Orientadora : Profª. Drª. Elizabeth Wegner Karas / Coorientadora : Profª. Drª. M. Fernanda P. Costa / Coorientadora : Profª Drª Ana Maria A. C. Rocha / Tese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Matemática. Defesa: Curitiba, 21/09/2017 / Inclui referências : p. 103-108 / Resumo; Neste trabalho desenvolvemos um algoritmo geral estocástico de filtro, para resolver problemas de otimização não lineares e não convexos com restrições gerais. A generalidade deste algoritmo esta no fato de que a analise de sua convergência quase certamente e garantida desde que a distribuição de probabilidade utilizada no calculo dos iterandos satisfaça algumas hipóteses. O controle da inviabilidade e feito através da estratégia dos métodos de filtro. Baseados nesse algoritmo geral, desenvolvemos o Algoritmo FDDS, que baseia-se na ideia de busca com escolha dinâmica das coordenadas do Algoritmo DDS, para gerar os seus iterandos, e no método de filtro para controlar a inviabilidade. No FDDS os iterandos são calculados adicionando-se perturbações aleatórias com distribuição normal nas coordenadas, escolhidas de forma dinâmica, do melhor ponto corrente. No entanto, com a estratégia de gerar múltiplos pontos tentativos em cada iteração, o gasto com avaliações da função objetivo pode ser bastante elevado. Com o intuito de reduzir o numero de avaliações de função, propomos o Algoritmo FDDSRBF, que também se encaixa na estrutura do algoritmo geral e cujos múltiplos pontos tentativos são gerados da mesma maneira que no FDDS. No entanto, o FDDSRBF utiliza um modelo cúbico de funções de base radial, para aproximar a função objetivo, na sele.ao do melhor ponto tentativo. Os algoritmos propostos não calculam ou aproximam quaisquer derivadas da função objetivo e das restrições. Resultados teóricos acerca das condições suficientes para a convergência quase certamente dos algoritmos foram apresentados. Resultados computacionais promissores, comparando-se o desempenho dos algoritmos propostos com alguns algoritmos existentes na literatura ao resolverem 42 problemas de tr.s conjuntos diferentes, foram apresentados. O Algoritmo FDDSRBF mostrou-se bastante eficiente e robusto, com uma significativa redução do numero de avaliações de função. Palavras-chave: Métodos estocásticos; otimização global; algoritmo DDS; métodos de filtro. / Abstract: / Abstract: In this work we present an stochastic filter algorithm for solving nonlinear and nonconvex constrained global optimization problems. The generality of this algorithm lies in the fact that the analysis of its convergence is almost always guaranteed once the probability distribution used in the calculation of the iterates satisfies some hypotheses. The control of infeasibility is done through the strategy of the filter methods. Based on this general algorithm, we developed the FDDS algorithm, which combines the filter method with the dynamically dimensioned search algorithm. In the FDDS the iterates are calculated by adding random perturbations with normal distribution in the dynamically chosen coordinates of the best current point. However, with the strategy of generating multiple trial points in each iteration, the cost with objective function evaluations can be quite high. In order to reduce the number of function evaluations, we propose the FDDSRBF algorithm, which has the same general algorithm structure and whose multiple trial points are generated in the same way as in the FDDS. The FDDSRBF uses a cubic model of radial basis functions, to approximate the objective function, in the selection of the best trial point. The proposed algorithms do not compute or approximate any derivatives of the objective and constraint functions. Theoretical results concerning the sufficient conditions for the almost surely convergence of the proposed algorithms were presented. Promising computational results, in comparison to performance of the proposed algorithms with other algorithms in the literature when solving 42 problems of three different sets, were obtained. The FDDSRBF Algorithm provided competitive results when compared to the other methods. Keywords: Stochastic methods; global optimization; DDS algorithm; filter methods.

Resumo: Este trabalho apresenta um estudo comparativo sobre métodos de agrupamento, incluindo diferentes abordagens para segmentação de conjuntos de dados que utilizam métodos de agrupamento. As abordagens são baseadas nas duas técnicas de agrupamento mais populares, agrupamento particional e agrupamento hierárquico, e vêm introduzir heurísticas que, de alguma forma, levem à obtenção de um melhor resultado para o agrupamento. A partir das implementações de diversos métodos de agrupamento, este trabalho introduz uma nova heurística para a segmentação de imagens de profundidade por agrupamento, com o objetivo de melhorar o resultado da segmentação obtendo uma partição melhor para o agrupamento. A abordagem desenvolvida é baseada na extração de informações, para inicialização dos algoritmos de agrupamento, a partir de uma pré-segmentação da imagem usando deteção de bordas.

Made available in DSpace on 2015-09-18T02:06:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000474948-Texto+Completo-0.pdf: 3093555 bytes, checksum: 642bceeeff1c8a8e64eadc61416e65a5 (MD5) Previous issue date: 2015 / We present a procedural method to create floor plans considering user-provided requisites as well as the constraint of a building’s exterior walls. First, a grid is created in the available space. Then, each room is placed to occupy a single cell in the grid, and subsequently expanded, occupying adjacent cells to achieve its final size. This growth-based approach can generate different interior models which follow user requisites without relying on costly optimization steps. The proposed method handles a wide variety of building shapes, including non-convex polygons. Possible applications include architectural tools and digital content generation. / Neste trabalho apresenta-se um método procedural para criar plantas baixas levando em conta requisitos do usuário e também o limite das paredes externas de uma construção. Primeiro, uma grade é criada no espaço disponível. Então, cada aposento é posicionado de tal forma a ocupar uma célula da grade, e é subsequentemente expandido, ocupando células adjacentes para alcançar seu tamanho final. Essa abordadem baseada em crescimento pode gerar diferentes modelos de interior que atendem aos requisitos do usuário sem depender de passos custosos de otimização. O método proposto é capaz de lidar com uma variedade de formatos externos das paredes da construção, incluindo polígonos não convexos. Possíveis aplicações incluem ferramentas de arquitetura e a geração de conteúdo digital.

Orientador: Nazem Nascimento / Banca: Mauro Hugo Matias / Banca: José Geraldo Trani Brandão / Banca: Viktor Pastoukhov / Banca: Luiz Heleno Moreira Duque / Resumo: Este trabalho propõe a utilização da técnica de modelagem para obtenção das equações do movimento de sistemas dinâmicos, apresentando uma contribuição para o desenvolvimento do algoritmo computacional e implementado através da técnica de grafos de ligação. O objetivo é entender o desempenho do algoritmo desenvolvido através dos grafos de ligações e, assim, avaliar e validar as propostas deste trabalho. O problema da busca para obter uma equação do modelo de sistemas dinâmicos com geração automática em plantas industriais tem levantado a necessidade de desenvolver um algoritmo para sistemas que forneça a equação do movimento do modelo dinâmico. A proposição desta Tese consiste na aplicação da técnica de grafos de ligação para a determinação das equações de estado a partir do algoritmo desenvolvido com um programa computacional para geração automática das equações do movimento na forma de equações de estado. Os algoritmos foram desenvolvidos em ambiente matemático simbólico. Alguns estudos de caso (aplicações) foram utilizados para validação do algoritmo, constituindo estudo de casos sistemáticos, sendo: -Sistema dinâmico viga-bola, sistema mecânico massa-mola-amortecedor e seu análogo o circuito RLC e sistema servo-válvula eletro-hidráulica. No primeiro caso, sistema dinâmico viga-bola (sistema não-linear), o sistema compreende de uma viga fixada ao eixo do motor e uma bola deslizando sobre a viga, onde foi obtida a modelagem via grafos de ligação, utilizando o algoritmo computacional e encontrado o modelo na forma de equação de estado. No segundo caso, sistema mecânico massa-mola-amortecedor e seu análogo circuito RLC, foi obtido o grafo... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: This work proposes the use of the technique of modeling for getting the equations of the movement of dynamic linear and non-linear systems, presenting a contribution for the development of the computational algorithm and implemented through the technique of bond graphs. The objective is the understanding of the performance of the algorithm developed by the bond graphs and thus to evaluate and validate the proposals in this work. The problem of the search to obtain an equation of the model of dynamic systems with automatic generation in industrial plants has been lifting the necessity of developing an algorithm for systems which supply the equation of the movement of the dynamic model. The proposition of this Thesis consists in the application of the bond graphs technique for the determination of the equations of state from the algorithm developed with a computational program for automatic generation of the equations of the movement in the form of equations of state. The algorithms were developed in symbolic mathematical environment. Some case studies (applications) were used for validation of the developed algorithm. The first case is a non-linear system, while the second and third thing cases are linear, constituting systematic case study, being: Dynamic system beam-ball, mechanical system mass-spring-damper and its analogue the RLC circuit and electro-hydraulic servo valve system . In the first case, dynamic system beam-ball (non-linear systems), the system consists of a beam attached to the motor shaft and a ball sliding on the beam, where the modeling was obtained by bond graphs, using the computational algorithm and the model was found in the form of equation of state. In the second case, mechanical system mass-spring-damper and its analogue RLC circuit, the validation was carried out... (Complete abstract click eletronic access below) / Doutor

Orientador: Marcos Silveira / Banca: Paulo José Paupitz Gonçalves / Banca: Fabricio Cesar Obato de Almeida / Resumo: O objetivo deste trabalho é analisar o comportamento dinâmico de um sistema de suspensão eletromecânica aplicado a veículos, aplicando um algoritmo genético para maximizar o conforto dos passageiros e maximizar a energia recuperada através do subsistema elétrico. Em sistemas de suspensão mecânica, a energia vibratória é dissipada, por exemplo, em um amortecedor viscoso. É utilizado um modelo de quarto de carro com dois graus de liberdade para expressar a dinâmica vertical do sistema. Utiliza-se a equação de Euler-Lagrange para relacionar os tipos de energia envolvidos (cinética, potencial, elétrica e magnética) para escrever as equações dinâmicas do sistema. O modelo é constituído de dois domínios, um mecânico, do qual fazem parte massa e rigidez, e um elétrico, do qual faz parte um circuito RLC. Os dois domínios são associados através de um transdutor. Neste caso, uma bobina converte o movimento do subsistema mecânico em corrente elétrica no subsistema elétrico. Devido ao grande número de parâmetros e à existência de múltiplos objetivos, opta-se por utilizar um algoritmo genético para realizar a otimização do sistema de suspensão. O desempenho do algoritmo de otimização é analisada observando-se convergência e exploração do espaço de busca. Os resultados são obtidos através de expressões analíticas e simulações numéricas. / Abstract: The objective of this study is to analyze the dynamic behavior of an electromechanical suspension system applied to vehicles, applying a genetic algorithm to maximize passenger comfort and to maximize the energy recovered through the electrical subsystem. In mechanical suspension systems, vibration energy is dissipated, for example, by a viscous damper. A quarter car model with two degrees of freedom is used to express the vertical dynamics of the system. The Euler-Lagrange equations are used to relate the types of energy involved (kinetic, potential, electrical and magnetic) to write the dynamic equations of the system. The model consists of two domains, a mechanic, which comprises mass and stiffness, and an electric, a RLC circuit. The two subsystems are associated with a transducer. In this case, a moving coil converts the movement of the mechanical subsystem in electrical current in the electrical subsystem. Due to the large number of parameters and the existence of multiple objectives, it is chosen to use a genetic algorithm to perform optimization of the suspension system. The performance of the optimization algorithm is analyzed observing convergence and search space exploration. The results are obtained by analytical expressions and numeric simulations. / Mestre

Orientador: Gerson Francisco / Banca: Rogério Rosenfeld / Banca: Rodrigo de Losso da Silveira Bueno / Resumo: Neste trabalho é apresentado um estudo do Jogo da Minoria, um modelo que visa simular o comportamento coletivo dos agentes no mercado financeiro. As propriedades deste sistema, bem como a resolução analítica do mesmo, são tratadas. Por fim, faz-se uma discussão das relações do jogo com o mercado real e reproduz-se um método que busca a utilização deste sistema para fins de modelagem e previsão de séries temporais / Abstract: In this work we study the Minority Game, a model which tries to simulate the collective behavior of the agents in the financial market. The properties of the system, as well as its analytical resolution, are shown. A discussion of the relations between this game and the real market, and also a reproduction of a method, which uses this system to look for modeling and prediction of temporal series, are made / Mestre

Orientador: Jozué Vieira Filho / Banca: Marco Aparecido Queiroz Duarte / Banca: Roberto Kawakami Harrop Galvão / Resumo: 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 / Abstract: 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 / Mestre

Orientador: Rubén Augusto Romero Lázaro / Banca: Marina Lavorato de Oliveira / Banca: Marcelo Escobar de Oliveira / Resumo: Neste trabalho é proposta a resolução de problemas multimodais usando duas diferentes meta-heurísticas: Algoritmo Genético de Chu-Beasley modificado e o Algoritmo Genético de Chaves Aleatórias Viciadas (BRKGA), com foco principal nos resultados obtidos por esta última. É feita especificamente a implementação das meta-heurísticas e comparação dos resultados obtidos por estas diferentes técnicas. Uma característica muito importante do BRKGA é a estruturação que permite separar o algoritmo em duas parcelas claramente diferenciadas, uma parcela que depende exclusivamente das características do BRKGA e, portanto, independente do problema que se pretende resolver e outra parcela que depende exclusivamente das características especificas do problema que pretendemos resolver. Essa característica geral do BRKGA permite que ele seja facilmente aplicado a uma grande variedade de problemas, já que a primeira parcela pode ser integralmente aproveitada na resolução de um novo problema. Por outro lado, o Algoritmo Genético de Chu-Beasley (AGCB) é caracterizado pela substituição de um único indivíduo no ciclo geracional e pelo controle máximo de diversidade, mas isto não é suficiente para resolução de problemas complexos e multimodais, sendo assim, é apresentado o AGCB modificado, onde o critério de diversidade é estendido, a população inicial e o descendente gerado no ciclo geracional passa por uma melhoria local. Essas características tornam-o competitivo justificando a comparação com o BRKGA / Abstract: In this work it is proposed the resolution of multimodal problems using two different meta- heuristics: Chu-Beasley's Genetic Algorithm and Biased Random Key Genetic Algorithm (BRKGA), focusing mainly on the results obtained by the latter. Specifically the imple- mentation and comparison of results obtained by these different techniques is made. There are several metaheuristics, each with its own specific characteristics which have advan- tages and disadvantages for the resolution of certain problems and in several ways in the implementation and results. A very important feature of the BRKGA is the structure that allows to separate the algorithm into two clearly different parts, one part that depends exclusively on the characteristics of BRKGA and therefore independent of the problem to be solved and another part that depends exclusively on the specific characteristics of the problem we intend to solve. This general feature of the BRKGA allows it to be readily applied to a variety of problems, because the first component part can be fully utilized to solve a new problem. On the other hand, Chu-Beasley's Genetic Algorithm (AGCB) is characterized by the replacement of a single individual in the generation cycle and by maximum control of diversity, but this is not enough to solve complex and multimodal problems, therefore it is presented the modified AGCB, where the diversity criterion is extended, the initial population and the descendant generated in the generational cycle passes through a local improvement. These features make it competitive, justifying the comparison with BRKGA / Mestre

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:30:10Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2012-07-04Bitstream added on 2014-06-13T20:39:46Z : No. of bitstreams: 1 roberts_jj_me_guara.pdf: 911248 bytes, checksum: af476004a9c92851681fc1ca0c050dd6 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Sistemas autônomos baseados em energias renováveis se apresentam como uma solução alternativa aos problemas de eletrificação em regiões afastadas da rede elétrica. O abastecimento de energia de forma autônoma se refere ao fornecimento de eletricidade de forma independente da rede de distribuição interligada. Dentre as fontes renováveis a solar fotovoltaica e a eólica, além de possuírem vantagens que as tornam adequadas a diversos tipos de aplicações, podem ser ainda utilizadas de forma conjunta, com ou sem a presença de outras fontes, constituindo o que se conhece por sistemas híbridos de geração de energia. Em este trabalho se propõe uma metodologia diferente para avaliar o desempenho de um Sistema Híbrido de Geração de Energia (SHGE) solar-eólico-diesel considerando variações probabilísticas da carga e dos recursos renováveis. Foi desenvolvido um algoritmo que simula o funcionamento típico do sistema utilizando uma base de tempo de uma hora e, de um intervalo para outro, se consideram variações estocásticas da carga e dos recursos renováveis (vento, radiação solar e temperatura). Em ambos os casos, a aleatoriedade da ocorrência dos eventos é modelada com base no método de Simulação de Monte Carlo seqüencial. A metodologia desenvolvida para a avaliação do SHGE foi aplicada em um estudo de caso como dados reais para os recursos renováveis e para a demanda, em um local pré-selecionado, para duas configurações de sistema híbrido, SGHE solar-eólico-diesel e SHGE solar-eólico. O método de simulação proposto mostrou-se como uma ferramenta interessante para tomada a de decisões e para a ponderação de possíveis cenários de funcionamento. A apresentação dos resultados em forma de histograma permitiu... / Off-grid power systems based on renewable energy resources are presented as an alternative solution for electrification problems in remote isolated areas. Off-grid power generation refers to the electricity supply, regardless of the energy distribution network. Among the renewable energy sources available nowadays, the solar photovoltaic and the wind power not only have the advantages that make them suitable for various types of applications, but also can be used jointly with or without the presence of other sources, constituting what is known as hybrid power generation systems. This work proposes a different methodology to evaluate the performance of a solar-wind-diesel Hybrid Power Generation System (HPGS) considering probabilistic variations of load and renewable resources. An algorithm that simulates the typical operation of the system was developed using a periodically time lapse of an hour. Load and renewable resources (wind, solar radiation and temperature) stochastic variations are considered and analyzed hourly. In both cases, the event occurrence randomness is modeled using the Sequential Monte Carlo simulation method. The proposed methodology for assessing the performance of a HPGS was applied to a case study using actual data for the renewable resources and the load, in a pre-selected location. Two different hybrid system configurations were evaluated, a solar-wind-diesel HPGS and a solar-wind HPGS. The performance evaluation method proved to be an interesting tool for decision making and for pondering possible operating scenarios. The results presentation as histogram graphics allowed estimating the probability occurrence of unusual possible scenarios. The application of the proposed methodology in this work presented satisfactory results. For both... (Complete abstract click electronic access below)

A doen¸ca de Alzheimer ´e a mais comum das patologias neurodegenerativas afetando principalmente pessoas idosas e causando consider´avel impacto econˆomico em todos os pa´ıses. Atualmente n˜ao h´a cura para cessar seus efeitos na mem´oria fazendo do diagn´ostico precoce fundamental para eventuais interven¸c˜oes terapˆeuticas. Para tal, t´ecnicas de reconhecimento de padr˜oes podem ser utilizadas para diferenciar indiv´ıduos com o mal Alzheimer de indiv´ıduos saud´aveis. No entanto, aumentando o n´umero de diagn´osticos (classes) que definem est´agios intermedi ´arios da doen¸ca a capacidade de diferenciar classes de tais t´ecnicas ´e comprometida. Isto ocorre devido ao fato de que as medidas biol´ogicas, ou os biomarcadores, n˜ao s˜ao discriminantes o suficiente para lidar com classes al´em do caso extremo, de forma bin´aria, Alzheimer versus controle normal. Outro fator que dificulta o diagn´ostico ´e a distribui¸c˜ao de probabilidade das classes intermedi´arias serem altamente sobrepostas e com probabilidade a priori representando 60% dos dados. Neste trabalho vamos demonstrar a capacidade de melhorar a precis ˜ao do diagn´ostico utilizando classificadores e t´ecnicas de amostragem baseados em fun¸c˜oes de distˆancia. Abordagens bin´arias ou abordagens bin´arias adaptadas a problemas multiclasse s˜ao a regra na literatura de diferencia¸c˜ao das classes da doen¸ca de Alzheimer No presente momento existe apenas um ´unico artigo demonstrando a possibilidade de melhora nas medidas de classifica¸c˜ao com um tratamento de reamostragem das probabilidades a priori das classes de Alzheimer. Diferentemente do artigo citado que trabalha com classifica¸c˜ao bin´aria, aqui vamos usar uma abordagem de classifica¸c˜ao todos-contra-todos na avalia¸c˜ao de um problema multiclasse da doen¸ca de Alzheimer. Demonstramos que a taxa de classifica¸c˜ao do nosso classificador utilizando classes balanceadas e uma fun¸c˜ao de distˆancia apropriada ´e superior a classificadores populares. Este trabalho apresenta tamb´em duas novas estrat´egias de ajuste do desequil´ıbrio tendo como medida de similaridade a distˆancia entre os padr˜oes. A de subamostragem, denominada Nearmiss 4, que obteve maior redu¸c˜ao de sobreposi¸c˜ao entre as classes nas compara¸c˜oes entre algoritmos de amostragem, e outra de sobreamostragem, denominada SMOTE-borderline 3, uma vers˜ao multiclasse para a fam´ılia de algoritmos SMOTE que se destaca por ser naturalmente multiclasse ao contr´ario das abordagens bin´arias adaptadas para multiclasse tratadas neste texto. Finalmente, s˜ao comparadas t´ecnicas de sele¸c˜ao de caracter´ısticas para avaliar o poder discriminativo entre biomarcadores do mal de Alzheimer visando encontrar o subconjunto de biomarcadores que fornece a melhor taxa de classifica¸c˜ao. Usando tal abordagem foi poss´ıvel encontrar o biomarcador com maior capacidade discriminativa em um dado conjunto de biomarcadores. / Alzheimer’s disease is the most common neurodegenerative disorder affecting mainly elderly people and causing considerable economic impact in all countries. Currently, there is no cure to cease its effects in memory making early diagnosis fundamental for any therapeutic interventions. To this end, pattern recognition techniques can be used to differentiate individuals with Alzheimer’s from healthy individuals. However, increasing the number of diagnoses (classes) which define disease’s intermediate stages (e.g. mild cognitive impairment) the classes differentiation for such techniques is compromised. This is due to the fact that biological measures, or biomarkers, are not discriminant enough to deal with classes beyond the binary extreme case, Alzheimer’s versus normal control. Another factor that makes diagnosis difficult is the probability distribution of the intermediate classes being highly overlapping and with a priori probability representing 60 % of the data. In this work, we will demonstrate the ability to improve diagnostic accuracy using classifiers and sampling techniques based on distance functions. Binary approaches or binary approaches adapted to multiclass problems are ubiquitous in the literature of differentiating the classes of Alzheimer’s disease At present, there is only one article demonstrating the possibility of improvement in the classification measures using a sampling treatment to change a priori probabilities of the Alzheimer’s classes. Differently from the cited article working with binary classification, here we will use an all-versus-all classification approach to evaluating an Alzheimer’s disease multiclass problem. Also, is shown that classification rate of our classifier using balanced classes and an appropriate distance function is able to overcome popular classifiers choices. This work also presents two new strategies of imbalance adjustment, taking as a measure of similarity the distance between the patterns. The undersampling, called Nearmiss 4, obtained the greatest reduction in class overlapping comparing the sampling algorithms discussed, and another contribution is an oversampling, called SMOTE-borderline 3, a multiclass version for the family of SMOTE algorithms that stands out for being naturally multiclass unlike the binary approaches adapted for multiclass treated in this text. Finally, feature selection techniques are compared to evaluate the discriminative power between Alzheimer’s disease biomarkers in order to find the subset of biomarkers which provides the best classification rate. Using this approach it was possible to find the biomarker with the highest discriminative capacity in a given set of biomarkers.