Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao Thiago Pinheiro do Nascimento.pdf: 1192729 bytes, checksum: e1b66a16e5d2f323aa7e6bc4444f7f20 (MD5) Previous issue date: 2015-02-10 / To anticipate the stock exchange pricing is not considered a simple task, because involves many obscure variables, which must be able to represent the real marketplace situation. This is a fundamental reason for the investors lose money and end up giving up investing in the capital market. In an attempt to address this issue, this paper proposes the development of a servisse capable of estimating the future price of assets in the Stock Exchange. For this, it used of a genetic algorithm, which allows to extract features from the market, necessary for estimating the future behavior of an action. / Antecipar a precificação futura da bolsa de valores não é considerada uma tarefa simples, pois envolve uma série de variáveis obscuras, que devem ser capazes de representar a situação real do mercado. Esse motivo faz com que vários investidores percam dinheiro e acabem desistindo de investir no mercado de capitais. Como tentativa de contornar essa situação, o presente trabalho propõe o desenvolvimento de um serviço capaz de estimar o preço futuro de ativos na bolsa de valores. Para isso, faz o uso de um algoritmo genético, o qual permite extrair características do mercado, necessárias para estimar o comportamento futuro de um ativo.

Muitos problemas de otimização em ambientes multiagentes utilizam os algoritmos evolutivos para encontrar as melhores soluções. Uma das abordagens mais utilizadas consiste na aplicação de um algoritmo genético, como alternativa aos métodos tradicionais, para definir as ações dos jogadores em um time de futebol de robôs. Entretanto, conforme relatado na literatura, há inúmeras possibilidades e formas de se aplicar um algoritmo genético no domínio do futebol de robôs. Assim sendo, neste trabalho buscou-se realizar uma análise comparativa dos algoritmos genéticos mono-objetivo e multi-objetivo aplicados no domínio do futebol de robôs. O problema padrão escolhido para realizar essa análise foi de desenvolver uma estratégia de controle autônomo, a fim de capacitar que os robôs tomem decisões sem interferência externa, pois, além de sua solução se encontrar ainda em aberto, o mesmo é também de suma relevância para a área de robótica. / Many optimization problems in multiagent environments adapt evolutionary algorithms to find the best solutions. A widely used approach consists of applying a genetic algorithm as an alternative to traditional methods, in order to define the actions of the players on a soccer team of simulated robots. However, as reported in the literature, there are many possibilities and ways to apply a genetic algorithm in the field of robot soccer. Therefore, this work attempts to make a comparative analysis of mono-objective and multi-objective genetic algorithms applied to control a robot soccer. The standard problem chosen for this analysis was to develop a strategy for autonomous control, in order to enable the robots to make decisions without external interference, because in addition to its solution is still open, it is also of utmost relevance to the area robotics.

O objetivo desta dissertação foi a implementação de uma plataforma de otimização por Programação Genética (PG) com o intuito de estudar e caracterizar as propriedades estatísticas de uma grande classe de problemas. Esta implementação foi feita através de programas escritos em LISP, executados num {\\it cluster} de computadores com o sistema operacional Linux. A plataforma foi usada para estudar uma versão do {\\it Jogo da Minoria} (JM) onde seus jogadores utilizam redes neurais para a realização de suas escolhas. Os jogadores foram divididos em dois grupos distintos. O primeiro formado por jogadores que apresentam estratégias estáticas e portanto não adquirem aprendizado. O segundo grupo é formado por jogadores que utilizam um algoritmo de aprendizado para alterar suas estratégias de identificação da minoria. Mostramos que, em determinadas condições, estes jogadores adaptativos conseguem identificar padrões nas escolhas dos jogadores não-adaptativos e assim optam pela decisão da minoria. Porém a eficiência nesta identificação depende do algoritmo de aprendizado utilizado. O algoritmo de aprendizado gerado pela PG se apresentou mais eficiente que outros algoritmos analisados, como, por exemplo, o algoritmo hebbiano. Esta eficiência é caracterizada por uma emergência espontânea de coordenação entre estes jogadores e que lhes proporcionam um melhor desempenho médio por jogador. / The aim of this work is to describe an optimization platform through Genetic Programming in order to study and characterize the statistical property of a wide class of problems. This implementation was written in LISP and executed in a cluster of computers running the Linux operational system. The platform was used to study a version of the Minority Game where the players used neural networks to make their choices. The players were divided into two distinct groups. The first group was made up of players that had quenched strategies and therefore could not learn. The second group had players that used learning algorithms to change their strategies for minority identification. We showed that, under some conditions, the adaptatives players are able to identify patterns in the choices of the non-adaptatives players and can thus benefit by choosing the minority decision. The efficiency in this identification depends on the learning algorithm. The algorithm generated by Genetic Programming is more efficiency than the others algorithms analysed such as hebbian perceptron learning. This efficiency is characterized by a spontaneous emergence of coordination between this players, which permits earning higher scores than average.

Esta dissertação trata do problema do agrupamento de cargas fracionadas na distribuição de cimento ensacado partindo de um depósito central. O problema consiste em definir quais entregas de cimento serão carregadas juntas em um determinado veículo, de modo a aproveitar ao máximo sua capacidade e ao mesmo tempo reduzir o custo com o frete pago aos transportadores que farão sua distribuição. Em especial, o método de resolução proposto pode ser dividido em três fases. Na primeira fase, as entregas pertencentes a um mesmo cliente são agrupadas prioritariamente. Na segunda fase, são agrupadas as entregas de clientes dentro de uma mesma cidade. Neste caso, uma simplificação necessária é considerar que todas as entregas de uma mesma cidade estão localizadas em um único ponto. Com isso, a distância entre os clientes se torna irrelevante e é proposto um método baseado em um algoritmo genético para resolução de problemas de bin-packing (BPP). Para a terceira fase, é considerado o agrupamento para pontos de entrega pertencentes a cidades diferentes, onde as distâncias rodoviárias são consideradas. Nesta etapa, é proposta uma variação do método anterior, incorporando ao modelo algumas heurísticas para resolução de problemas de roteirização de veículos, como o algoritmo de Clarke & Wright e o algoritmo do Vizinho Mais Próximo. / This thesis deals with the problem of merging less-than-truckload deliveries in bagged cement distribution from a central depot. The problem consists in defining which cement deliveries shall be loaded in each given vehicle, in order to maximize the vehicle full capacity as well as reduce carriers freights. Particularly, the solution method can be divided hierarchically in three stages. In the first stage, the deliveries from the same client are merged with priority. In the second stage, the deliveries from the same city are merged. In this case, a necessary assumption is to consider the deliveries from the same city as located in a single destination point. Consequently, the distances among deliveries can be assumed as irrelevant and a heuristic method is proposed, which relies on a genetic algorithm for the bin-packing problem (BPP). In the third stage, merging of different delivery points that are apart from each other is considered. For this step, a variation of the previous method is proposed, incorporating some heuristics to solve the vehicle routing problem, like the Clarke & Wrights savings algorithm and the Nearest Neighbor algorithm.

A operação eficiente do sistema é uma ferramenta fundamental para que sua vida útil se prolongue o máximo possível, garantindo o perfeito atendimento aos consumidores, além de manter os custos com energia elétrica e manutenção dentro de padrões aceitáveis. Para uma eficiente operação, é fundamental o conhecimento do sistema, pois, através deste, com ferramentas como modelos de simulação hidráulica, otimização e definição de regras, é possível fornecer ao operador condições de operacionalidade das unidades do sistema de forma racional, não dependendo exclusivamente de sua experiência pessoal, mantendo a confiabilidade do mesmo. Neste trabalho é desenvolvido um modelo computacional direcionado ao controle operacional ótimo de sistemas de macro distribuição de água potável, utilizando um simulador hidráulico, um algoritmo de otimização, considerando dois objetivos (custos de energia elétrica e benefícios hidráulicos) e um algoritmo de aprendizado para extração de regras operacionais para o sistema. Os estudos foram aplicados no sistema de macro distribuição da cidade de Goiânia. Os resultados demonstraram que podem ser produzidas estratégias operacionais satisfatórias para o sistema em substituição ao julgamento pessoal do operador. / The efficient operation of a system is a fundamental tool to postpone the system’s service life as much as possible, thus ensuring a good service to the consumer while keeping electrical energy and maintenance costs at acceptable levels. Efficient operation requires knowledge of the system, for this knowledge, supported by tools such as models for hydraulic simulation, optimization, and definition of rules, provides the operator with proper conditions for the rational operating of the system’s units without depending exclusively on personal experience while maintaining the system’s reliability. In this work is developed a computational model for the optimal operation control of macro water distribution systems using a hydraulic simulator, an optimization algorithm, and a learn algorithm to extract operational rules (strategies) for the system. These studies are to be based on the macro system of the city of Goiânia, in Brazil. The results show that solutions for satisfactory operation can be quickly produced as a substitute to the personal judgment of the operator.

As mudanças físicas ocorridas ao longo do tempo requerem que os modelos hidráulicos de previsão de comportamento das redes de distribuição de água para abastecimento tenham seus parâmetros reavaliados periodicamente via calibração. Diversas são as dificuldades inerentes ao processo de calibração de redes reais, dentre as quais aquelas resultantes da precariedade dos cadastros, como a incerteza quanto à localização e condição de abertura de válvulas na rede. Muitos métodos de calibração foram propostos na literatura, geralmente com base em equações analíticas e técnicas de otimização diversas. Reconhece-se, entretanto, a necessidade de estimativas dos parâmetros da rede em termos das rugosidades e dos parâmetros locais da relação entre pressão e vazamento, para sistemas sujeitos a vazamentos expressivos. Propõe-se aqui um método de calibração em duas etapas em que os AGs (algoritmos genéticos) são empregados como ferramenta na resolução dos problemas inversos correspondentes, sendo os estudos realizados para setores de rede da cidade de São Carlos, SP, sobre os quais extensivos trabalhos de campo foram realizados. Foram desenvolvidos também estudos de investigação da melhor representação do problema via AGs e de localização de pontos ótimos de monitoramento. Os resultados demonstraram-se robustos em identificar rugosidades e trechos dotados de válvulas, bem como os parâmetros do modelo de vazamentos, além de indicar possibilidades de melhorias na eficiência dos AGs. Resultados obtidos a partir de considerações sobre técnicas de localização de pontos ótimos de monitoramento também foram considerados bons. / Continuous physical changes that occur in water supply networks along the years require their calibration in order to guarantee realistic forecasts through hydraulic models. There are many difficulties involved in water supply network calibration in terms of their parameters as results of many factors, amongst which the lack or uncertainty on data like location and status of valve openings in the network. Several calibration methods have been proposed in the literature, usually based on many analytical equations and optimization techniques. However, it was known the need of estimative of network parameters in proper form of roughnesses and local parameters of relation between pressure and leakage, for systems submitted to expressive leakages. This work proposes a method of calibration in two phases in which the GAs (genetic algorithms) are used as tools in the resolution of corresponding inverse problems, being the studies performed for sectors of the network of the city of São Carlos, SP, about which extensive field work had been done. It was developed, also, studies investigating of the best representation of problem through GAs and the localization of optimal points for monitoring. The results have showed themselves robust in the identification of roughnesses and sections having valves, as well as the parameters of leakage model, besides to indicate possibilities of improvements in GA\'s efficiency. The results that have been obtained from considerations aboutlocalization techniques of optimal points for monitoring were considered good as well.

A popularização das tecnologias de monitoramento remoto possibilita e cria a necessidade do desenvolvimento de sistemas de calibração mais velozes, capazes de calibrar redes enquanto recebem dados, ou seja, em em tempo real. Este trabalho consistiu na proposição de dois novos métodos de calibração baseados em redes neurais artificiais construtivas, visando a aumentar a velocidade de processamento e a performance dos sistemas de calibração. O primeiro método consistiu em calibrar utilizando somente redes neurais artificiais. Um sistema foi desenvolvido para recorrentemente produzir respostas de modelos hidráulicos baseados no Epanet e transformá-los em padrões de treinamento para as RNA (redes neurais artificiais) construtivas. O segundo método consistiu no desenvolvimento de um sistema de calibração híbrido, utilizando as saídas da RNA do primeiro método para produzir valores para constituir a população inicial de soluções a serem buscadas usando os algoritmos genéticos (AG). Assim, pode-se considerar que o método híbrido proposto foi desenvolvido para produzir soluções a partir de boas aproximações para os valores ótimos. Os métodos propostos foram aplicados a quatro (4) setores de rede da cidade de Araraquara, SP. Os resultados das calibrações foram avaliados através da comparação das simulações e com os respectivos valores observados em campo, considerando critérios recomendados no Reino Unido. O primeiro método proposto mostrou-se pouco eficiente no processo de calibração, sendo útil, entretanto, como a primeira etapa da calibração através do método híbrido. O segundo método superou ligeiramente a performance obtida na qualidade da calibração dos dados de cargas de pressões e vazões comparadas com métodos de calibração clássicos e foi bastante superior no quesito velocidade. / The popularization of remote monitoring technologies allows and creates the need to develop faster calibration systems capable of calibrating networks while receiving data, i.e., in real time. This work consisted in proposing two new calibration methods based on constructive neural networks, aiming to increase the processing speed and performance of calibration systems. The first method was to calibrate using only artificial neural networks. A system was developed to produce responses of hydraulic models based on Epanet and turn them into training patterns for the constructive ANN (artificial neural networks) recurrently. The second method consisted in developing a hybrid calibration system using the outputs of the first method of RNA to produce values for the initial population of solutions to be searched using the genetic algorithms (GA). Thus, it can be considered that the hybrid method was developed to produce solutions from good approximations for the optimal values. The proposed methods were applied to four sectors of the city of Araraquara , SP. The results of the calibrations were evaluated by comparing the simulations and the respective values observed in the field, considering criteria recommended in the UK. The first proposed method proved inefficient in the calibration process, it is useful, however, as the first step of the calibration using the hybrid method. The second method was slightly better in performance obtained in the quality of the calibration data of pressures and flow rates compared with classical methods of calibration and it was quite superior in speed.

As regras de operação apresentam-se como um dos principais elementos no planejamento e gerenciamento de sistemas de recursos hídricos. Em períodos de seca ou iminente seca, a aplicação de regras operacionais padrão pode apresentar-se insatisfatória, visto que períodos com déficits de grande magnitude podem ocorrer, levando o sistema a uma situação altamente vulnerável. Muitas vezes, isto pode ser evitado ou minimizado, utilizando regras de proteção, que admitem déficits menores na fase de cheia, ou de seca, ou em ambas fases de operação, aumentando assim o armazenamento no reservatório para precaver-se contra déficits de grande magnitude que possam ocorrer no futuro. Neste trabalho é desenvolvida uma rotina computacional para obtenção de regras operacionais de sistemas de reservatórios, considerando um novo tipo de regra de proteção. Aplicando os algoritmos genéticos – AGs, foram obtidas as estratégias operacionais do sistema produtor. Os resultados demonstraram que o emprego de técnicas de otimização como os AGs constitui uma ferramenta versátil para auxiliar na tomada de decisões. Além disso, as regras de proteção apresentaram-se muito úteis na prevenção contra déficits de grande magnitude / The operation rules constitute one of the main elements in the planning and management of water resources systems. The application of the standard operational rules can be present unsatisfactory in periods of drought or imminent drought. These rules can result in periods with deficits of great magnitude, leading the system to a highly vulnerable situation. Many times, this can be avoided or minimized using hedging operation rules that admit deficits in phases of flood, drought or in both phases of operation. Therefore, the storage in the reservoir is increased to prevent deficits of great magnitude that can occur in the future. In this work a computational routine to attain the operational rules of the reservoirs systems was developed, considering a new approach of hedging rule. The operational strategies of the Cantareira system were obtained through the usage of genetic algorithms (GAs). The results demonstrated that the use of optimization techniques, as the AGs, is an important tool to assist in the decision making. Moreover, the hedging rules were suitable in the prevention of deficits of great magnitude that can occur in the future

Orientador: Paulo Morelato França / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-12T02:08:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Buriol_LucianaSalete_M.pdf: 8595148 bytes, checksum: 8048854c00a24631aefeb449304ce2bd (MD5) Previous issue date: 2000 / Resumo: Dentre a gama de técnicas heurísticas e exatas existentes para a resolução de problemas combinatórios, os algoritmos populacionais genéticos e meméticos têm se destacado devido a sua boa performance. Em especial, os algoritmos meméticos podem ser considerados atualmente como uma das técnicas melhores sucedidas para a resolução de vários problemas combinatórios, dentre eles, o problema do caixeiro viajante. Nesta dissertação será apresentado um algoritmo memético aplicado ao problema do caixeiro viajante assimétrico, com a proposta de uma nova busca local: Recursive Arc Insertion. Os resultados computacionais considerando as 27 instâncias assimétricas da TSPLIB são apresentados, analisados e comparados com resultados obtidos por outros métodos propostos para o problema. O mesmo algoritmo é também aplicado a 32 outras instâncias assimétricas e a 30 instâncias reduzidas do problema de ciclos hamiltonianos não direcionados. Um framework para algoritmos evolutivos é apresentado, já incluindo o algoritmo memético implementado e a redução de instâncias do problema de ciclos hamiltonianos não direcionados para o problema do caixeiro viajante simétrico. Além disso, dois geradores portáveis de instâncias com solução ótima conhecida são descritos: um para o problema do caixeiro viajante assimétrico e outro para o problema de ciclos hamiltonianos / Abstract: Among the range of heuristic and exact techniques for solving combinatorial problems, the genetic and memetic populational algorithms play an important role due to their good performance. In special, the memetic algorithms can be considered current1y as one of the best techniques to solve several combinatorial problems, especially, the traveling salesman problem. In this dissertation a memetic algorithm applied to the asymmetric traveling salesman problem is developed, and a new local search is proposed: Recursive Are Insertion. The computational results considering the 27 asymmetric instances from TSPLIB are presented, analyzed and compared with results attained by other methods recent1y published. The same algorithm is also applied to 32 other asymmetric instances and to 30 reduced instances from undirect hamiltonian cycle problem. A framework for evolutionary algorithms is also presented, including the memetic algorithm implemented and the codes which performs a reduction from the undirect hamiltonian cycle problem to the symmetric traveling salesman problem. Besides, two portable instances generators with a known optimal solution are described: one for asymmetric traveling salesman problem and other for hamiltonian cycle problem / Mestrado / Automação / Mestre em Engenharia Elétrica

Diversos setores da economia tem alto grau de dependência de sistemas computacionais: telecomunicação, financeiro, infraestrutura, industrial dentre outros. Desta forma, a qualidade do software contido nestes sistemas é um ítem importante para o bom desempenho destes setores. A arquitetura de software é considerada fator determinante para a qualidade de software. Este trabalho estuda a maneira pela qual a arquitetura de software determina a qualidade do software produzido e as possibilidades de se obter os atributos de qualidade desejados através da especificação de uma arquitetura de software apropriada. O método de pesquisa se fundamenta na revisão da literatura e quatro abordagens para a especificação da arquitetura de software são consideradas: clássica, orientada a objetos, orientada a atributos e orientada a busca. A abordagem orientada a busca é um campo de estudo relativamente recente e os avanços realizados são reportados dentro da área de conhecimento denominada de Search Based Software Engineering. Esta área de conhecimento utiliza técnicas metaheurísticas para achar boas soluções para os problemas encontrados na Engenharia de Software. Uma das técnicas meta-heurísticas mais utilizadas, o algorítmo genético, é usada em uma aplicação cujo processo de design segue a abordagem orientada a busca. / Many sectors of economy depend highly on computing systems: telecommunication, finance, infrastructure, industrial, and others. Thus, the quality of software in these systems is an important item to achieve good performance in these sectors. The software architecture is considered one of the main factors that shape the software quality. This work studies the way software architecture determines the software quality and the possibilities to obtain the desired software quality attributes through specifying appropriate software architecture. The research method is based upon literature review and four approaches to software architecture design process are considered: classic, object oriented, attribute oriented and search oriented. The search oriented approach to software architecture design process is a relatively new field of study and advances are reported in a knowledge area called Search Based Software Engineering. This knowledge area uses metaheuristics techniques to find good solutions to problems found in software engineering. One of the metaheuristic technique most frequently used, the genetic algorithm, is used in an application that follows the search based approach.