CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de Pessoal de NÃvel Superior / Motivado pelo sucesso de Linked Data e impulsionado pelo crescimento do nÃmero de fontes de dados em formato RDF disponÃveis na Web, novos desafios para processamento de consultas estÃo emergindo, especialmente em configuraÃÃes distribuÃdas. No ambiente de Linked Data, à possÃvel executar consultas federadas, as quais envolvem junÃÃes de dados fornecidos por mÃltiplas fontes. O termo consulta federada à usado quando queremos prover soluÃÃes baseadas em informaÃÃes obtidas de diferentes fontes. Nesse sentido, a concepÃÃo de novos algoritmos e estratÃgias adaptativas para a execuÃÃo de junÃÃes de forma eficiente constitui um desafio importante. Nesse trabalho, apresentamos uma soluÃÃo para a execuÃÃo adaptativa de operaÃÃes de junÃÃes de dados em consultas federadas. A execuÃÃo da operaÃÃo de junÃÃo adaptativa entre informaÃÃes contidas em fontes de dados distribuÃdas baseia-se em estatÃsticas, que sÃo coletadas em tempo de execuÃÃo. Uma informaÃÃo estatÃstica sobre uma determinada fontes seria, por exemplo, o tempo decorrido (Elapsed Time) para obter algum resultado. Para obter as informaÃÃes estatÃsticas atualizadas, usamos uma estratÃgia que coleta essas informaÃÃes durante a execuÃÃo da consulta e,logo apÃs, sÃo armazenadas em uma base de dados local, na qual denominamos como catÃlogo de informaÃÃes estatÃsticas. / Motivated by the success of Linked Data and driven by the growing number of data sources into RDF files available on the web, new challenges for query processing are emerging, especially in distributed settings. These environments allow distributed execution of federated queries, which involve joining data provided by multiple sources, which are often unstable. In this sense, the design of new algorithms and adaptive strategies for efficiently implementing joins is a major challenge. In this paper, we present a solution to the adaptive joins execution in federated queries. The adaptative context of distributed data sources is based on statistics that are collected at runtime. For this, we use a module that updates the information in the catalog as the query is executed. The module works in parallel with the query processor.

[pt] Este trabalho consiste no desenvolvimento e implementação de um sistema computacional integrado para Modelagem Geo- étrica, Geração de Malhas, Análise Numérica, Auto- Adaptação do tipo h e Otimização de Forma e Espessura em Cascas. O Modelo Geométrico adotado consiste em representar a superfície por meio de B-Splines Racionais Recortadas, admitindo variação de espessura segundo as mesmas funções que descrevem a superfície. Para a utilização nos módulos de Auto-Adaptação e Otimização, Geradores de Malhas Não-Estruturadas sobre superfícies paramétricas foram empregados. Com base em um gerador de malhas triangulares que utiliza a técnica de avanço de Fronteira, dois geradores de malhas quadrilaterais foram desenvolvidos. Os elementos finitos empregados são baseados nas hipóteses de Reissner-Mindlin e no conceito de degeneração de sólidos. São considerados os elementos tradicionais, baseados puramente em deslocamentos, bem como elementos de formulação mais robusta, com base em campos assumidos de deformação. Um procedimento para Auto-Adaptação de Malhas do tipo foi desenvolvido para o Modelo Geométrico e para os elementos considerados. As malhas obtidas a partir de níveis de erro prescritos permitem aos modelos a obtenção de suas taxas de convergência mesmo em problemas com singularidades e efeitos de fronteira. A Análise de Sensibilidade, ferramenta essencial nos procedimentos de Otimização, é feita com a utilização do Método Semi-Analítico, considerando as características especiais dos elementos de casca. Foi desenvolvida para elementos degenerados de casca uma versão do Método Semi- Analítico que elimina sua imprecisão eventual, através da diferenciação exata das componentes de deslocamento de corpo rígido. Para os elementos baseados puramente em deslocamentos, o Método Analítico também foi desenvolvido. Os módulos de Otimização de Forma e Espessura trabalham sobre diversas possibilidades de definição das variáveis de projeto e com diferentes algoritmos de Programação Matemá tica. Permitem também a Otimização de Forma com consideração de Auto-Adaptatividade para obter as malhas durante o processo de mudança de forma. Devido à interconexão entre os diversos módulos e com o objetivo de facilitar a comunicação e a implementação dos mesmos, o sistema computacional foi completamente desenvolvido utilizando técnicas de Programação Orientada para Objetos. / [en] The purpose of this thesis is the development of an integrated computational system for Geometric Modelling, Unstructured Mesh Generation, Numerical Analysis, Adaptivity and Shape Optimization of Shells.The Geometric Model is composed of Non-Uniform Rational B-Spline Surfaces (NURBS), further modified by trimming loops described in the parametric plane. Smooth thickness variations may be modelled by means of the same functions that describe the surface geometry.For Unstructured Mesh Generation, two algorithms were implemented for quadrilateral elements and one for triangles. The triangular Mesh Generator is based on the Advancing Front Technique applied to parametric surfaces. The quadrilateral Mesh Generators employ the indirect approach for converting the triangular meshes to pure quadrilateral ones. The Finite Element formulation is based on the degenerated isoparametric approach. Pure displacement based elements, as well as assumed strain robust shell elements, are employed in the Analysis, Adaptivity and Optimization modules. A procedure for h-Adaptive Mesh Refinement was developed for the shell models. For this purpose an Error Estimator scheme, based upon a Zienkiewicz-Zhu Patch Recovery Technique, adapted to handle curved shell surfaces, was employed. The adaptive procedure allows the convergence rates of the Finite Element Model to be maintained even in the presence of singularities and boundary layers.For the Sensitivity Evaluation, the well- known Semi-Analytical Method is employed and adapted for the degenerated solid shell element approach. In order to solve the inaccuracy problems inherent to the application of the method for certain types of structures, the recent Refined Semi- Analytical Method, is extended for degenerated shell elements. For the pure displacement-based elements, the Analytical Method is also developed. The Shape and Thickness Optimization modules work with a wide variety of design variable descriptions, different mathematical Programming algorithms, Sensitivity schemes and Finite Element Models. The possibility of h-Adaptive Mesh refinement in conjunction with Shape Optimization is also considered in this stage. In order to ease up code expansion, communication and data exchange between the modules,the computational system was fully developed employing Object-Oriented Programming techniques.

[pt] Este trabalho apresenta uma metodologia para geração de malhas adaptativas de elementos finitos 2D e 3D usando modeladores geométricos com multi-regiões e superfícies paramétricas. A estratégia adaptativa adotada é fundamentada no refinamento independente das curvas, superfícies e sólidos. Inicialmente as curvas são refinadas, no seu espaço paramétrico, usando uma técnica de partição binária da curva (binary-tree). A discretização das curvas é usada como dado de entrada para o refinamento das superfícies. A discretização destas é realizada no seu espaço paramétrico e utiliza uma técnica de avanço de fronteira combinada com uma estrutura de dados do tipo quadtree para gerar uma malha não estruturada de superfície. Essas malhas de superfícies são usadas como dado de entrada para o refinamento dos domínios volumétricos. A discretização volumétrica combina uma estrutura de dados do tipo octree juntamente com a técnica de avanço de fronteira para gerar uma malha sólida não estruturada de elementos tetraédricos. As estruturas de dados auxiliares dos tipos binary-tree, quadtree e octree são utilizadas para armazenar os tamanhos característicos dos elementos gerados no refinamento das curvas, superfícies e regiões volumétricas. Estes tamanhos característicos são definidos pela estimativa de erro numérico associado à malha global do passo anterior do processo adaptativo. A estratégia adaptativa é implementada em dois modeladores: o MTOOL (2D) e o MG (3D), que são responsáveis pela criação de um modelo geométrico, podendo ter, multi-regiões, onde no caso 3D as curvas e superfícies são representadas por NURBS. / [en] This work presents a methodology for adaptive generation of 2D and 3D finite-element meshes using geometric modeling with multi- regions and parametric surfaces. The adaptive strategy adopted in this methodology is based on independent refinements of curves, surfaces and solids. Initially, the model´s curves are refined using a binary-partition algorithm in parametric space. The discratizetion of these curves is used as input for the refinement of adjacent surfaces. Surface discretization is also performed in parametric space and employs a quadtree-based refinement coupled to an advancing-front technique for the generation of an unstructured triangulation. These surface meshes are used as input for the refinement adjacent volumetric domains. Volume discretization combines an octree refinement with an advancing-front technique to generate an unstructural mesh of tetrahedral elements. In all stages of the adaptive strategy, the refinement of curves, surface meshes and solid meshes is based on estimated numerical errors associated to the mesh of the previous step in the adaptive process. In addition, curve and surface refinement takes into account metric distortions between parametric and Cartesian spaces and high curvatures of the model´s geometric entities. The adaptive strategies are implemented in two different modelers: MTOOL (2D) and MG (3D), which are responsible for the creation of a geometric model with multi-regions, where for case 3D the curves and surfaces are represented by NURBS, and for the interactive and automatic finite-element mesh generation associated to surfaces and solid regions. Numerical examples of the simulation of engineering problems are presented in order to validate the methodology proposed in this work.

O Método dos Elementos Finitos Generalizados, MEFG, compartilha importantes características dos métodos sem malha. As funções de aproximação do MEFG, atreladas aos pontos nodais, são enriquecidas de modo análogo ao refinamento p realizado no Método das Nuvens hp. Por outro lado, por empregar uma malha de elementos para construir as funções partição da unidade, ele também pode ser entendido como uma forma não convencional do Método dos Elementos Finitos. Neste trabalho, ambas as interpretações são consideradas. Os métodos sem malha, particularmente o Método de Galerkin Livre de Elementos e o Método das Nuvens hp, são introduzidos com o propósito de estabelecer os conceitos fundamentais para a descrição do MEFG. Na seqüência, apresentam-se aplicações numéricas em análise linear e evidenciam-se características que tornam o MEFG interessante para a simulação da propagação de descontinuidades. Após discutir os modelos de dano adotados para representar o comportamento não-linear do material, são introduzidos exemplos de aplicação, inicialmente do Método das Nuvens hp e depois do MEFG, na análise de estruturas de concreto. Os resultados obtidos servem de argumento para a implementação de um procedimento p-adaptativo, particularmente com o MEFG. Propõe-se, então a adaptação do Método dos Resíduos em Elementos Equilibrados à formulação do MEFG. Com vistas ao seu emprego em problemas não-lineares, algumas modificações são introduzidas à formulação do estimador. Mostra-se que a medida obtida para representar o erro, apesar de fundamentada em diversas hipóteses nem sempre possíveis de serem satisfeitas, ainda assim viabiliza a análise não-linear p-adaptativa. Ao final, são enumeradas propostas para a aplicação do MEFG em problemas caracterizados pela propagação de defeitos / The Generalized Finite Element Method, GFEM, shares several features with the so called meshless methods. The approximation functions used in the GFEM are associated with nodal points like in meshless methods. In addition, the enrichment of the approximation spaces can be done in the same fashion as in the meshless hp-Cloud method. On the other hand, the partition of unity used in the GFEM is provided by Lagrangian finite element shape functions. Therefore, this method can also be understood as a variation of the Finite Element Method. Indeed, both interpretations of the GFEM are valid and give unique insights into the method. The meshless character of the GFEM justified the investigation of meshless methods in this work. Among them, the Element Free Galerkin Method and the hp-Cloud Method are described aiming to introduce key concepts of the GFEM formulation. Following that, several linear problems are solved using these three methods. Such linear analysis demonstrates several features of the GFEM and its suitability to simulate propagating discontinuities. Next, damage models employed to model the nonlinear behavior of concrete structures are discussed and numerical analysis using the hp-Cloud Method and the GFEM are presented. The results motivate the implementation of a p-adaptive procedure tailored to the GFEM. The technique adopted is the Equilibrated Element Residual Method. The estimator is modified to take into account nonlinear peculiarities of the problems considered. The hypotheses assumed in the definition of the error measure are sometimes violated. Nonetheless, it is shown that the proposed error indicator is effective for the class of p-adaptive nonlinear analysis investigated. Finally, several suggestions are enumerated considering future applications of the GFEM, specially for the simulation of damage and crack propagation

A aprendizagem incremental requer que o mecanismo de aprendizagem seja baseado no acúmulo dinâmico da informação extraída das experiências realizadas. A aprendizagem de máquina usando adaptatividade considera a integração de técnicas de aprendizagem de máquina simbólicas com técnicas adaptativas para a solução de problemas de aprendizagem. A palavra adaptatividade sugere a capacidade de modificação do conjunto de regras aprendidas em resposta a eventos que podem ocorrer durante o processo de aprendizagem, ou então autoajustes no conjunto de parâmetros. Os dispositivos adaptativos que possuem a capacidade de reter em suas regras informações extraídas de suas entradas podem acumular informações, para que sejam utilizadas quando forem necessárias. As estratégias de interesse para a incorporação da adaptatividade incluem a utilização de métodos e técnicas de aprendizagem de máquina, em particular as que implementam aprendizado supervisionado e tomada de decisão. O objetivo deste trabalho é explorar a utilização de técnicas adaptativas no processo de aprendizado por máquina, tanto de forma exclusiva como em conjunto com outras técnicas de aprendizagem. Para atingir este objetivo, propõe-se aqui a utilização de dispositivos adaptativos para representar o conhecimento adquirido através da aprendizagem incremental. Além disso, é feito um estudo de caso que combina aprendizagem de máquina com técnicas adaptativas para implementar um esquema de aprendizagem autônoma de estratégias, com o objetivo de vencer uma particular instância do jogo que é apresentado. A aprendizagem de um jogo exige a tomada de decisão, que é um processo complexo e dinâmico. Com a finalidade de fornecer um substrato geral para a criação, manipulação e análise de regras em problemas de tomada de decisão, utilizando tabelas de decisão adaptativas, a ferramenta de software Adapt-DT foi implementada. Um exemplo ilustrativo utilizando tabelas de decisão adaptativa como meio para a representação de conhecimento é apresentado, para exercitar a utilização da ferramenta. Isto permite concluir que os dispositivos adaptativos podem ser utilizados para representar o conhecimento adequadamente, com vantagens sobre outros métodos tradicionais. / Incremental learning requires a learning mechanism based on the information extracted from dynamically accumulated experiments. Adaptivity-oriented machine-learning combines adaptive techniques with symbolic ones for solving machine-learning problems. The term adaptivity means the ability of a learning process to change its own set of rules in response to events occurred during the learning process, or, equivalently, self-tuning the set of parameters. The adaptive devices with withhold information ability inside their rules, extracted from input from their own set of rules, can accumulate information to be used whenever they are necessary. The strategies of interest to adopt adaptivity include the use of machine learning techniques and methods, particularly the ones that implement supervised learning and decision-making. This work purposes to investigate the application of adaptive techniques in machine learning process, either exclusively and in cooperation with other techniques. In order to achieve this target, the use of adaptive devices to represent the knowledge gathered through incremental learning is proposed. Additionally, a case study that combines both machine learning and adaptive techniques to implement a scheme of autonomous learning strategies is also performed with the goal of winning an instance of the simple game. Decision-making is required to learning how to play a game, which is a complex and dynamic process. So as to provide a general framework for the creation, manipulation and analysis of rules in decision-making problems using adaptive decision tables, the Adapt-DT tool was implemented. An illustrative example using adaptive decision tables as a means to represent knowledge is introduced to the tool evaluation. This supports the conclusion that adaptive devices can be used to adequately represent the knowledge, with advantages over other traditional methods.

A aprendizagem incremental requer que o mecanismo de aprendizagem seja baseado no acúmulo dinâmico da informação extraída das experiências realizadas. A aprendizagem de máquina usando adaptatividade considera a integração de técnicas de aprendizagem de máquina simbólicas com técnicas adaptativas para a solução de problemas de aprendizagem. A palavra adaptatividade sugere a capacidade de modificação do conjunto de regras aprendidas em resposta a eventos que podem ocorrer durante o processo de aprendizagem, ou então autoajustes no conjunto de parâmetros. Os dispositivos adaptativos que possuem a capacidade de reter em suas regras informações extraídas de suas entradas podem acumular informações, para que sejam utilizadas quando forem necessárias. As estratégias de interesse para a incorporação da adaptatividade incluem a utilização de métodos e técnicas de aprendizagem de máquina, em particular as que implementam aprendizado supervisionado e tomada de decisão. O objetivo deste trabalho é explorar a utilização de técnicas adaptativas no processo de aprendizado por máquina, tanto de forma exclusiva como em conjunto com outras técnicas de aprendizagem. Para atingir este objetivo, propõe-se aqui a utilização de dispositivos adaptativos para representar o conhecimento adquirido através da aprendizagem incremental. Além disso, é feito um estudo de caso que combina aprendizagem de máquina com técnicas adaptativas para implementar um esquema de aprendizagem autônoma de estratégias, com o objetivo de vencer uma particular instância do jogo que é apresentado. A aprendizagem de um jogo exige a tomada de decisão, que é um processo complexo e dinâmico. Com a finalidade de fornecer um substrato geral para a criação, manipulação e análise de regras em problemas de tomada de decisão, utilizando tabelas de decisão adaptativas, a ferramenta de software Adapt-DT foi implementada. Um exemplo ilustrativo utilizando tabelas de decisão adaptativa como meio para a representação de conhecimento é apresentado, para exercitar a utilização da ferramenta. Isto permite concluir que os dispositivos adaptativos podem ser utilizados para representar o conhecimento adequadamente, com vantagens sobre outros métodos tradicionais. / Incremental learning requires a learning mechanism based on the information extracted from dynamically accumulated experiments. Adaptivity-oriented machine-learning combines adaptive techniques with symbolic ones for solving machine-learning problems. The term adaptivity means the ability of a learning process to change its own set of rules in response to events occurred during the learning process, or, equivalently, self-tuning the set of parameters. The adaptive devices with withhold information ability inside their rules, extracted from input from their own set of rules, can accumulate information to be used whenever they are necessary. The strategies of interest to adopt adaptivity include the use of machine learning techniques and methods, particularly the ones that implement supervised learning and decision-making. This work purposes to investigate the application of adaptive techniques in machine learning process, either exclusively and in cooperation with other techniques. In order to achieve this target, the use of adaptive devices to represent the knowledge gathered through incremental learning is proposed. Additionally, a case study that combines both machine learning and adaptive techniques to implement a scheme of autonomous learning strategies is also performed with the goal of winning an instance of the simple game. Decision-making is required to learning how to play a game, which is a complex and dynamic process. So as to provide a general framework for the creation, manipulation and analysis of rules in decision-making problems using adaptive decision tables, the Adapt-DT tool was implemented. An illustrative example using adaptive decision tables as a means to represent knowledge is introduced to the tool evaluation. This supports the conclusion that adaptive devices can be used to adequately represent the knowledge, with advantages over other traditional methods.

[pt] Sistemas Multiagentes Orientados a Serviços (SOMS) têm surgido visando incorporar os benefícios de duas disciplinas da Engenharia de Software: Arquitetura Orientada a Serviços e Engenharia de Software Orientada a Agentes. A primeira visa fornecer serviços fracamente acoplados que podem ser utilizados em diferentes domínios. A segunda se baseia em um novo paradigma que visa o desenvolvimento de Sistemas Multiagentes, que são compostos por entidades, chamadas agentes, com raciocínio, autonomia e pró-atividade. Um dos principais objetivos de SOMS é ajudar no desenvolvimento de sistemas orientados a serviços capazes de adaptar-se em ambientes computacionais dinâmicos, onde é necessário reagir às mudanças em seus requisitos em tempo de execução, assim como, adaptar-se eficientemente diante de erros de execução e baixa qualidade de serviço. Neste contexto, este trabalho propõe um framework (Java self-Adaptive Agent Framework - JAAF) para implementar agentes autoadaptativos capazes de autonomamente e pró-ativamente descobrir serviços, selecionar o mais apropriado e adaptar-se caso algum problema ocorra durante a execução do serviço. A aplicabilidade do framework proposto é demonstrada através de dois estudos de caso. O primeiro é um sistema responsável por gerar mapas de susceptibilidades, ou seja, mapas que mostram locais com risco de deslizamento em determinada área. O segundo é um sistema onde o principal objetivo é satisfazer necessidades, relacionadas à viagens, de usuários. / [en] Service Oriented Multi-agent Systems (SOMS) have emerged in order to incorporate the benefits of two software engineering disciplines: Serviceoriented Architecture and Agent-oriented Software Engineering. The first provides loosely coupled services that can be used within different domains. The second is based on a new software engineering paradigm that addresses the development of Multi-agent Systems, which are composed of autonomous, pro-active and reasoning entities, named software agents. One of the main goal of SOMS is to help the development of service-oriented systems able to adapt themselves on dynamic computing environments. Those systems must be able to react at runtime to changes in their requirements, as well as to efficiently accommodate for deviations from their expected functionality or quality of services. In this context, this work proposes a framework (Java self- Adaptive Agent Framework - JAAF) to implement self-adaptive agents able to autonomously and pro-actively discover services, decide about the most appropriate one and adapt themselves if they face a problem while executing the service. The applicability of the proposed framework is demonstrated through two case studies. The first is a system responsible for generating susceptibility maps, i.e., maps that show locations with landslides risks in a given area. The second is a system where the main goal is to satisfy the users’ needs related to travel.

O Método dos Elementos Finitos Generalizados, MEFG, compartilha importantes características dos métodos sem malha. As funções de aproximação do MEFG, atreladas aos pontos nodais, são enriquecidas de modo análogo ao refinamento p realizado no Método das Nuvens hp. Por outro lado, por empregar uma malha de elementos para construir as funções partição da unidade, ele também pode ser entendido como uma forma não convencional do Método dos Elementos Finitos. Neste trabalho, ambas as interpretações são consideradas. Os métodos sem malha, particularmente o Método de Galerkin Livre de Elementos e o Método das Nuvens hp, são introduzidos com o propósito de estabelecer os conceitos fundamentais para a descrição do MEFG. Na seqüência, apresentam-se aplicações numéricas em análise linear e evidenciam-se características que tornam o MEFG interessante para a simulação da propagação de descontinuidades. Após discutir os modelos de dano adotados para representar o comportamento não-linear do material, são introduzidos exemplos de aplicação, inicialmente do Método das Nuvens hp e depois do MEFG, na análise de estruturas de concreto. Os resultados obtidos servem de argumento para a implementação de um procedimento p-adaptativo, particularmente com o MEFG. Propõe-se, então a adaptação do Método dos Resíduos em Elementos Equilibrados à formulação do MEFG. Com vistas ao seu emprego em problemas não-lineares, algumas modificações são introduzidas à formulação do estimador. Mostra-se que a medida obtida para representar o erro, apesar de fundamentada em diversas hipóteses nem sempre possíveis de serem satisfeitas, ainda assim viabiliza a análise não-linear p-adaptativa. Ao final, são enumeradas propostas para a aplicação do MEFG em problemas caracterizados pela propagação de defeitos / The Generalized Finite Element Method, GFEM, shares several features with the so called meshless methods. The approximation functions used in the GFEM are associated with nodal points like in meshless methods. In addition, the enrichment of the approximation spaces can be done in the same fashion as in the meshless hp-Cloud method. On the other hand, the partition of unity used in the GFEM is provided by Lagrangian finite element shape functions. Therefore, this method can also be understood as a variation of the Finite Element Method. Indeed, both interpretations of the GFEM are valid and give unique insights into the method. The meshless character of the GFEM justified the investigation of meshless methods in this work. Among them, the Element Free Galerkin Method and the hp-Cloud Method are described aiming to introduce key concepts of the GFEM formulation. Following that, several linear problems are solved using these three methods. Such linear analysis demonstrates several features of the GFEM and its suitability to simulate propagating discontinuities. Next, damage models employed to model the nonlinear behavior of concrete structures are discussed and numerical analysis using the hp-Cloud Method and the GFEM are presented. The results motivate the implementation of a p-adaptive procedure tailored to the GFEM. The technique adopted is the Equilibrated Element Residual Method. The estimator is modified to take into account nonlinear peculiarities of the problems considered. The hypotheses assumed in the definition of the error measure are sometimes violated. Nonetheless, it is shown that the proposed error indicator is effective for the class of p-adaptive nonlinear analysis investigated. Finally, several suggestions are enumerated considering future applications of the GFEM, specially for the simulation of damage and crack propagation

Submitted by Marta Toyoda (1144061@mackenzie.br) on 2018-10-29T20:52:43Z No. of bitstreams: 2 FELIPE CABRINI ALVES PALMEIRA.pdf: 11933483 bytes, checksum: 05e5bfed76cd2626746a9127a5a33994 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Giovanna Brasil (1154060@mackenzie.br) on 2018-11-08T17:07:14Z (GMT) No. of bitstreams: 2 FELIPE CABRINI ALVES PALMEIRA.pdf: 11933483 bytes, checksum: 05e5bfed76cd2626746a9127a5a33994 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-11-08T17:07:14Z (GMT). No. of bitstreams: 2 FELIPE CABRINI ALVES PALMEIRA.pdf: 11933483 bytes, checksum: 05e5bfed76cd2626746a9127a5a33994 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-08-13 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Fundo Mackenzie de Pesquisa / The inclusion of music education is not compulsory for children, aiding in their learning in other disciplines. One of the challenges of child musicalization is to find a didactic strategy that arouses interest and a desire to learn in children. This study aims to develop a digital game of serious games with an emphasis on children’s music, to be used as a learning instrument in the perception of the tones of the instruments. For that, a proposal of game architecture based on the research on the state of mind was designed, in a way that seeks to increase the immersion of the player, facilitating the learning. There are also artificial intelligence algorithms to control the level of difficulty, so that the game adapts to the player, in view of a gaming experience alone and keep the game entertained for as long as possible. As a result, a technical management application has been developed to keep the user entertained and at the same time to assimilate the musical pedagogical content. The preliminary tests showed how the Augmented Reality contributed to facilitate the transition from the real world to the virtual world and showed that the children were able to absolve the proposed content of the game thus contributing to its development in the area of musicalization. / A inclusão do ensino musical no ensino básico oferece diversos benefícios para as crianças, auxiliando em seu aprendizado em outras disciplinas. Um dos desafios na musicalização infantil está em encontrar uma estratégia didática que desperte o interesse e a vontade de aprender nas crianças. Este estudo tem por objetivo construir um jogo digital do tipo serious games com foco na musicalização infantil, para ser utilizado como ferramenta de aprendizagem na percepção dos timbres dos instrumentos. Para tanto, foi delineada uma proposta de arquitetura do jogo com base nas pesquisas sobre estado de fluxo, dessa forma busca-se o aumento da imersão do jogador, facilitando o aprendizado. Também são aplicados algoritmos de inteligência artificial para controlar o n´nível de dificuldade, para que o jogo se adapte ao jogador, tendo em vista tornar a experiência de jogar sozinho divertida e manter o jogador entretido por mais tempo possível. Como resultado, foi desenvolvido um jogo que utiliza diversas técnicas para manter o jogador entretido e ao mesmo tempo ele consiga assimilar o conteúdo pedagógico musical. Os testes preliminares, com dez crianças mostraram como a Realidade Aumentada contribuiu em facilitar a transição do mundo real para o mundo virtual e evidenciaram que as crianças conseguiram absolver o conteúdo proposto do jogo contribuindo, assim, para o seu desenvolvimento na área de musicalização.

Este trabalho apresenta a formulação de um sistema híbrido de apoio à decisão que, através de técnicas adaptativas, permite que múltiplos dispositivos sejam utilizados de forma colaborativa para encontrar uma solução para um problema de tomada de decisão. É proposta uma estratégia particular para o trabalho colaborativo que restringe o acesso aos dispositivos mais lentos com base na dificuldade encontrada pelos dispositivos mais rápidos para solucionar um problema específico. As soluções encontradas por cada dispositivo são propagadas aos demais, permitindo que cada um deles agregue estas novas soluções com o auxílio de técnicas adaptativas. É feito um estudo sobre aprendizagem de máquina mediante incertezas para verificar e minimizar os impactos negativos que uma nova solução, possivelmente errônea, possa ter. O sistema híbrido proposto é apresentado numa aplicação particular, utilizando testes padronizados para compará-lo com os dispositivos individuais que o compõem e com sistemas híbridos de mesma finalidade. Através destes testes, é mostrado que dispositivos consolidados, mesmo que de naturezas distintas, podem ser utilizados de maneira colaborativa, permitindo não só calibrar um compromisso entre o tempo de resposta e a taxa de acerto, mas também evoluir de acordo com o histórico de problemas processados. / This work presents a formulation of a hybrid decision-making system that employs adaptive techniques as a way to coordinate multiple devices in order to make a collaborative decision. The strategy proposed here is to restrict the use of slower devices, based on how difficult the specific problem is - easier problems may be solved on faster devices. Each device is able to learn through solutions given by the others, aggregating new knowledge with the aid of adaptive techniques. In order to evaluate and minimize the negative impact those new solutions may have, a study concerning machine learning under uncertainty is carried out. A particular application of this system has been tested and compared, not only to each individual device that is part of the system itself, but to similar hybrid systems as well. It is shown that even devices of distinct natures may be reused in a collaborative manner, making it possible to calibrate the trade-off between hit rate and response time, and to evolve according to the input stimuli received as well.