Made available in DSpace on 2019-03-29T23:33:16Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2012-07-27 / Hyper-heuristics are an emerging theme in the optimization area which try to address computationally hard problems at a new level of abstraction. Instead of having a single algorithm that is optimized to perform well on a certain class of problems, hyper-heuristics try to balance the advantages and disadvantages of a set of problem specific heuristic algorithms, named low-level heuristics. By combining and parameterizing these heuristics or heuristic components in different ways, hyper-heuristics seek a satisfactory result in a larger set of problem instances. The objectives of this work are to propose a new hyper-heuristic approach inspired by particle swarms and to analyze empirically the utilization and the effectiveness of low-level heuristics during the execution of the proposed hyper-heuristic and of a set of hyper-heuristics proposed by other authors. The novel hyper-heuristic simultaneously explores the heuristic space as well as the solution space by maintaining both a population of heuristics and another of candidate solutions. Computational experiments and statistical tests were used to compare the effectiveness of the hyper-heuristics investigated here, demonstrating that the proposed hyper-heuristic obtained a more satisfactory performance in accordance with the evaluation metrics used. The empirical analysis allowed us to observe the different patterns of usage by the contestant hyper-heuristics of the low-level heuristics available for each problem domain. Keywords: Hyper-heuristics, Metaheuristics, Combinatorial Optimization, Particle Swarm Optimization. / Hiper-heurísticas são um tema emergente na área de otimização e se propõem a resolver problemas computacionalmente difíceis com um novo nível de abstração. Em vez de se ter um único algoritmo otimizado para tratar bem uma certa classe de problemas, elas tentam balancear as vantagens e desvantagens de um conjunto de heurísticas específicas para um domínio de problema, denominadas heurísticas de baixo nível. Combinando e parametrizando essas heurísticas, ou componentes de heurísticas, se busca um resultado satisfatório em um conjunto maior de instâncias de problemas. Os objetivos deste trabalho são propor uma nova abordagem hiper-heurística inspirada em enxame de partículas e analisar empiricamente o uso e a eficácia das heurísticas de baixo nível utilizadas durante a execução da hiper-heurística proposta, bem como de um conjunto de hiper-heurísticas concebidas por outros autores. A hiper-heurística proposta explora concorrentemente o espaço de busca heurístico e o espaço de busca de soluções, lançando mão de uma população de heurísticas e outra de soluções-candidatas. Experimentos computacionais e testes estatísticos foram utilizados para comparar a eficácia das hiper-heurísticas investigadas, demonstrando que a hiper-heurística proposta obteve um desempenho mais satisfatório de acordo com as métricas de avaliação utilizadas. Por outro lado, a análise empírica possibilitou o entendimento dos diferentes padrões de uso, por parte das hiper-heurísticas investigadas, das heurísticas de baixo nível disponíveis para cada domínio de problema. Palavras-Chave: Hiper-heurísticas, Meta-heurísticas, Otimização Combinatória, Otimização por Enxame de Partículas.

Made available in DSpace on 2019-03-29T23:42:46Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2014-12-29 / Discrimination of P2P traffic is an important task in network management and represents a crucial step in detecting P2P botnets however discriminating P2P traffic is a challenging task due to the large number of applications with P2P protocols that generate varied behaviors while others P2P protocols do not show typical behavior of P2P applications. This work describes a classification strategy using the decision trees and naïve bayes together with a group of attributes in classification task of known and unknown P2P traffic. The results show classification accuracy over 99%. Keywords: p2p; traffic discrimination; decision trees; naïve bayes / A discriminação de tráfego P2P é uma tarefa importante na gestão da rede e representa um passo crucial na detecção debotnets P2P. No entanto, discriminar o tráfego P2P é uma tarefa desafiadora, devido ao grande número de aplicações com protocolos P2P que geram comportamentos variados, enquanto outros protocolos não P2P mostram um comportamento típico de aplicações P2P. Este trabalho descreve uma estratégia de classificação utilizando árvores de decisão e naive bayes em conjunto com um grupo de atributos na tarefa de classificação de tráfego P2P conhecidos e desconhecidos. Os resultados mostram uma precisão na classificação acima de 99%. Palavras-chave: p2p; classificação de tráfego; árvores de decisão; naive bayes

The optimal control in linear systems is a widely known problem that leads to the solution of one or two equations of Ricatti. However, in non-linear systems is required to obtain the solution of the Hamilton-Jacobi-Bellman equation (HJB) or variations, which consist of quadratic first order and partial differential equations, that are really difficult to solve. On the other hand, many non-linear dynamical systems can be represented as polynomial functions, where thanks to abstract algebra there are several techniques that facilitate the analysis and work with polynomials. This is where the sum-of-squares approach can be used as a sufficient condition to determine the positivity of a polynomial, a tool that is used in the search for suboptimal solutions of the HJB equation for the synthesis of a controller. The main objective of this thesis is the analysis, improvement and/or extension of an optimal control algorithm for polynomial systems by using the sum of squares approach (SOS). To do this, I will explain the theory and advantages of the sum-of-squares approach and then present a controller, which will serve as the basis for our proposal. Next, improvements will be added in its performance criteria and the scope of the controller will be extended, so that rational systems can be controlled. Finally an alternative will be presented for its implementation, when it is not possible to measure or estimate the state-space variables of the system. Additionally, some examples that validated the results are also presented. / Tesis

Tese de mestrado. Mestrado Integrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores - Major Automação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2012

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Introducción al análisis de algoritmos. Tiempos asintóticos. Descripción de problema.