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[en] FDM/FM/FDMA CARRIER ASSIGNMENT NONLINEAR REPEATERS / [pt] ALOCAÇÃO DE PORTADORES FDM/FM/FDMA EM REPETIDORES NÃO LINEARESMARCO ANTONIO GRIVET MATTOSO MAIA 25 September 2009 (has links)
[pt] Este trabalho consiste no desenvolvimento de um algoritmo heurístico para alocação de portadora de telefonia FDM/ FM em repetidores não lineares. Os métodos matemáticos existentes e a quantidade de alternativas impendem que um método exaustivo seja empregado. É proposto então, como solução alternativa, um algoritmo sub-ótimo que inicialmente determina as larguras de faixa das portadoras e a seguir as suas fequências centrais de modo a minimizar a potência total de intermodulação. / [en] This work is concerned with the development of an heuristc algorithm for FDM/ FM telephony carrier allocation in nonlinear repeaters. The existing mathematical methods and the amount of possibilities preclude the use on an exhaustive procedure. Therefore a sub-optimal algorithm is proposed as an alternative solution which initially determines the carrier’s bandwidth in order to minimize the total intermodulation power.
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[en] AUTOMATIC GENERATION USING TOPOLOGIC OPTIMIZATION AND SAFETY ASSESSMENT IN STRUT AND TIE MODELS / [pt] GERAÇÃO AUTOMÁTICA VIA OTIMIZAÇÃO TOPOLÓGICA E AVALIAÇÃO DE SEGURANÇA DE MODELOS DE BIELAS E TIRANTESJOÃO DA COSTA PANTOJA 08 October 2012 (has links)
[pt] O projeto de estruturas de concreto armado com a presença de
descontinuidades geométricas ou estáticas utilizando o conceito dos modelos de
bielas e tirantes tem aumentado muito sua aplicabilidade nos últimos anos. As
orientações normativas existentes para esse tipo de projeto parecem, entretanto,
ser insuficientes e muitas vezes conservadoras. O presente trabalho tem como
objetivo apresentar uma metodologia que englobe os aspectos de geração
automática da topologia via otimização topológica e avaliação da segurança via
análise de confiabilidade dos modelos de bielas e tirantes aplicados a estruturas
planas de concreto armado. O primeiro aspecto visa auxiliar o projetista estrutural
na concepção do modelo topológico com a utilização de técnicas de otimização
topológica que facilitem a visualização do fluxo de forças no interior da estrutura
auxiliando na concepção de uma topologia ótima para o modelo. O segundo
aspecto consiste na proposição de um critério de desempenho para modelos com
base na avaliação de sua segurança via análise de confiabilidade. Os resultados
obtidos e apresentados através dos exemplos desse trabalho permitem concluir
que a técnica proposta conduz a uma melhora substancial na concepção e
automatização dos modelos topológicos para os modelos de bielas e tirantes, bem
como, o critério de avaliação de segurança proposto permite ao projetista
estrutural considerar aspectos relacionados à obtenção da probabilidade de falha e
mensuração dos modos de falha da estrutura. / [en] The design of reinforced concrete structures with the presence of geometric
or statics discontinuities using the concept of strut and tie models has greatly
increased its applicability in recent years. The existing Standards and Guidelines
for this kind of project seem, however, be insufficient and often conservative.
This thesis aims are to present a methodology that includes aspects of automatic
generation of topology by topological optimization and assessment of safety by
the reliability analysis of the strut and tie models applied to plane reinforced
concrete structures. The first aspect is to assist the structural designer in the
conception of the structural topological model with the use of topological
optimization techniques that facilitate the visualization of the flow forces in the
structure, assisting in the design of an optimal topology for the model. The second
aspect is the proposal of a performance criterion for models based on the
assessment of its security by reliability analysis. The results obtained and
submitted through the examples of this work allow to conclude that the proposed
technique leads to a substantial improvement in the design and conception and
automatic generation of topological models for the strut and tie models, as well as
the security evaluation criterion proposed allows the structural designer to
consider issues related to obtaining the probability of failure and measurement of
failure modes of the structure.
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[pt] ALGORITMOS DE APROXIMAÇÃO PARA ÁRVORES DE DECISÃO / [en] APPROXIMATION ALGORITHMS FOR DECISION TREESALINE MEDEIROS SAETTLER 13 December 2021 (has links)
[pt] A construção de árvores de decisão é um problema central em diversas áreas da ciência da computação, por exemplo, teoria de banco de dados e aprendizado computacional. Este problema pode ser visto como o problema de avaliar uma função discreta, onde para verificar o valor de cada variável da função temos que pagar um custo, e os pontos onde a função está definida estão associados a uma distribuição de probabilidade. O objetivo do problema é avaliar a função minimizando o custo gasto (no pior caso ou no caso médio). Nesta tese, apresentamos quatro contribuições relacionadas a esse problema. A
primeira é um algoritmo que alcança uma aproximação de O(log(n)) em relação a tanto o custo esperado quanto ao pior custo. A segunda é um método que combina duas árvores, uma com pior custo W e outra com custo esperado E, e produz uma árvore com pior custo de no máximo (1+p)W e custo esperado no
máximo (1/(1-e-p))E, onde p é um parâmetro dado. Nós também provamos que esta é uma caracterização justa do melhor trade-off alcançável, mostrando que existe um número infinito de instâncias para as quais não podemos obter uma árvore de decisão com tanto o pior custo menor que (1 + p)OPTW(I)
quanto o custo esperado menor que (1/(1 - e - p))OPTE(I), onde OPTW(I) (resp. OPTE(I)) denota o pior custo da árvore de decisão que minimiza o pior custo (resp. custo esperado) para uma instância I do problema. A terceira contribuição é um algoritmo de aproximação de O(log(n)) para a minimização
do pior custo para uma variante do problema onde o custo de ler uma variável depende do seu valor. Nossa última contribuição é um algoritmo randomized rounding que, dada uma instância do problema (com um inteiro adicional (k > 0) e um parâmetro 0 < e < 1/2, produz uma árvore de decisão oblivious
com custo no máximo (3/(1 - 2e))ln(n)OPT(I) e que produz no máximo (k/e) erros, onde OPT(I) denota o custo da árvore de decisão oblivious com o menor custo entre todas as árvores oblivious para a instância I que produzem no máximo k erros de classificação. / [en] Decision tree construction is a central problem in several areas of computer science, for example, data base theory and computational learning. This problem can be viewed as the problem of evaluating a discrete function, where to check the value of each variable of the function we have to pay a cost, and the points where the function is defined are associated with a probability distribution. The goal of the problem is to evaluate the function minimizing the cost spent (in the worst case or in expectation). In this Thesis, we present four contributions related to this problem. The first one is an algorithm that achieves an O(log(n)) approximation with respect to both the expected and the worst costs. The second one is a procedure that combines two trees, one with worst costW and another with expected cost E, and produces a tree with worst cost at most (1+p)W and expected cost at most (1/(1-e-p))E, where p is a given parameter. We also prove that this is a sharp characterization of the best possible trade-off attainable, showing that there are infinitely many instances for which we cannot obtain a decision tree with both worst cost smaller than
(1+p)OPTW(I) and expected cost smaller than (1/(1-e-p))OPTE(I), where OPTW(I) (resp. OPTE(I)) denotes the cost of the decision tree that minimizes the worst cost (resp. expected cost) for an instance I of the problem. The third contribution is an O(log(n)) approximation algorithm for the minimization
of the worst cost for a variant of the problem where the cost of reading a variable depends on its value. Our final contribution is a randomized rounding algorithm that, given an instance of the problem (with an additional integer k > 0) and a parameter 0 < e < 1/2, builds an oblivious decision tree with
cost at most (3/(1 - 2e))ln(n)OPT(I) and produces at most (k/e) errors, where OPT(I) denotes the cost of the oblivious decision tree with minimum cost among all oblivious decision trees for instance I that make at most k classification errors.
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