Dentro del ámbito educativo nacional, la Inteligencia espacial, a pesar de haber demostrado estar relacionada con una serie de habilidades que permiten y estimulan la creación y el desarrollo matemático y científico, no es muy reconocida y posee pocas herramientas que ayuden a su desarrollo en niños de edad preescolar, etapa en la que este se recomienda ampliamente. Sumado a esto encontramos la necesidad de herramientas que contribuyan en la enseñanza cuyos requerimientos han crecido en cantidad y complejidad en las últimas décadas, y que involucren modos innovadores de llevar el conocimiento aprovechando las tecnologías disponibles. La necesidad de contribuir con la educación también surge de los requerimientos del Aprendizaje Adaptativo, el cual es una metodología que, a través de la adecuación del nivel del contenido que se desea enseñar, permite al estudiante una experiencia de aprendizaje personalizada y más efectiva en resultados. Esta metodología aprovecha las posibilidades de interacción que proporcionan las tecnologías de información y la capacidad de procesamiento de los equipos informáticos para lograr su objetivo. La presente tesis describe el desarrollo de una aplicación educativa gamificada de apoyo en el desarrollo de la Inteligencia espacial en niños de etapa preescolar, e involucra el uso de tecnologías que permitan adaptar al estudiante la dificultad del juego presentado por el aplicativo. Para esto se hizo uso de métodos de Ajuste Dinámico de la Dificultad, a través de redes neuronales y aprendizaje supervisado. El entorno de juego está basado en el uso de representaciones virtuales de bloques lógicos, mediante los cuales se le presenta al alumno una figura la cual este debe imitar manipulando, mediante la pantalla táctil, otro conjunto bloques similares. Se evaluaron siete métricas en el desempeño del usuario relacionadas a cuan correcta es su respuesta en los siguientes conceptos: Encaje, ubicación, forma, tamaño, color, rotación y textura. Mediante estas métricas la aplicación elige el siguiente escenario a presentar al usuario ajustando diez atributos en dicho escenario. El proceso de adaptación busca introducir las métricas del usuario a un rango de acierto deseado y se realiza en dos pasos. Primero, se realiza sin presencia del usuario un entrenamiento de redes neuronales mediante propagación hacia atrás con información de casos base. Este primer paso permite obtener una versión inicial de la adaptabilidad. Y segundo, luego de cada ronda, se evalúa la respuesta del usuario mediante un conjunto de eventos que determinan la efectividad de la red neuronal para introducir a un usuario especifico al rango deseado, y se modifica la red usada para ese usuario con los resultados obtenidos. En los resultados del proyecto se observó que la metodología empleada es efectiva para el caso propuesto, logrando introducir las métricas en el rango luego de un número de rondas jugadas. La evaluación de requerimientos computacionales (velocidad, efectividad, robustez y eficiencia) y funcionales (claridad, variedad, consistencia y escalabilidad) para una AI adaptativa también muestra resultados positivos. Sobre la rapidez de la solución, la respuesta para ambos modelos (solo entrenamiento inicial y modificación por eventos) es imperceptible para el usuario. En cuanto eficacia se logró resultados positivos, logrando mejorar las métricas respecto a un algoritmo manual en más del 70% de los casos y obteniendo un aumento promedio comparándola a un algoritmo manual de +0.012 para las redes neuronales y +0.02 para el aprendizaje supervisado. Estos valores representan el 13% y el 22% de la máxima mejora posible respectivamente. En cuanto a la robustez y eficacia, ambos modelos lograron adaptar la respuesta al usuario en la mayoría de casos y en un número similar de rondas, aunque el aprendizaje supervisado mostró ser más efectivo en el primer criterio, mejorando los resultados del algoritmo manual. Respecto a la variedad de los escenarios presentados se obtuvo, mediante la modificación por eventos, una menor variación entre estos, lo que se relaciona con la mejor adaptabilidad alcanzada. Y sobre la escalabilidad, ambos modelos mostraron resultados positivos para los tres niveles de desempeño evaluado, aunque el aprendizaje supervisado muestra ser más efectivo. Estos resultados permiten identificar beneficios en el uso de esta metodología específicamente para el ámbito evaluado, así como identificar en qué casos específicos es más efectiva. Los resultados positivos encontrados que en conjunto indican que se ha logrado realizar una aplicación que cumple en presentar al usuario un entorno adaptativo, hacen válido el seguir este camino para futuras investigaciones en la exploración de las aplicaciones gamificadas educativas de apoyo a la inteligencia espacial. / Tesis

En la actualidad, obtener una cita médica dentro de las instituciones de salud pública en el Perú se ha convertido en una difícil tarea. Esto ocurre debido a la gran demanda de citas médicas, las deficiencias a nivel de infraestructura y el déficit de médicos que existe. Como objetivo de este proyecto, se busca implementar un algoritmo meta heurístico GRASP con doble relajación que permita asignar citas médicas tomando en consideración factores de vulnerabilidad de cada paciente, tales como la edad, condición socioeconómica, carga familiar y carga por enfermedad; y factores que permitan asignarle a dicho paciente un buen médico, tales como días de espera para la próxima cita y experiencia del médico tratante. En este proyecto se compara la solución obtenida por el modelo actual de entrega de citas médicas y el modelo propuesto, el cual hace uso del algoritmo GRASP implementado. Los resultados obtenidos comprueban que el algoritmo GRASP obtiene mejores soluciones, desde el punto de vista del objetivo de este proyecto, el cual es priorizar a aquellos pacientes con mayor necesidad de atención. / Tesis

El crecimiento de la gastronomía durante los últimos años a dado lugar a una gran cantidad y variedad de restaurantes los cuales se distinguen por enfocarse en distintos tipos de comidas, tipos de servicios, segmentos de la clientela, entre otros. Frente a este contexto, los comensales buscan aquellos restaurantes que mejor se adecuen a sus necesidades. Así, surge la necesidad de mecanismos que faciliten la ubicación de estos, como lo han sido los buscadores de Internet y las guías gastronómicas Sin embargo, ambos han presentado ciertas limitaciones. Por un lado, el uso de los buscadores de Internet ha resultado en una falta de centralización y falta de información, ya que la información de los restaurantes se mantiene en distintos portales web y no en un mismo espacio en el que se les pueda consultar agilmente. / Tesis

Made available in DSpace on 2019-03-30T00:01:41Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2016-12-20 / Dirty data is characterized by presenting inconsistencies, inaccuracy or errors. The consequences of dirty data may be severe. For instance, inaccurate data costs the U.S. economy $600 billion a year. Thus, data quality improvement becomes a critical goal in large enterprises. In this sense, this work presents a novel approach for evaluating data quality in heterogeneous databases. Furthermore, a framework for cleaning data stored in the evaluated databases is described and experiments on real databases show the effectiveness and efficiency of the proposed approach. Keywords: Data Quality in Enterprise applications; Data Maintenance; Heterogeneous databases. / Os dados sujos são caracterizados por apresentar inconsistências, imprecisão ou erros. As consequências de dados sujos podem ser graves. Por exemplo, os dados imprecisos custam à economia dos EUA $ 600 bilhões por ano. Assim, a melhoria da qualidade dos dados se torna um objetivo crítico em grandes empresas. Nesse sentido, este trabalho apresenta uma nova abordagem para avaliar a qualidade dos dados em bases de dados heterogêneas. Além disso, é descrita uma estrutura para limpar dados armazenados nas bases de dados avaliadas e as experiências em bases de dados reais mostram a eficácia e eficiência da abordagem proposta. Palavras-chave: Qualidade de dados em aplicações empresariais; Manutenção de dados; Bases de dados heterogêneas.

Made available in DSpace on 2019-03-30T00:01:23Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2018-06-26 / Virtual sensors provisioning is a central issue for sensors cloud middleware since it is responsible for selecting physical nodes, usually from Wireless Sensor Networks (WSN) of different owners, to handle user's queries or applications. Recent works perform provisioning by clustering sensor nodes based on the correlation measurements and then selecting fewer nodes as possible to preserve WSN energy. However, such works consider only homogeneous nodes (all nodes using the same set of sensors). Therefore, those works are not entirely appropriate for sensor clouds, which in most cases comprises heterogeneous sensor nodes. In this thesis, we propose ACxSIM, an approach to enhance the provisioning task by considering heterogeneous environments. Two main algorithms form ACxSIM. The first one, ACASIM, creates multi-dimensional clusters of sensor nodes, taking into account the measurements correlations instead of the physical distance between nodes like most works on literature. Then, the second algorithm, ACOSIM, based on an Ant Colony Optimization system, selects an optimal set of sensors nodes from to respond user¿s queries while attending all parameters and preserving the overall energy consumption. Simulations have shown that ACxSIM has better performance than the LEACH protocol regarding energy consumption (7.0x) and Mean Squared Error (2.0x), indicating the feasibility of the proposed approach. Keywords: Ant Colony Optimization. Clustering. Virtualization. Wireless Sensor Networks. / No contexto de nuvens de sensores, o procedimento de provisionamento é essencial, uma vez que é responsável por selecionar os sensores físicos, geralmente de redes de sensores sem fio (RSSF) de diferentes proprietários, que serão alocados (provisionados) para compor os sensores virtuais. Trabalhos recentes na literatura realizam o provisionamento agrupando nós de sensores com base nas medidas de correlação e, em seguida, selecionando o menor conjunto possível de nós para preservar a energia da RSSF, ao mesmo tempo que garante os requisitos das aplicações. No entanto, tais trabalhos consideram apenas nós homogêneos, i.e., nós que monitoram o mesmo conjunto de variáveis. Desta forma, tais trabalhos não são inteiramente apropriados para o ambiente de nuvens de sensores, que na maioria dos casos incluem nós sensores heterogêneos. Nesta tese, propomos ACxSIM, uma abordagem para aprimorar o provisionamento de sensores virtuais, considerando ambientes heterogêneos. Dois algoritmos principais formam ACxSIM. O primeiro, ACASIM, cria clusters multidimensionais de nós de sensores, levando em consideração as correlações de medições em vez da distância física entre nós, que é a abordagem padrão da maioria dos trabalhos encontrados na literatura. Em seguida, ACOSIM, um algoritmo baseado em um sistema de otimização por colônia de formigas, seleciona um conjunto ótimo de nós de sensores para responder as consultas do usuário que atende aos parâmetros das consultas e preserva o consumo geral de energia. Simulações realizadas mostraram que ACxSIM possui melhor desempenho do que o protocolo LEACH com relação ao consumo de energia (aproximadamente 7.0x) e Erro Quadrático Médio (2.0x), indicando a viabilidade da abordagem proposta. Palavras-chaves: Otimização por colônia de formigas. Agrupamento. Virtualização. Redes de Sensores Sem Fio.

Made available in DSpace on 2019-03-30T00:01:35Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-01-27 / This work presents a block-loading hybrid approach to solve the Container Loading Problem. The general idea behind the proposed algorithm is to decompose this classic Cutting and Packing problem into two subproblems, namely, a three-dimensional problem of generating a set of blocks of boxes and a two-dimensional problem of positioning a subset of these blocks on the floor of the container. On the one hand, the block generation phase is completely deterministic. Constructive algorithms to accomplish this task have been recently proposed. On the other hand, the positioning phase is non-deterministic. It comprises the Generate-and-Solve methodology, a hybrid optimization framework that combines a metaheuristic engine with an exact solver. Computational experiments performed on benchmark problem instances show that hybrid approach presents very competitive results compared to those found by state-of-the-art algorithms, obtaining in average a space utilization of 93.49% for the instances under investigation. Regarding only the best solution found for each instance, the space utilization was of 94.13% in average. In particular, for instances with a few number of box types, the proposed approach outperformed the best results reported in the literature in several test cases. Key-words: Combinatorial Optimization. Cutting and Packing. Container Loading. HybridMetaheuristics. / Este documento apresenta uma abordagem híbrida de posicionamento de blocos para resolver o Problema de Carregamento de Contêiner. A ideia central do algoritmo proposto é decompor esse clássico problema de Corte e Empacotamento em dois subproblemas: um problema de empacotamento tridimensional que objetiva gerar blocos de caixas; e um problema de posicionamento bidimensional no piso do contêiner que busca maximizar o volume ocupado por um subconjunto desses blocos. Por um lado, a fase de geração de blocos é completamente determinística. Algoritmos construtivos que realizam essa tarefa têm sido recentemente propostos. Por outro lado, a fase de posicionamento de blocos é não-determinística. Esta compreende a metodologia híbrida Gerar-e-Resolver, que combina uma metaheurística com um modelo exato. Experimentos computacionais realizados em bibliotecas de testes da literatura mostram que a abordagem híbrida apresenta resultados bastante competitivos em relação àqueles do estado da arte, alcançando aproveitamento médio de 93,49% do espaço do contêiner para as instâncias estudadas. Considerando apenas a melhor solução encontrada para cada instância, o aproveitamento médio foi de 94,13%. Em particular, para instâncias com poucos tipos de caixas, a abordagem superou os melhores resultados conhecidos na literatura em diversos casos de teste. Palavras-chaves: Otimização Combinatória. Corte e Empacotamento. Carregamento de Contêiner. MetaheurísticasHíbridas.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2018. / Técnicas de projeto de circuitos digitais atualmente se baseiam principalmente em métodos top-down, que utilizam um conjunto de regras e restrições para auxiliar a construção do projeto. Por conta disso, ainda há um espaço desconhecido de soluções para vários problemas. Algoritmos genéticos, por outro lado, constroem soluções utilizando uma metodologia bottom-up, e provaram-se úteis para problemas de alta complexidade e de otimização. Este trabalho propõe uma nova abordagem para o projeto de circuitos sequenciais utilizando algoritmos genéticos para explorar soluções fora do espaço alcançado atualmente pelo estado da arte. Trabalhos recentes têm um foco grande em evoluir apenas a parte combinacional dos circuitos sequenciais, ou seja, suas funções de transição e saída. Neste projeto, armazenamento e funcionalidade são ambos levados em conta, permitindo que a evolução use dos dois para alcançar seu objetivo. Os experimentos realizados nos circuitos básicos assíncronos, em ordem crescente de complexidade, latches SR, D, XOR, JK, D multiplexada, de duas portas e BILBO, e também nos circuitos síncronos flipflop D e paridade-2, mostram que é possível encontrar soluções inovadoras, algumas com características como melhor utilização de espaço, para esses tipos de circuito. / Current digital circuit design techniques are based on top-down methods, which depend on a set of rules and restrictions made to help the design process. Because of that, there is still an unknown space of solutions for many problems. Genetic algorithms, on the other hand, build solutions by using a bottom-up methodology and have proven themselves useful for high complexity and optimization problems. This work proposes a new approach to the design of sequential circuits by using genetic algorithms to explore solutions outside the design space currently reached by the state of the art. Recent works focus mainly on evolving the combinational part of a sequential circuit, that is, its transition and output functions. In this project, both the mechanism used for storing and its functionality are taken into account, allowing the genetic algorithm to manipulate both in its search. The experiments done on the basic asynchronous circuits, in increasing complexity, SR, D, XOR, JK, multiplexed D, two port and BILBO latches, and on the synchronous circuits D flip-flop and 2 bit parity circuits show that it is possible to find novel solutions, some with improvements such as better space usage, for these kinds of circuits.

Made available in DSpace on 2019-03-29T23:23:13Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2010-06-28 / In this work, three novel and fast broad phase collision detection algorithms, which utilize the spatial partitioning structure known as KD-Tree, were proposed and implemented: KDTreeSpace, DynamicKDTreeSpace and StatelessKDTreeSpace. These algorithms were integrated to the Open Dynamics Engine (ODE) library, which is in charge of calculating the motion of the dynamic objects, as possible alternatives to the algorithms available in this library. The algorithms of the broad phase methods in ODE were also presented and their performance were compared to the algorithms that utilize KD-Tree. The results show that the KDTreeSpace exhibit better performance than the QuadTreeSpace, which, in general, represents the best alternative among the algorithms available in ODE. Furthermore, for scenarios without well defined boundaries or with memory restrictions, the results indicate that the DynamicKDTreeSpace presents a satisfactory alternative because it is able of quickly adapting its cutting planes to the arrangement of objects in scene. Finally, the StatelessKDTreeSpace shows the best performance for scenerios with low degree of temporal coherence. Keywords: Collision Detection, Broad Phase, Spatial Partitioning Structures, KD-Tree. / Neste trabalho, três novos algoritmos rápidos de detecção de colisão broad phase, os quais utilizam a estrutura de particionamento espacial conhecida como KD-Tree, foram pro- postos e implementados: KDTreeSpace, DynamicKDTreeSpace e StatelessKDTreeSpace. Estes algoritmos foram integrados à biblioteca Open Dynamics Engine (ODE), responsável pelo cálculo do movimento dos objetos dinâmicos, como possíveis alternativas aos algoritmos de broad phase disponíveis nesta biblioteca. Os algoritmos dos métodos de broad phase no ODE também são apresentados e seus desempenhos comparados aos algoritmos que utilizam KD-Tree. Os resultados mostram que o KDTreeSpace apresenta melhor desempenho do que o QuadTreeSpace, o qual, em geral, representa a melhor alternativa dentre os algoritmos disponíveis no ODE. Além disso, para cenários sem limites bem definidos ou com restrição de memória, os resultados indicam que o DynamicKDTreeSpace representa uma alternativa satisfatória, pois é capaz de adaptar rapidamente seus planos de corte ao arranjo dos objetos em cena.. Finalmente, o StatelessKDTreeSpace apresenta o melhor desempenho para cenários com baixo grau de coerência temporal. Palavras-chave: Detecção de Colisão, Broad Phase, Estruturas de Particionamento Espacial, KD-Tree.

Made available in DSpace on 2019-03-29T23:38:31Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-08-19 / There are studies that show distribution of crimes by census tracts in large cities follows a power law, criminality is an example of a complex system that can be mapped into geographic regions. This evidence means there are few places that concentrate many crimes and many places that concentrate few crimes. From this premise, if a geographic region formed by several census tracts has a distribution follows a power law, would be possible to split this region into several parts so these parts remain similar distributions to the distribution of region? The work proposed in this dissertation tries to answer this question using complex networks and evolutionary algorithms. The representation of a network in this work is a planar graph where the nodes are centroids of geographic areas, the edges represent the adjacency between these areas, and each node has a weight representing some data from an area, the weight would be the number of crimes registered in this area. The problem of this research lies in the context partitioning a planar graph in order to find the distributions of the partitions that have similar weights of the nodes with the distribution of weights of the nodes of the graph, each distribution of partition will function as a sample of distribution of graph, following a power law, these distribution of partitions will be useful to have a better understanding of complex systems that can be mapped into geographic regions. It was created two evolutionary algorithms aiming to solve the cited problem, in the tested databases it was possible to find approximately 90% of partitions with distribution of weights of nodes similar to the distribution of weights of the nodes of the original graph, and following power law. Keywords: Graph partitioning, Power Law, Planar graphs, Complex Networks and Evolutionary Algorithms. / Há trabalhos que evidenciam que a distribuição de crimes por setores censitários em grandes cidades segue uma lei de potência, a criminalidade é um exemplo de sistema complexo que pode ser mapeado em regiões geográficas. A evidência citada significa que, há poucos lugares que concentram muitos crimes e muitos lugares que concentram poucos crimes. Partindo dessa premissa, se uma região geográfica formada por vários setores censitários possuem uma distribuição que segue lei de potência, seria possível dividir essa região em várias partes de tal forma que essas partes mantenham distribuições semelhantes à distribuição da região? O trabalho proposto nesta dissertação tenta responder essa pergunta utilizando redes complexas e algoritmos evolutivos. A representação de uma rede neste trabalho é um grafo planar onde os nodos são centroides de áreas geográficas, as arestas representam a adjacência entre essas áreas, e cada nodo tem um peso representando um dado da área, que poderia ser o número de crimes registrados nesta área. O problema desta pesquisa reside no contexto de particionar um grafo planar com o intuito de encontrar partições que possuem distribuições dos pesos dos nodos semelhantes à distribuição dos pesos dos nodos do grafo, cada distribuição da partição funcionará como uma amostra da distribuição do grafo, seguindo uma lei de potência, essas distribuições das partições serão úteis para ter um melhor entendimento de sistemas complexos que podem ser mapeados em regiões geográficas. Foram criados dois algoritmos evolutivos objetivando solucionar o problema citado, nas bases de dados testadas foi possível encontrar aproximadamente 90% das partições com distribuições dos pesos dos nodos semelhantes à distribuição do grafo original, e seguindo lei de potência. Palavras-chave: Particionamento de Grafos, Lei de Potência, Grafos Planares, Redes Complexas e Algoritmos Evolutivos.

Made available in DSpace on 2019-03-29T23:42:20Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2013-11-25 / Radial basis function (RBF) neural networks are feedforward neural models that typically have three layers of neurons: an input layer, a hidden layer, and an output layer. These models are widely used due to their property of universal approximation. The neurons within the hidden layer are represented by radial basis functions, and the choice of the parameters (center and width) of each RBF might have a great impact on the accuracy of the model. Algorithms, such as the orthogonal least squares (OLS), fast recursive algorithm (FRA) and two-stage selection (TSS), have been developed to select the RBF centers automatically. This work also tackles the center selection problem, but cooperative game theory (CGT) concepts are used instead. The CGT investigates formal solutions to the problem of sharing resources between players who belong to a coalition. In our approach, the hidden layer of a RBF network is modeled as a coalition and the centers of the hidden neurons are treated as players of a cooperative game. The contribution of a center candidate to the networks it takes part in is measured by the Shapley value, which is one of the most investigated CGT solution concepts. Two algorithms were developed based on the Shapley value for ranking the centers, whereas the final RBF neural model selection is conducted based on this ranking and on the Akaike information criterion (AIC). The first ranking algorithm evaluates the quality of the center candidates in a single iteration, whereas the second algorithm, which is constructive, needs more than one iteration, and as such, the center recruited in iteration k influences the evaluation of the neurons in the next iterations. The proposed approach is applied in four benchmark regression problems and compared with OLS, FRA, and TSS algorithms. The results demonstrate that the proposed approach is effective, with the second algorithm, in particular, obtaining competitive results when compared to the state-of-the-art algorithms. On the other hand, the proposed algorithms have a higher computational cost compared to the others. Keywords: Radial Basis Functions, RBF Neural Networks, Center Selection, Cooperative Game Theory, Shapley Value, Regression. / Redes neurais de função de base radial (redes RBF) são modelos neurais compostos de uma camada de entrada, uma camada escondida e uma camada de saída de neurônios. Por exibirem a propriedade de aproximação universal de funções contínuas, tais modelos são muito utilizados para resolver roblemas de regressão. A escolha do tipo e dos parâmetros (notadamente, centro e dispersão) das funções de base radial que compõem a camada oculta de uma rede RBF pode afetar sobremaneira a sua acurácia, sendo que algoritmos tais como orthogonal least squares (OLS), fast recursive algorithm (FRA) e two-stage selection (TSS), vêm sendo desenvolvidos para resolver essa tarefa de forma automática. Neste contexto, o presente trabalho também aborda o problema de seleção de centros de redes RBF, porém lançando mão de conceitos da área de teoria dos jogos cooperativos (TJC). Esse campo de pesquisa investiga soluções formais para o problema de se dividir a recompensa adquirida por uma coalizão de jogadores entre os seus membros, levando-se em consideração a contribuição de cada um deles. Em particular, na abordagem proposta aqui, a camada oculta de uma rede neural RBF é modelada como uma coalizão ao passo que os centros dos neurônios que a compõem são tratados como jogadores. A contribuição de cada candidato a centro aos desempenhos das redes em que ele participa é mensurada mediante o valor de Shapley, que é um dos conceitos de solução mais investigados na TJC, dadas as propriedades teóricas relevantes que ele apresenta. Dois algoritmos são propostos com base no valor de Shapley para ranquear os centros, sendo que a seleção da ordem do modelo final de rede RBF é feita com base nesse ranqueamento e adota o critério de informação de Akaike. Enquanto o primeiro algoritmo de ranqueamento avalia a qualidade dos centros em uma única iteração, o segundo algoritmo é de natureza construtiva, sendo que o centro recrutado na iteração k influencia nas avaliações dos demais neurônios nas próximas iterações. No estudo experimental realizado, o desempenho da nova abordagem foi avaliado com base em quatro problemas de regressão bem conhecidos, comparando-se a qualidade preditiva das redes RBF produzidas pelos dois algoritmos propostos com aquela gerada pela redes produzidas pelos algoritmos OLS, FRA e TSS. Os resultados obtidos mostram que a abordagem baseada na TJC é eficaz, considerando particularmente o algoritmo construtivo, que apresentou resultados competitivos aos algoritmos estado-da-arte. Por outro lado, os dois algoritmos propostos perdem no quesito eficiência, possuindo um custo computacional mais elevado. Palavras-chave: Redes Neurais RBF, Função de Base Radial, Seleção de Centros, Teoria dos Jogos Cooperativos, Valor de Shapley, Regressão.