Submitted by Marlene Santos (marlene.bc.ufg@gmail.com) on 2014-10-15T17:49:53Z No. of bitstreams: 2 Dissertacao - Ana Claudia Bastos Loureiro Monção - 2013.pdf: 4213405 bytes, checksum: 3bbe190ae0f4a45a2f8b4e71026f5d2e (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Jaqueline Silva (jtas29@gmail.com) on 2014-10-16T17:59:00Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertacao - Ana Claudia Bastos Loureiro Monção - 2013.pdf: 4213405 bytes, checksum: 3bbe190ae0f4a45a2f8b4e71026f5d2e (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-10-16T17:59:00Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertacao - Ana Claudia Bastos Loureiro Monção - 2013.pdf: 4213405 bytes, checksum: 3bbe190ae0f4a45a2f8b4e71026f5d2e (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2013-08-02 / Software Testing is an important area of Software Engineering to ensuring the software quality. It consists of activities that involve long time and high costs, but need to be made throughout the process of building software. As in other areas of software engineering, there are problems in the activities of Software Testing whose solution is not trivial. For these problems, several techniques of optimization and search have been explored trying to find an optimal solution or near optimal, giving rise to lines of research textit Search-Based Software Engineering (SBSE) and textit Search-Based Software Testing (SBST). This work is part of this context and aims to solve the problem of selecting test data for test execution in SQL statements. Given the number of potential solutions to this problem, the proposed approach combines techniques Mutation Analysis for SQL with Evolutionary Computation to find a reduced data set, that be able to detect a large number of defects in SQL statements of a particular application. Based on a heuristic perspective, the proposal uses Genetic Algorithms (GA) to select tuples from a existing database (from production environment) trying to reduce it to a set of data relevant and effective. During the evolutionary process, Mutation Analysis is used to evaluate each set of test data selected by the AG. The results obtained from the experiments showed a good performance using meta-heuristic of Genetic Algorithms, and its variations. / Teste de Software é uma área da Engenharia de Software de fundamental importância para a garantia da qualidade do software. São atividades que envolvem tempo e custos elevados, mas que precisam ser realizadas durante todo o processo de construção de um software. Assim como em outra áreas da Engenharia de Software, existem problemas nas atividades de Teste de Software cuja solução não é trivial. Para esses problemas, têm sido exploradas várias técnicas de busca e otimização tentando encontrar uma solução ótima ou perto da ótima, dando origem às linhas de pesquisa Search-Based Software Engineering (SBSE) e Search-Based Software Testing (SBST). O presente trabalho está inserido neste contexto e tem como objetivo solucionar o problema de seleção de dados de teste para execução de testes em instruções SQL. Dada a quantidade de soluções possíveis para este problema, a abordagem proposta combina técnicas de Análise de Mutantes SQL com Computação Evolucionária para encontrar um conjunto de dados reduzido que seja capaz de detectar uma grande quantidade de defeitos em instruções SQL de uma determinada aplicação. Baseada em uma perspectiva heurística, a proposta utiliza Algoritmos Genéticos (AG) para selecionar tuplas de um banco de dados existente (de produção) tentando reduzi-lo em um conjunto de dados relevante e efetivo. Durante o processo evolucionário, a Análise de Mutantes é utilizada para avaliação de cada conjunto de dados de teste selecionado pelo AG. Os resultados obtidos com a realização dos experimentos revelaram um bom desempenho utilizando a metaheurística dos Algoritmos Genéticos e suas variações.

Mineração de processos é um novo campo de pesquisa que liga mineração de dados e gestão de processos de negócio. A mineração de processos segue a premissa de que existe um processo desconhecido em um determinado contexto, e que ao analisar os traços do seu comportamento, com o auxílio da mineração de dados, é possível descobrir o modelo do processo. No entanto, processos de negócio realistas são difíceis de minerar por causa do excesso de comportamento registrado nos logs. Esses processos não estruturados, apesar de complexos, possuem um potencial grande para melhoria, sendo que as abordagens atuais de mineração de processos para esse contexto ainda provém pouco suporte à gestão. Este trabalho de pesquisa de mestrado visou aplicar técnicas computacionais evolutivas na mineração de modelos de processo, usando algoritmos genéticos para descobrir automaticamente modelos de processos não estruturados visando dar suporte à gestão organizacional de processos. Uma revisão da literatura foi realizada para auxiliar a proposição de uma nova abordagem focada na descoberta de modelos de processos não estruturados. A abordagem proposta introduz novas fórmulas de cálculo das métricas de completude e precisão baseadas nas informações de transições entre atividades, reorganizadas por meio de uma estrutura de matriz criada neste trabalho. A abordagem introduz também o uso de operadores genéticos e estratégias de fluxo evolutivo ainda não implementados na literatura relativa a algoritmos genéticos na descoberta de processos. Análises da parametrização da abordagem proposta, bem como os modelos de processos resultantes, indicam que a abordagem é eficaz na mineração de modelos de processos melhores a partir de amostras de um log não estruturado / Process mining is a new field of research that links data mining and business process management. Process mining follows the premise that there is an unknown process in a given context, and by analyzing the traces of its behavior, with the help of data mining, the process model can be discovered. However, realistic business processes are difficult to mine because of excessive behavior recorded in the logs. These unstructured processes, despite being complex, hold great potential for improvement, and the current process mining approaches for that context yet provide little support for management. This masters research project aims to apply evolutionary computational techniques in process mining, using genetic algorithms to automatically discover unstructured process models in order to support process management in organizations. A literature review was carried out to support the proposition of a new approach focused on the discovery of unstructured process models. The proposed approach introduces new formulas for calculating completeness and precision metrics, based on the information of transitions between activities that are reorganized through a matrix structure created in this work. The approach also introduces the use of genetic operators and evolutionary flow strategies not yet implemented in the literature regarding genetic algorithms in process discovery. Analyzes of the parameterization of the proposed approach, as well as the resulting process models, indicate that the approach is effective in mining better process models from samples of a unstructured log

A busca progressiva no espaço de estados é uma das abordagens mais populares de Planejamento Automatizado. O desempenho dos algoritmos de busca progressiva é influenciado pela heurística independente de domínio utilizada para guiá-lo. Nesse contexto, o foco do presente trabalho consiste em investigar técnicas de aprendizado de máquina supervisionadas que possibilitaram agregar à heurística do plano relaxado, comumente utilizada em abordagens atuais de planejamento, informações sobre o domínio em questão que viessem a ser úteis ao algoritmo de busca. Essas informações foram representadas por meio de um espaço de características do problema de planejamento e uma rede neural MLP foi aplicada para estimar uma nova função heurística para guiar a busca por meio de um processo de regressão não linear. Uma vez que o conjunto de características disponíveis para a construção da nova função heurística é grande, foi necessário a definição de um processo de seleção de características capaz de determinar qual conjunto de características de entrada da rede resultaria em melhor desempenho para o modelo de regressão. Portanto, para a seleção de características, aplicou-se uma abordagem de algoritmos genéticos. Como principal resultado, tem-se uma análise comparativa do desempenho entre a utilização da heurística proposta neste trabalho e a utilização da heurística do plano relaxado para guiar o algoritmo de busca na tarefa de planejamento. Para a análise empírica foram utilizados domínios de diferentes complexidades disponibilizados pela Competições Internacionais de Planejamento. Além dos resultados empíricos e análises comparativas, as contribuições deste trabalho envolvem o desenvolvimento de um novo planejador independente de domínio, denominado LearnInPlanner. Esse planejador utiliza a nova função heurística estimada por meio do processo de aprendizado e o algoritmo de Busca Gulosa para solucionar os problemas de planejamento. / The forward state-space search is one of the most popular Automated Planning approaches. The performance of forward search algorithms is affected by the domain-independent heuristic being used. In this context, the focus of this work consisted on investigating techniques of supervised machine learning that make possible to agregate to the relaxed plan heuristic, commonly used in current planning approaches, information about the domain which could be useful to the search algorithm. This information has been represented through a feature space of planning problem and a MLP neural network has been applied to estimate a new heuristic function for guiding the search through a non-linear regression process. Once the set of features available for the construction of the new heuristic function is large, it was necessary to define a feature selection process capable of determining which set of neural network input features would result in the best performance for the regression model. Therefore, for selecting features, an approach of genetic algorithms has been applied. As the main result, one has obtained a comparative performance analysis between the use of heuristic proposed in this work and the use of the relaxed plan heuristic to guide the search algorithm in the planning task. For the empirical analysis were used domains with different complexities provided by the International Planning Competitions. In addition to the empirical results and comparative analysis, the contributions of this work involves the development of a new domain-independent planner, named LearnInPlanner. This planner uses the new heuristic function estimated by the learning process and the Greedy Best-First search algorithm to solve planning problems.

A finalidade inicial deste estudo foi desenvolver um modelo computacional multifísico de um acionamento eletrônico, composto por um motor de relutância 4/2 bifásico, um conversor eletrônico de potência, um controlador, os componentes mecânicos estruturais do motor e os acoplamentos entre os diferentes domínios físicos. Para a implementação do modelo proposto, foram utilizados recursos de simulações numéricas e acopladas do MEF (Método dos Elementos Finitos) em uma plataforma de simulação multifísica, de modo a realizar acoplamento entre três áreas do conhecimento: circuitos elétricos, campos eletromagnéticos e componentes mecânicos estruturais e de vibração. Uma vez desenvolvido o modelo multifísico, este foi associado a um procedimento de otimização dos ângulos de disparo que utiliza um modelo de algoritmos genéticos e, como um conjunto, estes foram aplicados na redução da vibração e da ondulação de torque do motor de relutância chaveado, resultando em uma nova metodologia para a abordagem desses problemas. De modo a comprovar os resultados obtidos nas simulações, foram realizados diversos ensaios experimentais para a validação de cada etapa do desenvolvimento, tais como levantamento das formas de onda de tensão e correntes, ensaios de vibração, etc. Os modelos desenvolvidos foram testados em função de modificações realizadas tanto nos parâmetros de controle do acionamento, como também em função de modificações mecânicas estruturais na geometria do rotor. / The initial purpose of this study was developing a multi-physical computational model of a power electronic motor drive, composed to a 2-Phase Switched Reluctance Motor (SRM) 4/2, a power electronic converter, a controller, motor mechanical and structural components and the coupling among different physical domains. For implementing of the proposed model, it was used FEM (Finite Element Method) coupled and numerical simulations resources in a multi-physic simulation platform, in order to accomplish the coupling among the three areas of knowledge: electrical circuits, electromagnetic fields and structural and mechanics components and vibration. Once finished the multi-physical model, it was associated with a optimization procedure of firing angles which uses genetic algorithm model and, as a whole, it was applied on the SRM vibration and torque ripple reduction, resulting in a new methodology to approaching these problems. In order to prove obtained simulation results, it was carried out several experimental tests to validate each development stage, such as the voltage and currents wave forms mapping, vibration tests, etc. The developed models were tested as much function of drive control parameters as the rotor geometry mechanical and structural modifications.

Os dispositivos Indicadores de Faltas (IFs) contribuem para a melhoria do processo de localização de faltas em alimentadores de distribuição e, consequentemente, para a qualidade do fornecimento de energia elétrica. Todavia, a grande dificuldade de se aplicar tais dispositivos em larga escala está na escassez de metodologias eficientes que apontem em quais pontos do sistema de distribuição eles devem ser instalados. Por isso, o presente trabalho propõe uma abordagem computacional evolutiva capaz de alocar dispositivos IFs em alimentadores primários de distribuição de energia elétrica. De forma mais específica, o problema de se obter o melhor local de instalação é solucionado por meio da técnica de Algoritmos Genéticos (AGs), que busca obter uma configuração eficiente de instalação de IFs no tronco principal do alimentador de distribuição. A metodologia proposta é aplicada a dois alimentadores reais. Aspectos de viabilidade técnica e financeira dos IFs também são analisados. Os resultados apresentados comprovam a eficiência da metodologia proposta. / Fault Indicator (FIs) devices have contributed to improve the location of faults on primary feeders, and consequently the reliability of distribution systems. However, one of the main problems facing their installation in a large scale in a distribution system is the lack of efficient methods to analyze big networks and to pinpoint exactly on which buses these devices should be placed. Thus, this paper proposes an evolutionary computing strategy to solve the problem of fault indicator placement in primary distribution feeders. Specifically, a genetic algorithm (GA) is employed to search for an efficient configuration of FIs, located at the best positions in the main feeder. The proposed methodology was applied in two actual distribution feeders. Technical and financial viability aspects are also analyzed. Finally, the results confirm the efficiency of the GA approach to the FI placement problem.

Nas grandes cidades ao redor do mundo os congestionamentos são problemas bem conhecidos e compartilhados por todos os setores da sociedade. Não é surpreendente, então, que grande parte dos investimentos públicos caminhem na direção de reduzir paulatinamente o esforço rotineiro que a população itinerante faz para chegar ao trabalho ou retornar ao lar, melhorando sua qualidade de vida. É partilhando desse intuito que se encontrou a motivação inicial para o desenvolvimento deste trabalho. Em outro pólo encontra-se a vertente dos procedimentos evolutivos que ao longo da história da vida na Terra foram responsáveis pela emergência espontânea de uma enorme gama de soluções para os mais variados ecossistemas. A tradução disso para ambientes computacionais criou a classe dos algoritmos evolucionários, dentre os quais os Algoritmos Genéticos (AGs), que se destacaram por serem boas heurísticas de busca por conjuntos de parâmetros que resultem em ótimos globais para problemas de engenharia. A aplicação de AGs para otimizações em engenharia de tráfego possui boa base bibliográfica, mas são raras as aplicações reais em meios onde há escassez de dados e de Sistemas Inteligentes de Transporte (do inglês, Intelligent Transportation Systems ITS). Neste trabalho então foi desenvolvido um novo modelo de simulação mesoscópica sobre o qual um AG é aplicado para encontrar planos semafóricos que reduzam atrasos e paradas em sub-redes congestionadas. A ferramenta é simplificada para execução rápida, usando parâmetros normalmente colhidos pela Companhia de Engenharia de Tráfego de São Paulo (CET-SP) em estudos de revisão de temporização semafórica. Ao fim do trabalho, o estudo de caso em uma sub-rede paulistana resultou em reduções da ordem de 30% no nível de atraso e paradas em relação aos valores obtidos com a simulação dos planos anteriores. Vale ressaltar que o espaço de busca foi reduzido ao sub espaço de planos aceitos pela experiência dos especialistas da CET-SP, e mesmo dentro deste escopo, o algoritmo foi bem sucedido ao descartar soluções ruins e fazer emergirem soluções ótimas coerentes. / In large cities throughout the world, high traffic congestion is a well known problem endured by all parts of society. Not surprisingly, a great deal of public investments is made in the direction of reducing the citizens daily efforts for going from home to work and backwards. It is by sharing this intent that the motivation for this thesis was found. Meanwhile, in another section of human knowledge there are concepts revolving the evolutionary procedures that were responsible for the spontaneous emergence of an immeasurable quantity of solutions for adaptation to an almost as greater quantity of ecossystems. When science brought these concepts to computational environments the class of evolutionary algorithms was born, a class embodied by the Genetics Algorithms (in this text referred as AGs, for Algoritmos Genéticos, in portuguese) which are heuristics that stand out as good alternatives for searching parameter settings that result in global optima for engineering problems. There is a good knowledge base regarding the use of AGs for traffic engineering optimizations, but rare are the real implementations in which specialists have to deal with lack of data and the absence of Intelligent Transportation Systems (ITS). Therefore, in this thesis a new mesoscopic simulation model was developed over which an AG is applied for finding signal timing plans that reduce stops and delays in congested subnetworks. The prototyped tool is simplified for quicker execution, using data that is normally collected by the Traffic Engineering Company of São Paulo (CET-SP) in signal timing revision activities. After the development, one of the numerous citys subnetworks was adopted as the case study, for which the prototype found plans that reduced the stops and delays in approximately 30% when compared to the values measured with the simulation of the old plans. It is worth notice that the search space was reduced to the subspace that only contains solutions accepted by the experience of CET-SPs traffic signal specialists, and within this subgroup, the algorithm succeeded in discarding the bad solutions and providing means for the emergence of coherent global optima.

Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2017-08-22T13:19:28Z No. of bitstreams: 1 Patricia Moraes Rêgo.pdf: 1511056 bytes, checksum: 21108136b08107eeb212f5d74ed79ef7 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-22T13:19:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Patricia Moraes Rêgo.pdf: 1511056 bytes, checksum: 21108136b08107eeb212f5d74ed79ef7 (MD5) Previous issue date: 2007-08-03 / FAPEMA / In this work are proposed models and a convergence analysis of a hierarchical genetic algorithm for the linear quadratic regulator design loop recovery through LQG/LTR controllers. Models are oriented to the weighting and covariance matrices searching of the performance indices of the LQR and LQG design, respectively, and to the selection of the matrices for the LQR design loop recovery gain. The convergence analysis aims at promoting the enhancement of the algorithm performance, as well as to generate satisfactory solutions and speed up the convergence time. The algorithm performance is evaluated with respect to the e ects of an elitist strategy embodied into the algorithm and to variations in the values of some given parameters of the algorithm. The proposed methodology is evaluated in a multi-variable dynamical system representing an aircraft. / Propõe-se neste trabalho os modelos e a análise de convergência de um algoritmo genético hierárquico para recuperação da malha de projeto do regulador linear quadrático por controladores LQG/LTR (Linear Quadratic Gaussian/Loop Transfer Recovery). Os modelos dedicam-se à busca das matrizes de ponderações e covariâncias dos índices de desempenho dos projetos de controladores LQR (Linear Quadratic Regulator) e LQG (Linear Quadratic Gaussian), respectivamente, e à seleção de matrizes de ajuste para o ganho de recuperação da malha do projeto LQR. O objetivo da análise de convergência é promover melhorias no desempenho do algoritmo no sentido de gerar soluções satisfatórias e acelerar o tempo de convergência. O desempenho do algoritmo é avaliado em relação aos efeitos de uma estratégia elitista incorporada ao algoritmo e à variações nos valores de determinados parâmetros do algoritmo. A metodologia proposta é avaliada em um sistema dinâmico multivariável que representa uma aeronave.

Submitted by Maria Aparecida (cidazen@gmail.com) on 2017-08-25T13:13:40Z No. of bitstreams: 1 Pedro Bezerra.pdf: 8233591 bytes, checksum: 5f7ac936ebaea088e770ad09f5751e48 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-25T13:13:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pedro Bezerra.pdf: 8233591 bytes, checksum: 5f7ac936ebaea088e770ad09f5751e48 (MD5) Previous issue date: 2012-11-23 / CNPQ, CAPES / The challenges on the world’s energy sector, such as environmental questions and the rising on demand, has been stimulated the use of several kind of energy sources, such as tidal energy. These challenges associated to development of the technologies used in electromechanical devices enable the tidal exploitation attractive under technological and economic aspects. In this work, a methodology to estimating the energetic performance of a tidal power plant on the estuary of Bacanga is presented. Moreover, a dispatch strategy based on Genetic Algorithms was developed to maximize the total energy generated by the plant through an optimal scheduling of the turbines during the generation process. By modeling components and tidal cycle, several generation scenarios were simulated and analyzed considering single-effect and double-effect operation over one year of operation. From results obtained, it can be concluded that, although some constraints to the full exploitation of the potential of the estuary, it is still possible to exploit a significant amount of energy. This is due to improvements in efficiency of electromechanical devices currently available that allow the exploitation of energy in very low heads, as is the case of Bacanga. / Os grandes desafios do setor energético mundial tais como questões ambientais e a crescente demanda por energia, têm estimulado a utilização de diversas fontes alternativas de energia, inclusive as marés. Tais desafios associados ao desenvolvimento das tecnologias utilizadas em dispositivos eletromecânicos tornaram a exploração da energia das marés atrativa sob os aspectos tecnológicos e econômicos. Neste trabalho, é apresentada uma metodologia para a estimação de indicadores energéticos de uma usina maremotriz. Foi desenvolvida uma estratégia de despacho baseada em Algoritmos Genéticos visando-se maximizar a energia total gerada pela usina através do despacho ótimo das turbinas durante o processo de geração. Através da modelagem de componentes e do ciclo de mares, foram simulados e analisados cenários de geração em efeito-simples e efeito-duplo para um ano de operação. Como estudo de caso foi considerado o estuário do Bacanga, localizado na área urbana de São Luís, Maranhão. Dos resultados obtidos pode-se concluir que, embora algumas restrições impeçam o pleno aproveitamento do potencial do estuário, ainda é possível um aproveitamento significativo do mesmo. Isto se deve em grande parte às melhorias, em termos de eficiência, dos equipamentos eletromecânicos disponíveis atualmente, que possibilitam a exploração energética de baixíssimas quedas, como é o caso do Bacanga.

Submitted by Cleide Dantas (cleidedantas@ufpa.br) on 2014-06-27T12:38:23Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_ModelagemParametricaLinear.pdf: 3017649 bytes, checksum: 3ba27e6477d58745a095aa7650029089 (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Rosa Silva (arosa@ufpa.br) on 2014-09-05T14:06:39Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_ModelagemParametricaLinear.pdf: 3017649 bytes, checksum: 3ba27e6477d58745a095aa7650029089 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-09-05T14:06:39Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_ModelagemParametricaLinear.pdf: 3017649 bytes, checksum: 3ba27e6477d58745a095aa7650029089 (MD5) Previous issue date: 2014 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Este trabalho apresenta uma modelagem paramétrica (auto-regressiva) linear aplicável a estudos de propagação de televisão digital e telefonia celular para cidades densamente arborizadas. A modelagem proposta apresenta um forte embasamento estatístico e depende apenas de dados provenientes de medição, no caso dados relativos a potência recebida e o valor de PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio). Um algoritmo genético é utilizado no cálculo dos parâmetros de ajuste do modelo a um conjunto de dados. O trabalho foi realizado na faixa de televisão digital e foram analisadas duas variáveis: a potência recebida do sinal e o valor de PSNR. Foram executadas campanhas de medição na cidade de Belém. Nestas medições foram coletados dados de potência e gravados vídeos da programação diária de uma emissora de televisão. Os resultados podem ser aplicados no planejamento de serviços de telecomunicações. / This work proposes a linear parametric (auto-regressive) model applicable to digital television and mobile phone signals propagation studies on densely arborized cities. The proposed model has a strong statistic basis and depends only on measured data, in case, power signal and PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) values data. A genetic algorithm was used to adjust the parameters of the model to a measured data set. This work was carried out on the digital television frequency and the signal power level and PSNR values were analyzed. Measurement campaigns were carried out in Belém city. Power signal data was collected as well as videos form the daily schedule of a television station. The results indicate that the model applicability is feasible on planning telecommunication services.

Submitted by Hellen Luz (hellencrisluz@gmail.com) on 2017-10-02T17:05:11Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_TechniquesDownstreamRate.pdf: 1238526 bytes, checksum: 6b7ca82987aca1343ace4357e45edf39 (MD5) / Rejected by Irvana Coutinho (irvana@ufpa.br), reason: Devolvendo... on 2017-10-03T14:13:39Z (GMT) / Submitted by Hellen Luz (hellencrisluz@gmail.com) on 2017-10-03T14:15:04Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_TechniquesDownstreamRate.pdf: 1238526 bytes, checksum: 6b7ca82987aca1343ace4357e45edf39 (MD5) / Rejected by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br), reason: on 2017-10-10T17:03:03Z (GMT) / Submitted by Hellen Luz (hellencrisluz@gmail.com) on 2017-10-16T14:12:59Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_TechniquesDownstreamRate.pdf: 1238526 bytes, checksum: 6b7ca82987aca1343ace4357e45edf39 (MD5) / Approved for entry into archive by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2017-11-13T15:44:03Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_TechniquesDownstreamRate.pdf: 1238526 bytes, checksum: 6b7ca82987aca1343ace4357e45edf39 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-11-13T15:44:04Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_TechniquesDownstreamRate.pdf: 1238526 bytes, checksum: 6b7ca82987aca1343ace4357e45edf39 (MD5) Previous issue date: 2015-03-10 / FADESP - Fundação de Amparo e Desenvolvimento da Pesquisa / Conforme a tecnologia DSL (Digital Subscriber Line) atinge o seu limite de largura de banda física e o modelo Fiber-to-the-Home (FTTH) se torna um substituto em potencial, novas técnicas são desenvolvidas para lidar com as exigências da indústria de acesso à Internet. Nesse contexto, o padrão recém acordado do International Telecommunication Union (ITU), o G.9700 (G.fast) traz para a rede de cobre uma renovação de sua vida útil, com o uso de técnicas como o Vectoring. Esta, apesar de ser uma ferramenta poderosa para que DSL se torne uma tecnologia competitiva para a fibra óptica, ainda deve lidar com o problema de que os assinantes podem obter taxas diferentes em seus CPEs (Customer Premises Equipments), causado principalmente por aspectos físicos do canal. Com isso em mente, este trabalho propõe métodos para balancear as taxas entregues às linhas dos usuários no downstream. Isso é feito por meio de diferentes ordenações das colunas da matriz do canal, em cenários que utilizam o Precoder Tomlinson-Harashima (THP) até 200 MHz. Simulações foram feitas usando cada método de balanceamento de taxas em seis cabos medidos, a fim de demonstrar os progressos de cada método. Estas simulações são estendidas para o ainda não validado cenário Near-Far, que tenta representar as situações em que algumas linhas têm comprimento maior do que outras, e serve apenas como referência. Os métodos propostos produziram resultados promissores de balanceamento, com reduções de até 95,79% do desvio padrão para o cabo Swisscom I51, quando se comparando resultados de um método de algoritmo genético com aqueles do THP. / As the DSL (Digital Subscriber Line) technology reaches its physical bandwidth limit and the Fiber-to-the-Home (FTTH) model becomes a potential substitute, new techniques and standards are developed to cope with the requirements from the Internet access industry. In this context, the newly agreed G.9700 (G.fast) standard, from the International Telecommunication Union (ITU), brings to the copper plant a renewal of its lifespan with the use of techniques such as Vectoring. Although Vectoring is a powerful tool for DSL to become a competitive technology for optical fiber, it must deal with the problem that subscribers still may get differing rates at their CPEs (Customer Premises Equipment), caused mainly by physical aspects of the channel. With that in mind, this work proposes methods of balancing the achievable rates delivered to user lines at Downstream. This is done by using different column sortings of the channel matrix, in scenarios that utilize the Tomlinson-Harashima Precoder (THP) up to 200 MHz. Simulations using each rate balancing method on six measured cables are made in order to show each method’s progress. These simulations are extended to the Near-Far Scenario, which tries to resemble the situations where some lines have greater length than others, that is, differing distances between the CPE and the DSLAM (Digital Subscriber Line Access Multiplexer). The proposed methods yielded promising balancing result, with reductions of up to 95.79% of the standard deviation for the Swisscom I51 cable, when comparing results of a genetic algorithm method with those of the THP.