A virtualização é uma tecnologia chave para a computação em nuvem que permite fornecer recursos computacionais, em forma de máquinas virtuais, para o consumo de serviços de computação. Nos ambientes de computação em nuvem, é importante manter sob controle a alocação de máquinas virtuais nos servidores físicos. Uma alocação adequada implica na redução de custos com hardware, energia e refrigeração, além da melhora da qualidade de serviço. Hipervisores recentes implementam mecanismos para reduzir o consumo de memória RAM através do compartilhamento de páginas idênticas entre máquinas virtuais. Esta dissertação apresenta um novo algoritmo de alocação de máquinas virtuais que busca o equilíbrio no uso dos recursos de CPU, memória, disco e rede e, sobretudo, considera o potencial de compartilhamento de memória entre máquinas virtuais. Através de simulações em cenários distintos, verificou-se que o algoritmo é superior à abordagem padrão na questão do uso equilibrado de recursos e que, considerando o compartilhamento de memória, houve um ganho significativo na disponibilidade deste recurso ao final das alocações. / Virtualization is a key technology for cloud computing, it provides computational resources as virtual machines for consumption of computing services. In cloud computing environments it is important to keep under control the allocation of virtual machines in physical servers. A good allocation brings benefits such as reduction costs in hardware, power, and cooling, also improving the quality of service. Recent hypervisors implement mechanisms to reduce RAM consumption by sharing identical pages between virtual machines. This dissertation presents a new algorithm for virtual machines allocation that seeks the balanced use of CPU, memory, disk, and network. In addition, it considers the potential for sharing memory among virtual machines. Simulations on three distinct scenarios demonstrate that it is superior to the standard approach when considering the balanced use of resources. Considering shared memory, there was an appreciable gain in availability of resources.

Petrobras / A inspeção radiográfica de juntas soldadas de tubulações é a atividade minuciosa e cuidadosa de observar imagens radiográficas de juntas soldadas em busca de pequenos defeitos e descontinuidades que possam comprometer a resistência mecânica dessas juntas. Como toda atividade que requer atenção constante, a inspeção radiográfica está sujeita a erros principalmente devido a fadiga visual e distrações naturais devido a repetitividade e monotonia inerentes à essa atividade. No presente trabalho, apresentam-se duas metodologias que têm por objetivo o auxílio e a automação da atividade de inspeção: a detecção automática dos cordões de solda nas radiografias e o realce das descontinuidades; compondo entre outras funcionalidades, um aplicativo completo de auxílio na inspeção radiográfica que agrega ainda a possibilidade de automação do processamento dessas imagens através da construção de rotinas e sua posterior aplicação a um conjunto de imagens semelhantes. Os resultados obtidos na detecção automática do cordão de solda são promissores, sendo possível, através da metodologia proposta, detectar cordões provenientes diferentes técnicas de ensaios radiográficos usuais. Quanto aos resultados do realce das descontinuidades, apesar de estes ainda não levarem a uma inspeção completamente autônoma e não supervisionada, apresentam resultados melhores do que aqueles existentes atualmente na literatura, principalmente quanto a correlação entre contraste visual do resultado do realce e a probabilidade de ocorrência de descontinuidades nas regiões demarcadas. Por fim, o realce das descontinuidades em conjunto com um aplicativo completo e iterativo contribui para uma maior leveza na atividade de inspeção, com o que se espera uma expressiva redução das taxas de erro devido à fadiga visual e um aumento considerável da produtividade através da automação das rotinas mais repetitivas de processamento digital a que as imagens radiográficas são submetidas durante sua inspeção. / The weld bead radiographic inspection is the activity of meticulously observe a radiographic image looking for small defects and discontinuities in the welded joints that can compromise the mechanical resistance of that joints. As any other activity than requires constant attention, the weld bead inspection is error prone due to visual fatigue, repetition and others distractions inherent to these activity. In this work, two new methodologies for help in the inspection activities are presented: the automatic detection of the weld bead and the highlighting of the weld bead discontinuities. Those that, among others functionalities, are included in a complete software solution for help in the weld bead inspection. Including the feature of macro programing for automation of the most common image processing routines and further processing bath of images in an automatic way. The results from the automatic weld bead detection is beyond the satisfactory, detecting weld bead from all the usual radiographic techniques. About the results of the highlight of the discontinuities, although that are not suited for a complete non supervised weld bead inspection, their correlation among intensity and the probability of the presence of a discontinuity is very well suited for discontinuities highlighting, a helpful tool in weld bead inspection. In conclusion, the proposed methodologies. combined with a fully featured interactive software solution, a lot contribute for the weld bead inspection activity, a decreased error rate due to visual fatigue and a better overall performance due to the automation of the most common procedures involved in this activity.

Manufatura Aditiva, também conhecida por Impressão 3D, é um processo baseado na sobreposição de camadas para produzir um objeto físico. Os dados para a produção desse objeto vêm de um modelo geométrico tridimensional, geralmente representado por uma malha de triângulos. Um dos principais procedimentos no processo de produção é fatiar a malha triangular e gerar uma série de contornos, os quais representam as camadas do objeto. Há diversas estratégicas para fatiar malhas triangulares, porém, a maior parte dos trabalhos na literatura foca-se em problemas como a qualidade do modelo, melhorias específicas no processo de fatiamento e uso de memória; poucos trabalhos, no entanto, abordam o problema por uma perspectiva de complexidade algorítmica. Algoritmos propostos atualmente para este problema executam em tempo O(n² + k²) ou O(n² + nlognk); o algoritmo proposto nesta dissertação possui complexidade O(nk) para uma entrada com n triângulos e k planos e, com K é o número médio de planos que cortam cada triângulo nesta entrada específica. O algoritmo proposto, chamado de Fatiamento por Estocada (FE) é comparado teórica e experimentalmente com alguns dos métodos conhecidos na literatura e os resultados mostram melhora considerável em tempo de execução. / Additive Manufacturing, also known as 3D printing, is a process based on the addition of sucessive layers in order to build a physical object. The data for building this object come from geometric 3D model, usually represented by a triangle mesh. One of the main procedures in this process is to slice the triangle mesh and output a sequence of contours, representing each one of the layers of the object. There are many strategies for slicing meshes, however, most of the current literature is concerned with ad hoc issues such as the quality of the model, specific improvements in the slicing process and memory usage, whereas few of them address the problem from an algorithmic complecity perspective. While current algorithms for this problem ruin in O(n² + k²) or O(n² + nlognk), the proposed algorithm runs in O(nk), for a given input with n triangles, k planes and where k is the average number of slices cutting each triangle in this specific input. This is asymptotically the best that can be achieved under certain fairly common assumptions. The proposed algorithm, called here Slicing by Stabbing (SS), was compared both theoretically and experimentally against known methods in the literature and the results show considerable improvement in execution time.

Este trabalho apresenta uma arquitetura para simulação de circuitos de lógica com binacional de topologia arbitrária, visando interfaceamento com algoritmos evolutivos para fins de geração de hardware. A implementação é em FPGA utilizando a técnica VRC. O simulador permite circuitos compostos por LUTs de número de entradas parametrizável. A livre interconectividade entre as LUTs permite a construção de circuitos cíclicos. A arquitetura é modular e de interfaceamento simples. Alta performance é obtida através do uso de múltiplos módulos de simulação em paralelo, trazendo resultados que ultrapassam os obtidos em outros trabalhos utilizando DPR. / This work presents an architecture for simulation of combinational logic circuits of arbitrary topology, meant to be interfaced with evolutionary algorithms for hardware generation. It was implemented in FPGA using the VRC technique. The simulator allows for circuits composed of LUTs of parametrizable number of imputs. The free interconectivity between LUTs allows the construction of cyclic circuits. The architecture is modular and of simple interfacing. High performance is obtained by the use of multiple simulation modules in parallel, bringing results that surpass the ones obtained from other works based on DPR.

Este trabalho apresenta um método de reconstrução de imagens de ultrassom por problemas inversos que tem como penalidade para o erro entre solução e dados a norma L2, ou euclidiana, e como penalidade de regularização a norma L1. A motivação para o uso da regularização L1 é que se trata de um tipo de regularização promotora de esparsidade na solução. A esparsidade da regularização L1 contorna o problema de excesso do artefatos, observado em outras implementações de reconstrução por problemas inversos em ultrassom. Este problema é consequência principalmente da limitação da representação discreta do objeto contínuo no modelo de aquisição. Por conta desta limitação, objetos refletores na área imageada quase sempre localizam-se em posições que não correspondem precisamente a uma das posições do modelo discreto, gerando dados que não correspondem aos dados modelados. As formulações do problema com regularização L2 e com regularização L1 são apresentadas e comparadas dos pontos de vista geométrico e Bayesiano. O algoritmo de otimização proposto é uma implementação do algoritmo Iteratively Reweighted Least Squares (IRLS) e utiliza o método do Gradiente Conjugado (CG - Conjugate Gradient) a cada iteração, sendo chamado de IRLS-CG. São realizadas simulações com phantoms computacionais que mostram que o método permite reconstruir imagens a partir da aquisição de dados com refletores em posições não modeladas sem a observação de artefatos. As simulações também mostram melhor resolução espacial do método proposto com relação ao algoritmo delay-and-sum (DAS). Também se observou melhor desempenho computacional do CG com relação à matriz inversa nas iterações do IRLS. / This work presents an inverse problem based method for ultrasound image reconstruction which uses the L2-norm (or euclidean norm) as a penalty for the error between the data and the solution, and the L1-norm as a regularization penalty. The motivation for the use of of L1 regularization is the sparsity promoting property of this type of regularization. The sparsity of L1 regularization circumvents the problem of excess of artifatcts that is observed in other approaches of inverse problem based reconstrucion in ultrasound. Such problem is mainly a consequence of the limitation in the discrete representation of a continuous object in the acquisition model. Due to this limitation, reflecting objects in the imaged area are often localized in positions that do not correspond precisely to one of the positions in the discrete model, therefore generating data that do not correspond to the model data. The formulations of the problem with L2 regularization and with L1 regularization are presented and compared in geometric and Bayesian terms. The optimization algorithm proposed is an implementation of Iteratively Reweighted Least Squares (IRLS) and uses the Conjugate Gradient (CG) method inside each iteration, thus being called IRLS-CG. Simulations with computer phantoms are realized showing that the proposed method allows for the reconstruction of images, without observable artifacts, from data with reflectors located in non-modeled positions. Simulations also show a better spatial resolution in the proposed method when compared to the delay-and-sum (DAS) algorithm. It was also observed better computational performance of CG when compared to the matrix inversion in the iterations of IRLS.

Muitos problemas de otimização reais apresentam mais de uma função-objetivo. Quando os objetivos são conflitantes, estratégias especializadas são necessárias, como é o caso dos algoritmos evolutivos multiobjetivo (MOEAs, do inglês Multi-objective Optimization Evolutionary Algorithms). Entretanto, se a avaliação das funções-objetivo é custosa (alto custo computacional ou econômico) muitos MOEAs propostos são impraticáveis. Uma alternativa pode ser a utilização de um modelo de aprendizado de máquina que aproxima o cálculo do fitness (surrogate) no algoritmo de otimização. Este trabalho propõe e investiga uma plataforma chamada ELMOEA/D que agrega MOEAs do estado da arte baseados em decomposição de objetivos (MOEA/D) e máquinas de aprendizado extremo (ELMs, do inglês Extreme Learning Machines) como modelos surrogate. A plataforma proposta é testada com diferentes variantes do algoritmo MOEA/D e apresenta bons resultados em problemas benchmark, comparada a um algoritmo da literatura que também utiliza MOEA/D mas modelos surrogates baseados em redes com função de base radial. A plataforma ELMOEA/D também é testada no Problema de Predição de Estrutura de Proteínas (PPEP). Apesar dos resultados alcançados pela proposta não serem tão animadores quanto aqueles obtidos nos benchmarks (quando comparados os algoritmos com e sem surrogates), diversos aspectos da proposta e do problema são explorados. Por fim, a plataforma ELMOEA/D é aplicada a uma formulação alternativa do PPEP com sete objetivos e, com estes resultados, várias direções para trabalhos futuros são apontadas. / Many real optimization problems have more than one objective function. When the objectives are in conflict, there is a need for specialized strategies, as is the case of the Multi-objective Optimization Evolutionary Algorithms (MOEAs). However, if the functions evaluation is expensive (high computational or economical costs) many proposed MOEAs are impractical. An alternative might be the use of a machine learning model to approximate the fitness function (surrogates) in the optimization algorithm. This work proposes and investigates a framework called ELMOEA/D that aggregates state-of-the-art MOEAs based on decomposition of objectives (MOEA/D) and extreme learning machines as surrogate models. The proposed framework is tested with different MOEA/D variants and show good results in benchmark problems, compared to a literature algorithm that also encompasses MOEA/D but uses surrogate models based on radial basis function networks. The ELMOEA/D framework is also applied to the protein structure prediction problem (PSPP). Despite the fact that the results achieved by the proposed approach were not as encouraging as the ones achieved in the benchmarks (when the algorithms with and without surrogates are compared), many aspects of both algorithm and problem are explored. Finally, the ELMOEA/D framework is applied to an alternative formulation of the PSPP and the results lead to various directions for future works.

CNPq, CAPES / O presente trabalho inclui a revisão das normas de qualidade de energia elétrica, a fim de normatizar o desenvolvimento do projeto seguindo normas nacionais e internacionais; a simulação de algoritmos como CFA e FFT, a fim de verificar a viabilidade de seu uso, bem como as limitações associadas ao processamento de formas de onda fortemente distorcidas. Inclui também a proposição e a verificação de um algoritmo capaz de calcular os índices (selecionados durante a revisão das normas) que pudessem avaliar a qualidade de energia através de sinais de tensão e corrente. Para o desenvolvimento do protótipo, foram selecionados sensores de tensão e de corrente confiáveis para o sistema de aquisição; um DSP, que executa os algoritmos previamente simulados, processando em tempo real os sinais adquiridos pelos sensores, a fim de reportar o estado da rede elétrica e/ou eventos ocorridos na rede através de um módulo ZigBee, responsável pela transmissão desses dados de forma segura. A classe de eventos de variação de tensão de curta duração foi incluída no processamento em tempo real realizado pelo DSP. Devido à imprevisibilidade e à rapidez da ocorrência desses eventos, foi desenvolvida uma ferramenta capaz de gerar essa classe de eventos, o gerador de VTCD. A análise de QEE em tempo real se mostrou viável mesmo com a utilização de dispositivos de baixo custo, permitindo, ainda que com algumas limitações, o levantamento de informações de QEE às quais cargas conhecidas estavam submetidas. / The present document includes a comprehensive literature review on power quality issues, to keep the development of this project aligned with national and international standards related; simulation algorithms such as FFT and CFA in order to verify the feasibility of its use, as well as limitations associated with the processing of strongly distorted waveform. It also includes the proposal and verification of an algorithm able to calculate the indices (selected during the standards review) that could assess the power quality through voltage and current signals. For prototype development, voltage and current sensors were selected for reliable acquisition system; a DSP, which running the previously simulated algorithms in order to process in real time the acquired voltage and current signals provided by sensors in order to report the status of the mains grid and/or events occurrence on the network through a ZigBee module, responsible for safety transmission data. The short term voltage change events class was also included in the real time processing performed by the DSP. Due to the unpredictability and short duration of these events, it was developed a tool capable of generating this class of events, the STVC generator. The PQ analysis in real time was feasible even with the use of low cost devices, allowing, although with some limitations, the survey of PQ information which known loads was submitted.

CAPES / As crescentes preocupações com as questões ambientais têm levado à consideração de alternativas na mobilidade e transporte urbanos. Dentre as opções disponíveis, os ônibus elétricos movidos a bateria têm sido bastante considerados em termos de flexibilidade, sustentabilidade e emissão de poluentes. Estes ônibus possuem um sistema plug-in de recarga (PEV) que permite sua circulação sem a necessidade de alimentação constante por vias exclusivas. Entretanto, devido à necessidade de recarga das baterias, o número e posicionamento das estações de recarga tem papel fundamental na viabilização da operação deste sistema de transporte. Este trabalho apresenta um modelo de simulação de eventos discretos que captura o padrão de movimentação dos ônibus e respectivo consumo de energia. Uma estratégia de otimização que utiliza um algoritmo genético biobjetivo é então associada à simulação (otimização com simulação) para minimizar tanto o número de estações de recarga quanto o tempo extra necessário para recarga dos ônibus. Foram utilizados dados reais de demanda de passageiros, velocidade dos ônibus, distâncias, relevos, entre outros, do sistema de transporte da cidade de Curitiba. Os parâmetros de mobilidade dos ônibus estão baseados em dados reais adquiridos, filtrados e analisados através de um sistema informatizado da empresa que controla o sistema público e urbanização da cidade para um total de seis linhas expressas. O modelo utilizado para o consumo de energia dos ônibus é baseado no cálculo da energia necessária para movimentar um ônibus, levando em conta diferentes carregamentos e forças de resistência ao movimento. Nas paradas que possuem estações de recarga, considera-se recarga rápida da bateria ajustada para os parâmetros típicos de um ônibus elétrico. Os resultados mostram diferentes arranjos para o número de estações de recarga e atrasos nos itinerários programados, assim como os níveis de operação das baterias. / Growing concerns with environmental issues have resulted in considering alternatives for urban mobility and public transportation. Among the available options, battery- powered electric buses have been fairly considered in terms of flexibility, sustainability and emission of pollutants. These buses have a plug-in recharge system (PEV) that allows their driving in exclusive lanes without providing external power. However, recharge of batteries is necessary, and the number and placement of charging stations have a fundamental role in the operation of this transport system. This work presents a discrete event simulation model that captures the pattern of bus dynamics and its corresponding energy consumption. An optimization strategy that utilizes a biobjective genetic algorithm is then associated with the simulation (simulation with optimization) to minimize both the number of charging stations and average extra time needed to recharge batteries. Information for passenger demand, bus speed, distances, road elevations, among others, have been obtained from the Curitiba public transportation system. The parameters of buses’ mobility are based on real data acquired, filtered and analyzed for six express lines from raw data provided by a computational system of a company that controls the public transportation system and urban area of the city. The mathematical model used to compute the power consumption of a bus is based on the energy required to run it, taking into account different loadings and friction forces. Fast battery recharge with typical parameters of an electric bus is considered at bus stops with charging stations. The results show different arrangements for the number of recharge stations and delays in the bus schedule, as well as the corresponding energy levels of batteries.

Presently, companies live a reality of rapid economic transformations generated by globalization. The growth of the products and services international trade, the constant exchange of information and the cultural interchange challenge administrators to define new paths for their companies. This dynamics and the increasing competitiveness demand new knowledge and abilities from professionals. In this way, new technologies are researched in order to improve operational efficiency. The Brazilian oil industry in particular has invested in applied research, as well as on development and technological qualification to keep its competitiveness in the international market. Many are the problems that must still be studied in this production sector. Among these, and due their importance, the problems of products storage and transference can be pointed out. This work approaches a scheduling problem that involves diesel oil storage and distribution in an oil refinery. The Mixed Integer Linear Programming (MILP) techniques with representation in the discrete and continuous time were used. The models that were developed were solved by the LINGO 8.0 software, using the branch and bound algorithm. However, due to their combinatorial nature, the expended computational time used for thesolution was excessive. Thus, four new methodologies were developed: Hybrid Steady State Genetic Algorithm (HSSGA) and Transgenetic ProtoG Algorithm, both integrated to Linear Programming (LP), for the representation of discrete time; simulation with optimization using the Genetic Algorithm (GA) and simulation with optimization using the Transgenetic ProtoG Algorithm, for the representation of continuous time. The results obtained through several tests with these new methodologies have shown that they can reach good results in an acceptable computational time. The two techniques for the representation of discrete time have shown satisfactory performance in terms of quality of solution and computational time. Among these, the methodology that uses the Transgenetic ProtoG Algorithm showed the best results. Also, the simulator with optimization using GA and the one that used the Transgenetic ProtoG Algorithm for the representation of continuous time were adequate to substitute the resolution through PLIM, because they reach solutions with a reduced computational time when compared with the time used for the solution with branch and bound. / As empresas vivem hoje uma realidade de transformações econômicas advindas da globalização. O crescimento do comércio internacional de produtos e serviços, a troca constante de informações e o intercâmbio cultural vêm desafiando os administradores a definir novos rumos para suas empresas. Esta dinâmica e a crescente competitividade exigem novos conhecimentos e habilidades dos profissionais. Desta forma, buscam-se novas tecnologias para conseguir-se a melhoria da eficiência operacional. Em especial, a indústria petrolífera brasileira tem investido na pesquisa aplicada, desenvolvimento e capacitação tecnológica para manter-se competitiva no mercado internacional. Muitos são os problemas que ainda devem ser estudados neste setor produtivo. Dentre estes, pode-se destacar os problemas de transferência e estocagem de produtos. Este trabalho aborda um problema de programação da produção (scheduling) envolvendo estocagem e distribuição de diesel em uma refinaria de petróleo. Para solucionar este problema foram utilizados a princípio modelos de Programação Linear Inteira Mista (PLIM) com abordagens para a representação no tempo discreto e contínuo. Os modelos desenvolvidos foram resolvidos com o uso do aplicativo computacional LINGO 8.0 através do algoritmo branch and bound. Devido à natureza combinatorial destes, o tempo computacional despendido na resolução mostrou-se excessivo. Desta forma, foram desenvolvidas quatro novas metodologias buscando amenizar este problema: Algoritmo Genético de Estado Estacionário Híbrido (AGEEH) e Algoritmo Transgenético ProtoG integrados à Programação Linear (PL) para a representação de tempo discreto; simulação com otimização através de Algoritmo Genético (AG) e simulação com otimização através de Algoritmo Transgenético ProtoG na representação de tempo contínuo. Os resultados obtidos através de vários testes com as novas metodologias mostraram que estas podem encontrar bons resultados em tempo computacional aceitável. Para a representação de tempo discreto as duas abordagens obtiveram desempenho satisfatório em termos de qualidade de solução e tempo computacional. Dentre estas, a metodologia que utilizou o Algoritmo Transgenético ProtoG apresentou os melhores resultados. Ainda, o simulador com otimização usando AG e o que utilizou Algoritmo Transgenético ProtoG na representação de tempo contínuo mostraram-se adequados para substituir a resolução através de PLIM por encontrar soluções com tempo computacional muito aquém do tempo despendido na resolução com o branch and bound.

A Inteligência de Enxame (Swarm Intelligence) é uma área de estudos que busca soluções para problemas de otimização utilizando-se de técnicas computacionais inspiradas no comportamento social emergente encontrado na biologia. A metaheurística Particle Swarm Optimization (PSO) é relativamente nova e foi inspirada no comportamento social de bandos de pássaros. PSO tem apresentado bons resultados em alguns trabalhos recentes de otimização discreta, apesar de ter sido concebido originalmente para a otimização de problemas contínuos. Este trabalho trata o Problema de Atribuição de Tarefas - Task Assignment Problem (TAP), e apresenta uma aplicação: o problema de alocação de táxis e clientes, cujo objetivo da otimização está em minimizar a distância percorrida pela frota. Primeiramente, o problema é resolvido em um cenário estático, com duas versões do PSO discreto: a primeira abordagem é baseada em codificação binária e a segunda utiliza permutações para codificar as soluções. Os resultados obtidos mostram que a segunda abordagem é superior à primeira em termos de qualidade das soluções e tempo computacional, e é capaz de encontrar as soluções ótimas para o problema nas instâncias para as quais os valores ótimos são conhecidos. A partir disto, o algoritmo é adaptado para a otimização do problema em um ambiente dinâmico, com a aplicação de diferentes estratégias de resposta às mudanças. Os novos resultados mostram que a combinação de algumas abordagens habilita o algoritmo PSO a obter boas soluções ao longo da ocorrência de mudanças nas variáveis de decisão problema, em todas as instâncias testadas, com diferentes tamanhos e escalas de mudança. / Swarm Intelligence searches for solutions to optimization problems using computational techniques inspired in the emerging social behavior found in biology. The metaheuristic Particle Swarm Optimization (PSO) is relatively new and can be considered a metaphor of bird flocks. PSO has shown good results in some recent works of discrete optimization, despite it has been originally designed for continuous optimization problems. This paper deals with the Task Assignment Problem (TAP), and presents an application: the optimization problem of allocation of taxis and customers, whose goal is to minimize the distance traveled by the fleet. The problem is solved in a static scenario with two versions of the discrete PSO: the first approach that is based on a binary codification and the second one which uses permutations to encode the solution. The obtained results show that the second approach is superior than the first one in terms of quality of the solutions and computational time, and it is capable of achieving the known optimal values in the tested instances of the problem. From this, the algorithm is adapted for the optimization of the problem in a dynamic environment, with the application of different strategies to respond to changes. The new results show that some combination of approaches enables the PSO algorithm to achieve good solutions along the occurrence of changes in decision variables problem, in all instances tested, with different sizes and scales of change.