December 2007 (has links)
As estruturas de concreto pré-moldado tendem a ser mais moduladas e mais padronizados do que as estruturas de concreto moldadas no local, logo as técnicas de otimização podem produzir mais benefícios econômicos devido à produção em escala. Entre as técnicas de otimização utilizadas em engenharia estrutural, os algoritmos genéticos têm sido reconhecidos como uma forte tendência devido à sua facilidade de implementação e os excelentes resultados obtidos. Este trabalho trata da otimização integrada de pavimentos de edifícios com estruturas de concreto pré-moldado utilizando algoritmos genéticos e minimizando os custos. O principal objetivo é apresentar uma formulação para a otimização do pavimento, baseado em restrições arquitetônicas; restrições estruturais e restrições construtivas. A função-objetivo contemplou não só o consumo de materiais, mas também os aspectos relativos à fabricação, transporte e montagem. Atesta-se a consistência da representação do problema pelo modelo em função dos resultados que foram muito coerentes com a prática dos projetos. Os vários exemplos apresentados mostraram a robustez e a aplicabilidade do modelo e evidenciou-se a possibilidade de sua utilização em um sistema de apoio à tomada de decisão, que sirva como ferramenta de auxílio aos projetistas na concepção estrutural. Foi implementada a rotina dos transgênicos, que melhorou a convergência, e, a dos gêmeos, que aumentou a variabilidade da população. / The precast concrete structures are more modular and standardized than the cast in place concrete structures, therefore optimization techniques can improve economics gain because of series production. Among the optimization techniques in structural engineering design, genetic algorithms have been recognized as a trend. This work aims the floor precast concrete building optimization using GA\'s and minimizing the cost. The main goal of the work is to present a model to optimize the floor taking account of the structural, architectonics and constructive restrictions. The adopted model reached its purpose of the representing the more realist as possible the problem. The cost function considered not only the material consumption but the manufacture, transport and assembled stage. An integrated structural optimization is performed from the structural layout (columns position, directions and spans for beams and hollow cores) through the complete elements detailing (dimensions and reinforcement). The example results evidence the effectiveness of the formulation, they were very consistent with the design practice and they present the system application possibility like a decision support system that helps the engineer in the projects development. It was implemented a transgenic routine to improve the convergence and a twin routine to improve the variability of the population.
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Um estudo sobre a relação entre qualidade e arquitetura de software / A study about the relation between software quality and software architectureTsuruta, Mauricio 02 March 2011 (has links)
Diversos setores da economia tem alto grau de dependência de sistemas computacionais: telecomunicação, financeiro, infraestrutura, industrial dentre outros. Desta forma, a qualidade do software contido nestes sistemas é um ítem importante para o bom desempenho destes setores. A arquitetura de software é considerada fator determinante para a qualidade de software. Este trabalho estuda a maneira pela qual a arquitetura de software determina a qualidade do software produzido e as possibilidades de se obter os atributos de qualidade desejados através da especificação de uma arquitetura de software apropriada. O método de pesquisa se fundamenta na revisão da literatura e quatro abordagens para a especificação da arquitetura de software são consideradas: clássica, orientada a objetos, orientada a atributos e orientada a busca. A abordagem orientada a busca é um campo de estudo relativamente recente e os avanços realizados são reportados dentro da área de conhecimento denominada de Search Based Software Engineering. Esta área de conhecimento utiliza técnicas metaheurísticas para achar boas soluções para os problemas encontrados na Engenharia de Software. Uma das técnicas meta-heurísticas mais utilizadas, o algorítmo genético, é usada em uma aplicação cujo processo de design segue a abordagem orientada a busca. / Many sectors of economy depend highly on computing systems: telecommunication, finance, infrastructure, industrial, and others. Thus, the quality of software in these systems is an important item to achieve good performance in these sectors. The software architecture is considered one of the main factors that shape the software quality. This work studies the way software architecture determines the software quality and the possibilities to obtain the desired software quality attributes through specifying appropriate software architecture. The research method is based upon literature review and four approaches to software architecture design process are considered: classic, object oriented, attribute oriented and search oriented. The search oriented approach to software architecture design process is a relatively new field of study and advances are reported in a knowledge area called Search Based Software Engineering. This knowledge area uses metaheuristics techniques to find good solutions to problems found in software engineering. One of the metaheuristic technique most frequently used, the genetic algorithm, is used in an application that follows the search based approach.
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Programação genética, redes neurais e o jogo da minoria / Genetic Programming, Neural Network and the Minority GameRibeiro, Fabiano Lemes 04 April 2005 (has links)
O objetivo desta dissertação foi a implementação de uma plataforma de otimização por Programação Genética (PG) com o intuito de estudar e caracterizar as propriedades estatísticas de uma grande classe de problemas. Esta implementação foi feita através de programas escritos em LISP, executados num {\\it cluster} de computadores com o sistema operacional Linux. A plataforma foi usada para estudar uma versão do {\\it Jogo da Minoria} (JM) onde seus jogadores utilizam redes neurais para a realização de suas escolhas. Os jogadores foram divididos em dois grupos distintos. O primeiro formado por jogadores que apresentam estratégias estáticas e portanto não adquirem aprendizado. O segundo grupo é formado por jogadores que utilizam um algoritmo de aprendizado para alterar suas estratégias de identificação da minoria. Mostramos que, em determinadas condições, estes jogadores adaptativos conseguem identificar padrões nas escolhas dos jogadores não-adaptativos e assim optam pela decisão da minoria. Porém a eficiência nesta identificação depende do algoritmo de aprendizado utilizado. O algoritmo de aprendizado gerado pela PG se apresentou mais eficiente que outros algoritmos analisados, como, por exemplo, o algoritmo hebbiano. Esta eficiência é caracterizada por uma emergência espontânea de coordenação entre estes jogadores e que lhes proporcionam um melhor desempenho médio por jogador. / The aim of this work is to describe an optimization platform through Genetic Programming in order to study and characterize the statistical property of a wide class of problems. This implementation was written in LISP and executed in a cluster of computers running the Linux operational system. The platform was used to study a version of the Minority Game where the players used neural networks to make their choices. The players were divided into two distinct groups. The first group was made up of players that had quenched strategies and therefore could not learn. The second group had players that used learning algorithms to change their strategies for minority identification. We showed that, under some conditions, the adaptatives players are able to identify patterns in the choices of the non-adaptatives players and can thus benefit by choosing the minority decision. The efficiency in this identification depends on the learning algorithm. The algorithm generated by Genetic Programming is more efficiency than the others algorithms analysed such as hebbian perceptron learning. This efficiency is characterized by a spontaneous emergence of coordination between this players, which permits earning higher scores than average.
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Modelagem heurística no problema de distribuição de cargas fracionadas de cimento. / Heuristic modeling in the less-than-truckload cement distribution problem.Miura, Marcos 11 September 2008 (has links)
Esta dissertação trata do problema do agrupamento de cargas fracionadas na distribuição de cimento ensacado partindo de um depósito central. O problema consiste em definir quais entregas de cimento serão carregadas juntas em um determinado veículo, de modo a aproveitar ao máximo sua capacidade e ao mesmo tempo reduzir o custo com o frete pago aos transportadores que farão sua distribuição. Em especial, o método de resolução proposto pode ser dividido em três fases. Na primeira fase, as entregas pertencentes a um mesmo cliente são agrupadas prioritariamente. Na segunda fase, são agrupadas as entregas de clientes dentro de uma mesma cidade. Neste caso, uma simplificação necessária é considerar que todas as entregas de uma mesma cidade estão localizadas em um único ponto. Com isso, a distância entre os clientes se torna irrelevante e é proposto um método baseado em um algoritmo genético para resolução de problemas de bin-packing (BPP). Para a terceira fase, é considerado o agrupamento para pontos de entrega pertencentes a cidades diferentes, onde as distâncias rodoviárias são consideradas. Nesta etapa, é proposta uma variação do método anterior, incorporando ao modelo algumas heurísticas para resolução de problemas de roteirização de veículos, como o algoritmo de Clarke & Wright e o algoritmo do Vizinho Mais Próximo. / This thesis deals with the problem of merging less-than-truckload deliveries in bagged cement distribution from a central depot. The problem consists in defining which cement deliveries shall be loaded in each given vehicle, in order to maximize the vehicle full capacity as well as reduce carriers freights. Particularly, the solution method can be divided hierarchically in three stages. In the first stage, the deliveries from the same client are merged with priority. In the second stage, the deliveries from the same city are merged. In this case, a necessary assumption is to consider the deliveries from the same city as located in a single destination point. Consequently, the distances among deliveries can be assumed as irrelevant and a heuristic method is proposed, which relies on a genetic algorithm for the bin-packing problem (BPP). In the third stage, merging of different delivery points that are apart from each other is considered. For this step, a variation of the previous method is proposed, incorporating some heuristics to solve the vehicle routing problem, like the Clarke & Wrights savings algorithm and the Nearest Neighbor algorithm.
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O uso do algoritmo genético na construção de mapas de perfusão cerebral e sua aplicação em pacientes com anemia falciforme / The use of genetic algorithm to calculate brain perfusion MRI maps and its application to sickle-cell disease.Silva, Nivia Aparecida da 24 April 2008 (has links)
A imagem por ressonância magnética (IRM) tem se tornado uma poderosa ferramenta clínica na avaliação da anatomia cerebral. Recentemente, várias técnicas têm tornado possível a caracterização da função cerebral através da estimativa de alguns parâmetros metabólicos. Uma dessas técnicas é a perfusão cerebral, que descreve a passagem de sangue através da rede vascular cerebral, e permite estimar, não invasivamente, algumas características das funções hemodinâmicas tais como Volume de Sangue Cerebral (CBV), Fluxo de Sangue Cerebral (CBF) e Tempo de Trânsito Médio (MTT). Neste trabalho foi desenvolvido um programa computacional, baseado na plataforma Matlab, que analisa as imagens e cria mapas de perfusão. Primeiro foi comparado o desempenho do método de ajuste de curvas convencional Levenberg-Marquardt (LM) versus o Método que utiliza o Algoritmo Genético (AG). Os resultados mostraram que os AGS são muito mais estáveis, com relação aos seus parâmetros de controle, do que o método usual LM e, portanto, fornece evidencias da eficácia do AG em relação ao método convencional. Como um segundo e principal objetivo nós aplicamos o método para construir e examinar os mapas de perfusão em pacientes com anemia falciforme (sickle cell disease -SCD), particularmente em relação a complicações neurológicas e anormalidades vistas como uma técnica de imagem complementar. Além disso, os mapas de perfusão agregam informação a respeito de aspectos funcionais do sistema vascular, que é complementar a informação anatômica. Os nossos resultados com mostraram que esses mapas são uma ferramenta importante para auxiliar na avaliação clínica dos pacientes com anemia falciforme, como também podem ser aplicados para avaliar áreas em risco tão bem quanto ajudar no tratamento clínico de tais pacientes. / Magnetic Resonance Imaging (MRI) has become a powerful clinical tool for evaluation of brain anatomy. Several recently techniques have made possible the characterization of brain function via assessment of metabolic parameters. One of these techniques is the cerebral perfusion, which describes passage of blood through the brain\'s vascular network, and al- lows estimating, non-invasively, some characteristics of hemodynamic functions such as Cerebral Blood Volume (CBV), cerebral blood flow (CBF) and mean transit time (MTT). In this work a computational program was development, based on Matlab platform, which analyze perfusion images and create perfusion maps. First, the performance of conven- tional Levenberg-Marquardt Method (LM) versus a Genetic Algorithms (GAs) was com- pared. The results showed that the GAs are more stable than usual LM method with rela- tion to their control parameters and therefore provides evidence the effectiveness of the GAs with relation to a conventional method. As a second and principal objective we ap- plied the method to construct and examine perfusion maps of patients with sickle cell dis- ease (SCD), particularly in relation to the neurological complications and to abnormalities seen with complementary imaging techniques. Moreover, perfusion maps aggregate infor- mation about functional aspects of the vascular system, which is complementary to ana- tomical information. Our results show that these maps are an important tool to support clinical evaluation of sickle cell disease patients, as it may be applied to evaluate brain areas at risk as well as a help in the clinical treatment of such patients.
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G2: um gráfico de controle por atributos no monitoramento da variabilidade de processos. / Gs2: an attribute control chart to monitor process variability.Bezerra, Érica Leandro 01 August 2017 (has links)
Quando há interesse em monitorar a variância de uma característica da qualidade de interesse através de gráfico de controle por variáveis, o gráfico S2 é a alternativa mais usual. Entretanto, há situações onde mensurar a característica da qualidade é caro, consome mais tempo por unidade de inspeção, requer maior esforço dos operadores quanto à obtenção dos dados ou envolve ensaios destrutivos. Nestes casos, a classificação da variável contínua em categorias através de um dispositivo torna-se uma alternativa interessante. A avaliação pode ser mais rápida, a análise e o equipamento utilizado podem ser mais simples, de modo que o custo final da inspeção seja menor. O objetivo do trabalho é propor um gráfico de controle por atributos para monitoramento da variabilidade. Para tanto a estatística GS2 é calculada e gráfico sinaliza se GS2 > LC, LC limite de controle determinado de modo que minimize o ARL1, fixado um valor de ARL0. Como resultado a performance do gráfico GS2 é comparada ao gráfico S2 em termos de ARL1. / In cases aiming at monitoring the variance of a products quality characteristics using a variable control chart, chart S2 is the most used alternative. However, in some situations, this solution can be expensive, demand more time per individual inspected unit, demand greater efforts from operators to acquire data or involve destructive tests. In such cases, the use of a gauge measurement tool to classify the continuous variable into categories, becomes an interesting alternative. The assessment can be faster, the analysis and the tool used can be simple, resulting in less costly final inspections. This work proposes the use of an attribute control chart to monitor variability. Statistics GS2 is calculated and control chart signalize if GS2 > CL, whereas CL is the determined control limit, minimizing ARL1 for a fixed value of ARL0. GS2 control chart performance is compared to S2 chart based on ARL1.
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"Abordagem genética para seleção de um conjunto reduzido de características para construção de ensembles de redes neurais: aplicação à língua eletrônica" / A genetic approach to feature subset selection for construction of neural network ensembles: an application to gustative sensorsFerreira, Ednaldo José 10 August 2005 (has links)
As características irrelevantes, presentes em bases de dados de diversos domínios, deterioram a acurácia de predição de classificadores induzidos por algoritmos de aprendizado de máquina. As bases de dados geradas por uma língua eletrônica são exemplos típicos onde a demasiada quantidade de características irrelevantes e redundantes prejudicam a acurácia dos classificadores induzidos. Para lidar com este problema, duas abordagens podem ser utilizadas. A primeira é a utilização de métodos para seleção de subconjuntos de características. A segunda abordagem é por meio de ensemble de classificadores. Um ensemble deve ser constituído por classificadores diversos e acurados. Uma forma efetiva para construção de ensembles de classificadores é por meio de seleção de características. A seleção de características para ensemble tem o objetivo adicional de encontrar subconjuntos de características que promovam acurácia e diversidade de predição nos classificadores do ensemble. Algoritmos genéticos são técnicas promissoras para seleção de características para ensemble. No entanto, a busca genética, assim como outras estratégias de busca, geralmente visam somente a construção do ensemble, permitindo que todas as características (relevantes, irrelevantes e redundantes) sejam utilizadas. Este trabalho apresenta uma abordagem baseada em algoritmos genéticos para construção de ensembles de redes neurais artificiais com um conjunto reduzido das características totais. Para melhorar a acurácia dos ensembles, duas abordagens diferenciadas para treinamento de redes neurais foram utilizadas. A primeira baseada na interrupção precoce do treinamento com o algoritmo back-propagation e a segunda baseada em otimização multi-objetivo. Os resultados obtidos comprovam a eficácia do algoritmo proposto para construção de ensembles de redes neurais acurados. Também foi constatada sua eficiência na redução das características totais, comprovando que o algoritmo proposto é capaz de construir um ensemble utilizando um conjunto reduzido de características. / The irrelevant features in databases of some domains spoil the accuracy of the classifiers induced by machine learning algorithms. Databases generated by an electronic tongue are examples where the huge quantity of irrelevant and redundant features spoils the accuracy of classifiers. There are basically two approaches to deal with this problem: feature subset selection and ensemble of classifiers. A good ensemble is composed by accurate and diverse classifiers. An effective way to construct ensembles of classifiers is to make it through feature selection. The ensemble feature selection has an additional objective: to find feature subsets to promote accuracy and diversity in the ensemble of classifiers. Genetic algorithms are promising techniques for ensemble feature selection. However, genetic search, as well as other search strategies, only aims the ensemble construction, allowing the selection of all features (relevant, irrelevant and redundant). This work proposes an approach based on genetic algorithm to construct ensembles of neural networks using a reduced feature subset of totality. Two approaches were used to train neural networks to improve the ensembles accuracy. The first is based on early stopping with back-propagation algorithm and the second is based on multi-objective optimization. The results show the effectiveness and accuracy of the proposed algorithm to construct ensembles of neural networks, and also, its efficiency in the reduction of total features was evidenced, proving its capacity for constructing an ensemble using a reduced feature subset.
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Calibração de simuladores microscópicos de tráfego através de medidas macroscópicas / Calibration of microscopic traffic simulators using macroscopic measuresBethonico, Felipe Costa 19 April 2016 (has links)
Os simuladores de tráfego são programas computacionais que, através de diversos modelos, tentam simular o tráfego, o comportamento dos motoristas, o desempenho dos veículos, entre outros aspectos que envolvem uma rede viária. Estes modelos precisam ser calibrados para representar as condições de um determinado local. O objetivo da pesquisa foi propor um método de calibração de um microssimulador de tráfego através de dados coletados por estações de monitoramento. O estudo de caso foi realizado através do simulador VISSIM para um trecho do Rodoanel Mário Covas (SP-021), utilizando um algoritmo genético (AG). A calibração envolveu, além dos parâmetros comportamentais dos sub-modelos de car-following e lane-change, o ajuste das distribuições de velocidade desejada dos veículos e um método para simulação do congestionamento. A função fitness do AG foi baseada em três medidas de desempenho: uma que comparava gráficos de fluxo-velocidade simulados e observados e outras duas que comparavam a distribuição do volume de tráfego e o percentual de veículos comerciais por faixa de tráfego. Os resultados mostraram que a medida mais apropriada para a comparação dos gráficos foi a distância de Hausdorff modificada (MHD). A medida MHD também foi fundamental para garantir a ciência do método de simulação de congestionamento de tráfego proposto. O modelo calibrado foi validado usando dados de tráfego coletados em dias diferentes, pela mesma estação de monitoramento. / Traffic simulators are computer programs that, through various models, try to simulate traffic, driver behavior, vehicle performance, and other aspects involved in a road network. These models need calibration to represent local conditions satisfactorily. The objective of the research was to propose a method for the calibration of a traffic microsimulator based on traffic data collected by monitoring stations. To demonstrate the feasibility of the proposed approach, a case study was performed calibrating the simulator VISSIM for a section of Rodoanel Mario Covas (SP-021) using a genetic algorithm (GA). The calibration focused on behavioral parameters for car-following and lane-change submodels, as well as on the desired speed distributions of vehicles and on a method to simulate congestion. The GA fitness function was based on three performance measures: one that compared simulated and observed speed-flow plots, and two that compared the distribution of traffic volume and truck volumes across traffic lanes, respectively. The results showed that the most appropriate measure for comparison of the graphs was the modified Hausdor distance (MHD). MHD was also important to ensure the efficiency of the method used to simulate traffic congestion. The calibrated model was validate using traffic data collected on different days, by the same monitoring station.
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