Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. / Made available in DSpace on 2012-10-19T11:45:02Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-26T00:14:39Z : No. of bitstreams: 1 184301.pdf: 1994981 bytes, checksum: 06897e01ca96b80d4e81bfbdf621f13c (MD5) / Expõe que ambos os métodos, tanto dos Tableaux como das Resoluções fazem parte daquilo que se chama prova automática de teoremas. O método da Resolução trabalha com prova por refutação: "se a negação de um teorema é falsa, então ele será verdadeiro." Este método é baseado em uma regra de inferência única, chamada regra de resolução, e utiliza intensivamente um algoritmo de casamento de padrões chamado algoritmo de unificação. Faz-se algumas comparações entre os dois métodos, pois, o algoritmo dos Tableaux não necessita de transformações para qualquer forma normal. Revela que a principal vantagem do método dos Tableaux, em relação ao método tradicional e conhecido de Resolução é fato deste evitar utilização de cláusulas nas suas formas. Forma de Medição no Processo de Alfabetização dos (as) Alunos (as) com Necessidades Educativas Especiais

Made available in DSpace on 2016-02-05T18:29:43Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-10-08. Added 1 bitstream(s) on 2016-02-05T18:33:44Z : No. of bitstreams: 1 000857500.pdf: 4743253 bytes, checksum: da5d2724b71f588ae56be27cfaf9a5bd (MD5) / O Eletrocardiograma (ECG) e um exame de extrema importância para avaliar a saúde do coração de um individuo. A analise de seu traçado possibilita diagnosticar uma serie de doenças e anomalias. Para isso, sistemas computacionais precisam segmentar os sinais de ECG, cujo primeiro passo e a detecção dos complexos QRS (ondas Q, R e S). Mui- tos métodos tem sido propostos para tal finalidade. Os primeiros utilizavam técnicas de filtragem e diferenciação, mas recentemente alguns pesquisadores tem concebido metodologias baseadas na analise de multirresolução da transformada Wavelet. Seguindo caminho semelhante, neste trabalho e proposta uma metodologia baseada na decomposição em valores singulares em multirresolução (MRSVD), para solução do problema de detecção dos complexos QRS de um sinal de ECG, que pode ser dividida em quatro etapas essenciais: pré-processamento, inspeção, decisão e correção. Em quase todas elas ha implementações inovadoras: na primeira utiliza-se, de forma inédita, a MRSVD; na segunda etapa exploram-se características fisiológicas do músculo cardíaco para certificar-se de que um determinado segmento compreende ou não uma onda R autentica; na ultima, são corrigidas as detecções baseadas nas amplitudes das ondas R. A avaliação da qualidade de detecção, para os experimentos realizados, mostra que o algoritmo proposto atingiu taxa de previsibilidade de 99, 20%, taxa de sensibilidade de 99, 70% e erro de apenas 1,10%, contra 97, 10%, 99, 00% e 3, 70%, respectivamente, obtidas por outro método / The electrocardiogram (ECG) is a test of utmost importance to evaluate the heart health of a person. The analysis of its layout enables diagnose a number of diseases and abnor- malities. For computer systems that need to segment the ECG signal, the first step the detection of QRS complexes. The earliest methods used filtering techniques and differen- tiation. Recently some researchers have designed methodologies based the multiresolution analysis the wavelet transform. Following similar path, this work proposes a methodology based on singular value decomposition in multiresolution (MRSVD), to solve the prob- lem of detection of QRS complexes of an ECG signal, which can be divided in four key stages: preprocessing, inspection, decision and correction. In of all, there are innovative proposals: in the first, it is used, in an unprecedented manner, the MRSVD; the second stage explores the physiological characteristics of the heart muscle, to make sure that a particular segment comprises or not a genuine R wave and, the last, corrects detections based on the amplitudes of the R wave. The evaluation of quality of detection for the experiments shows that the proposed algorithm has reached a predictive and sensitivity rates of of 99.20% and 99.70%, respectively, and error of only 1.10%, in comparation to another method which obtained 97, 10%, 99, 00% and 3, 70%, respectively

Resumo: Problemas de otimização multiobjetivo (MOPs) sao problemas que possuem mais de uma função objetivo a ser minimizada ou maximizada. Entre as abordagens mais utilizadas atualmente para resolve-los destaca-se o uso de metaheurísticas populacionais. Esta popularidade se deve principalmente à natureza destas de lidar simultaneamente com diversas soluções (populacao) em uma única execucao. Um algoritmo muito utilizado para lidar com MOPs e chamado otimizacao por nuvem de partículas multiobjetivo (MOPSO), esta e uma abordagem derivada da otimizaçao por nuvem de partículas (PSO), que e uma metaheurística inspirada no comportamento de conjuntos de aves. Devido ao bom desempenho apresentado pelos MOPSOs ao resolver MOPs, esta abordagem vem sendo estendida para a resolucao de problemas de otimizaçao com muitos objetivos (MaOPs). Estes problemas sao caracterizados por apresentarem mais de tres funçoes objetivo e uma alta complexidade causada principalmente porque a proporçao de soluções não dominadas em uma populacao aumenta rapidamente com o número de objetivos, o que diminui a pressao de selecõo em direçao a fronteira de Pareto. Alem disso, o numero de pontos necessúrios para representar a fronteira aumenta exponencialmente de acordo com o numero de objetivos dificultando a obtençao de solucoes diversas o suficiente para cobri-la totalmente. Este trabalho apresenta algumas tecnicas aplicadas para melhorar o desempenho do MOPSO ao resolver MaOPs e tornú-lo menos sensível ao aumento no número de objetivos. Primeiramente estudaram-se duas tecnicas de controle da úrea de dominância das solucoes para aumentar a pressao de seleçõo, normalmente reduzida pelo aumento no numero de objetivos. Outra tecnica estudada foi a alteracao do metodo de selecao de líderes do MOPSO com a realizaçao de um estudo empírico usando seis metodos e os melhores foram destacados. Foi estudada tambem a influencia sofrida por esses metodos devido a alteracao na técnica de controle da área de dominância, e as melhores combinações foram identificadas através de estudos empíricos. Por último um novo MOPSO e proposto usando o conceito de pontos de referencia distribuindo melhor as soluções obtidas e com isso melhorando a convergencia a fronteira real. Estudos empíricos tambem foram realizados para comparar a nova abordagem a abordagem classica. A partir dos trabalhos realizados aqui tres artigos foram publicados, sendo o primeiro um estudo sobre os metodos de selecao de líderes, o segundo propondo um novo MOPSO que usa uma tecnica de controle da area de dominancia, e o terceiro que avalia a influencia das tecnicas de controle da area de dominância no desempenho dos metodos de selecõo de líder e identifica as melhores combinacoes entre tecnica de controle da area de dominância e metodo de seleçao de líder. Em geral todos os estudos realizados apresentaram melhorias de desempenho em relacao ao algoritmo original utilizado, especialmente no contexto de muitos objetivos.

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Resumo: O Problema do Carteiro Chinês caracteriza-se pela roteirização de arcos e tem como objetivo a cobertura de arcos de um grafo, criando uma rota que passe ao menos uma vez em cada um destes arcos. O problema pode ser subdividido em casos, de acordo com o tipo do grafo analisado. Entre os casos, tem-se o Problema do Carteiro Chinês Não-Orientado, cuja característica é que nenhuma das arestas do grafo associado ao problema possui orientação. Um segundo caso, é denominado Problema do Carteiro Chinês Orientado, quando todos os arcos são orientados, e finalmente, um terceiro caso que é chamado de Problema do Carteiro Chinês Misto, que possui arcos (orientados) e arestas (sem orientação ou duplo sentido). Nesta pesquisa, o estudo do Problema do Carteiro Chinês foi aplicado na área central da cidade de Irati/PR, região representada por um grafo caracterizado como misto, pois possui ruas de mão única e também ruas de mão dupla. Um primeiro estudo foi otimizar a rota percorrida pelo caminhão de coleta de resíduos sólidos. Nesta parte, foi aplicado o caso Misto e para a resolução utilizou-se modelos de programação Linear Inteira. Considerando-se ainda a mesma região da cidade, porém sem levar em conta as orientações das ruas, buscou-se também uma solução para do Problema do Carteiro Chinês Não Orientado. Os resultados encontrados são para a construção da rota para os varredores de ruas, entregadores de correspondências, ou outros serviços que exijam coberturas de arcos e que possam ser executados por funcionários percorrendo as ruas à pé, ou seja, sem o uso de veículos. Para este último caso utilizou-se uma heurística. Os resultados obtidos foram satisfatórios, visto que o melhor valor foi para o problema do grafo misto, através do modelo exato de programação linear inteira, o qual otimizou a rota percorrida pelo caminhão de coleta de resíduos sólidos em 12,67%.

Resumo: Buscas em grafos é uma das ferramentas mais simples e mais utilizadas para algoritmos em grafos. Um algoritmo de busca examina os vértices e as arestas de um grafo a partir de um vértice inicial e, sistematicamente visita um novo vértice por iterativa travessias em arestas incidentes a um vértice anteriormente já visitado. A ordem em que esses vértices são visitados definem uma enumeração desses vértices em um dado grafo. Na literatura disponível, poucos resultados teóricos são conhecidos sobre uma enumeração que pode ser gerada por um algoritmo de busca específico, embora buscas como em Largura e em Profundidade sejam algoritmos tradicionais e bem conhecidos na literatura atual. ecentemente, dois novos algoritmos, Busca em Largura Lexicográfica e a Busca da Cardinalidade Máxima, têm sido aplicados em uma grande variedade de problemas e, além desses, outras estratégias também são conhecidas, como a Busca em Profundidade Lexicográfica, da Vizinhança Maximal e do Rótulo Maximal, usadas para o reconhecimento de certas classes de grafos, por exemplo. Muito dos resultados obtidos nas aplicações desses algoritmos de busca dependem da simples caracterização da numeração que estes algoritmos podem computar. Neste trabalho, generalizamos o conceito de busca orientada por aresta para o caso de hipermultigrafo, apresentaremos características das enumerações e por fim provaremos que essas enumerações caracterizam um algoritmo de busca.

Resumo: O problema da geração de padrões de corte bidimensionais é um importante problema de otimização combinatória, e tem forte representatividade em diversos setores da indústria, como por exemplo os setores moveleiro, têxtil, de produção de vidro e papel. Tal problema pode ser formulado como um Problema da Mochila Bidimensional, cujo objetivo consiste em encontrar o melhor arranjo de itens a ser cortado a partir de um objeto, a fim de que sejam minimizadas as sobras e conseqüentemente o custo com material. Considera-se neste estudo que o corte seja regular, portanto trata-se de itens e objetos retangulares. Este trabalho apresenta uma estratégia de resolução para a geração de padrões de corte bidimensionais com corte do tipo guilhotinado, no qual o mesmo se estende de um lado ao outro do objeto. Foram considerados dois diferentes tipos de padrões de corte: padrões não-estagiados e padrões em dois estágios, e trabalhou-se ainda com a possibilidade de rotação dos itens, caracterizando ao todo quatro abordagens para a resolução do problema. A metodologia proposta subdivide-se em duas etapas: primeiramente utilizam-se Algoritmos Genéticos para a seleção e agrupamento dos itens em subconjuntos, e então aplica-se uma técnica de encaixe para criar o arranjo geométrico dos mesmos, sendo que o corte não-estagiado possui uma técnica de encaixe baseada no algoritmo construtivo de Wang (1982), enquanto no corte em dois estágios utiliza-se uma heurística de encaixe seqüencial dos itens. O método proposto foi testado sobre instâncias da literatura, para quatro abordagens distintas, que são: corte não-estagiado sem rotação de itens, corte não-estagiado com rotação de itens, corte em dois estágios sem rotação de itens, e corte em dois estágios com rotação de itens; e os resultados obtidos foram comparados com as soluções ótimas conhecidas. Tais resultados foram satisfatórios, pois o método gerou padrões de corte com um aproveitamento médio do objeto entre 90 e 95%, num tempo computacional reduzido e praticamente instantâneo para algumas instâncias testadas.

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Orientador : Prof. Dr. Renato José da Silva Carmo / Coorientador : Prof. Dr. André Luís Vignatti / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa: Curitiba, 20/05/2016 / Inclui referências : f. 63-65 / Resumo: O problema de maximização de influência em redes sociais, procura pelos vértices que permitam espalhar uma informação para o maior número possível de membros da rede.Um algoritmo guloso proposto por Kempe et al. [19], que escolhe iterativamente os vértices de maior influência, encontra um conjunto resposta cujo alcance da influência é pelo menos1 ? 1/e do ótimo. Mas esta abordagem possui alguns agravantes que comprometem o tempo de execução do algoritmo. Nesta dissertação propomos uma melhoria para o algoritmo guloso de Kempe et al. [19] com foco no tempo de execução deste sobre grafos de lei de potência. A melhoria consiste em fazer uma seleção prévia dos vértices mais promissores. Verificamos por meio de análise experimental que esta pré-seleção reduz expressivamente o tempo de execução, além de manter a qualidade da solução compatível com a do algoritmo guloso de Kempe et al. [19]. A otimização por pré-seleção utiliza propriedades presentes em grafos de lei de potência, explorando a relação de influência social com a distribuição de graus. Esta abordagem reduz em até 58%o tempo de execução do algoritmo Celf [22], que é uma das otimizações mais conhecidas do procedimento deKempe et al. [19]. / Abstract: The influence maximization problem in social networks, asks for the nodes that allow tospread a information for the highest number of members. A greedy algorithm proposed byKempe et al. [19], that choose iteratively the members of greatest influence, find a solutionset whose the reach of influence is at least 1?1/e of the optimum. But some aggravatinghave affecting the runtime of this approach. In this work we propose improvements forthe algorithm of Kempe et al. [19], with focus on the runtime in power law graphs. Theimprovement consists in make a previous selection of most promising nodes. We haveverified by experimental analysis that this pre selection reduces significantly the runtime,in addition maintaining a quality compatible with the greedy algorithm of Kempe etal. [19]. The optimization by pre selection uses properties present in power law graphs,by exploring the relationship between social influence and the degree distribution. Besides,this approach reduces the runtime of Celf [22] algorithm by up to 58%, which is one ofthe most known optimizations of the algorithm of Kempe et al. [19].

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