Submitted by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-08-24T12:49:15Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Alex Leal Mota.pdf: 7909739 bytes, checksum: c085a38e01f2b4ee89d0a40f6d455fa3 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2017-09-21T18:16:40Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Alex Leal Mota.pdf: 7909739 bytes, checksum: c085a38e01f2b4ee89d0a40f6d455fa3 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-21T18:16:40Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação - Alex Leal Mota.pdf: 7909739 bytes, checksum: c085a38e01f2b4ee89d0a40f6d455fa3 (MD5) Previous issue date: 2017-06-02 / FAPEAM - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas / A class of multivariate distributions for possibly correlated data was built by mar-ginalizing of G-exponentialized Type IV Pareto distribution, and conditioned to a mixture of positive alpha-stables distributions. Some proprieties of this class were presented and the procedures for estimation and inference were discussed. A Log-Poly-Weibull spatial model was introduced, as a special case of proposed class, for modeling and space-temporal prediction of temperature surfaces. Most properties of the model were similar to the ge-neral model ones, while some were added to fit with the application. The parameters were estimated by the MCEM algorithm and the standard error through parametric method Bootstrap. The proposed model was applied to data on mean compensated tempera-ture observed from 1996 to 2015 at meteorological stations of Amazon State — Brazil and simulations were performed to evaluate the predictive capacity of the model. / Neste trabalho, uma classe de distribuições multivariadas para dados possivelmente correlacionados foi construída através da marginalização da distribuição Pareto tipo IV G-exponencializada condicionada a uma mistura de distribuições alfa-estáveis positivas. Algumas propriedades desta classe foram apresentadas e procedimentos para estimação e inferência foram discutidos. Como um caso particular desta classe, o modelo espacial Log-Poly-Weibull foi proposto para modelagem e predição espaço-temporal de superfí-cies de temperatura. Algumas propriedades deste modelo foram apresentadas de maneira semelhante às do modelo geral e outras foram acrescentadas, todas no contexto da apli-cação. Os parâmetros deste modelo foram estimados através do algoritmo MCEM e os erros padrões dos mesmos foram calculados via método Bootstrap paramétrico. O mo-delo proposto foi aplicado aos dados de temperatura média compensada observados no período de 1996 a 2015 nas estações meteorológicas do Estado do Amazonas-Brasil, e estudos simulados foram realizados para avaliar a capacidade preditiva do modelo.

Submitted by Lúcia Brandão (lucia.elaine@live.com) on 2015-12-14T14:04:18Z No. of bitstreams: 1 Dissertacão - Silvia Viviane Oliveira Carvalho.pdf: 2435624 bytes, checksum: 82c054d6eb1b1cabb4d70ff87d47244f (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-01-20T15:03:47Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacão - Silvia Viviane Oliveira Carvalho.pdf: 2435624 bytes, checksum: 82c054d6eb1b1cabb4d70ff87d47244f (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-01-20T15:06:49Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacão - Silvia Viviane Oliveira Carvalho.pdf: 2435624 bytes, checksum: 82c054d6eb1b1cabb4d70ff87d47244f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-01-20T15:06:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacão - Silvia Viviane Oliveira Carvalho.pdf: 2435624 bytes, checksum: 82c054d6eb1b1cabb4d70ff87d47244f (MD5) Previous issue date: 2014-05-07 / Não informada / In this work we develop an extension of the classic factor analysis model, by relaxing the assumption of normality of the factors. Instead, we suppose that the joint distribution of the factors and observational errors is a scale mixture of skew-normal distributions, allowing us to model data following a nonstandard pattern, presenting skewness and heavy tails at the same time. A relevant feature of the model is the parametrization used for the scale mixture, defined in such a way that all the elements of the shape vector but the first are guaranteed to be zero. / Apresenta-se, nesta dissertação, uma extensão do modelo de análise fatorial, através da flexibilização da suposição de normalidade dos fatores e dos erros de observação. Assume-se que a distribuição conjunta do vetor de erros de observação e do vetor de fatores é uma mistura de escala da distribuição normal assimétrica, o que possibilita a modelagem de dados que seguem um padrão não usual, apresentado assimetria e caudas pesadas ao mesmo tempo, por exemplo. Uma característica relevante do modelo é a parametrização utilizada para a mistura de escala, definida de tal maneira que os elementos do parâmetro vetor de forma, com exceção de um, sejam todos iguais a zero.

Submitted by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2018-08-03T12:41:19Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação_Yadini P. Lopez.pdf: 3876547 bytes, checksum: b6ee2f55b965310100cf0116374ef994 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2018-08-03T12:41:35Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação_Yadini P. Lopez.pdf: 3876547 bytes, checksum: b6ee2f55b965310100cf0116374ef994 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-03T12:41:36Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação_Yadini P. Lopez.pdf: 3876547 bytes, checksum: b6ee2f55b965310100cf0116374ef994 (MD5) Previous issue date: 2018-04-13 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Tuberculosis (TB) is a disease caused by a slow-growing bacterium named Mycobacterium tuberculosis (MT). Since 2000 has been included among the top 10 leading causes of death worldwide. In 2015, Brazil ranked eighteenth in TB incidence, representing 9% and 33% of the estimated cases worldwide and for the Americas respectively. Light field smear microscopy is the most commonly used exam in developing countries for diagnosis and follow-up of the disease. Since 2008, several researches have been developed focused on TB bacillus detection, aiming the automation of light field smear microscopy. These studies used datasets with different amounts of images, explored different color aspects of bacilli, and applied Digital Image Processing and / or Machine Learning techniques, and more recently, Deep Learning using Grayscale images. However, Deep Learning techniques have not been explored using a robust smear microscopy image dataset that reflect real conditions of smear microscopy exams. This work presents a method for automatic detection of TB bacillus using Convolutional Neural Networks (CNN) using a dataset of images taken from 2 patients in RGB, R-G and Grayscale color formats. To reach the proposed goal, a patch dataset containing bacilli (positive patches) and without bacilli (negative patches) was generated. This patch dataset was used for training three different RNC architectures. Then, Non-maximum Suppression (NMS) algorithm was applied using CNN models and complete smear images for bacillus detection. Best results in the patch classification stage were obtained using R-G and RGB images and two CNN models, achieving an accuracy of 99% in both cases. At final stage, Bacilli detection in full smear images, best results were achieved using RGB images reaching a Precision of 56,82%, Recall of 86,15% and F1-score of 68,47%. / A Tuberculose (TB) é uma doença causada por uma bactéria de crescimento lento, Mycobacterium tuberculosis (MT) e desde o ano 2000 tem sido incluída entre as dez causas principais de morte a nível mundial. No ano 2015 o Brasil ocupou a 18ª posição em incidência de tuberculose, representando 9% dos casos estimados no mundo, e 33% dos estimados para as Américas. O exame de baciloscopia de campo claro é o mais utilizado em países em desenvolvimento para o diagnóstico e acompanhamento da doença. Desde o ano de 2008 têm sido desenvolvidos trabalhos pela comunidade científica focados na detecção do bacilo da TB visando a automatização da baciloscopia de campo claro. Esses estudos utilizaram bases de dados com diferentes quantidades de imagens, exploraram aspectos de cor dos bacilos e aplicaram técnicas de Processamento Digital de Imagens e/ou Aprendizado de Máquina, e mais recentemente Aprendizado de Máquina Profundo. Entretanto, verificou-se que técnicas de Aprendizado de Máquina Profundo não têm sido exploradas utilizando bases de dados de imagens de baciloscopia robustas que refletem as condições reais dos exames de baciloscopia de campo claro. O presente trabalho visa o desenvolvimento de um método de detecção automática do bacilo da TB mediante a utilização de Redes Neurais Convolutivas (RNC), utilizando conjuntos de imagens baciloscópicas de 2 pacientes nos formatos de cor RGB, R-G e Escala de Cinza. Para atingir o objetivo proposto, foi gerada uma base de dados de patches contendo bacilos (positivos) e patches sem bacilos (negativos), os quais foram utilizados no treinamento de três arquiteturas diferentes de RNC. Posteriormente, foi aplicado o algoritmo Non-maximum Suppression utilizando imagens completas de baciloscopia para detectar cada bacilo. Os melhores resultados na etapa de classificação de patches foram obtidos utilizando as imagens de baciloscopia R-G e RGB e dois modelos RNC de duas e três camadas convolutivas, alcançando uma acurácia de 99%. Na etapa final de detecção dos bacilos nas imagens completas de baciloscopia os melhores resultados foram alcançados utilizando as imagens no formato RGB atingindo um Precision de 56,82%, um Recall de 86,15% e um F1-score de 68,47%.

Submitted by JÚLIO HEBER SILVA (julioheber@yahoo.com.br) on 2016-10-25T17:08:33Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Gracielly da Silva Santana - 2016.pdf: 4054467 bytes, checksum: 187165e8a87b82a637305929a11058af (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Jaqueline Silva (jtas29@gmail.com) on 2016-10-27T17:26:52Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Gracielly da Silva Santana - 2016.pdf: 4054467 bytes, checksum: 187165e8a87b82a637305929a11058af (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-27T17:26:52Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Gracielly da Silva Santana - 2016.pdf: 4054467 bytes, checksum: 187165e8a87b82a637305929a11058af (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2016-09-26 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / This work is meant to study some properties of the four elementary operations on the set of natural numbers. Some relevant aspects to Decimal Numbering System will be verified as well as the expansion of a number on that system. It will also demonstrate the usage of the "Golden Beads", a very useful pedagogical resource when it comes to understanding the Decimal Numbering System and even its usage to solve one of the elementary operations. Therefore, some of the algorithms that can be used to solve each of the four operations: addition, subtraction, multiplication and division. / Neste trabalho, estudaremos algumas propriedades das quatro operações elementares no Conjunto dos Números Naturais. Verificaremos alguns aspectos pertinentes ao Sistema de Numeração Decimal, bem como a expansão de um número nesse sistema. Aproveitaremos para mostrar um pouco da utilização do Material Dourado que é um recurso pedagógico muito útil, quando se trata de compreender o Sistema de Numeração Decimal e até mesmo para efetuarmos uma das operações elementares. A partir daí mostraremos alguns algoritmos que podem ser utilizados para resolvermos cada uma das quatro operações: adição, subtração, multiplicação e divisão.

INTRODUÇÃO: Acredita-se cada vez mais que o tempo para se observar a resposta ao antipsicótico é curto, sendo possível nas primeiras duas semanas já prever se o paciente responderá em 12 semanas. Entretanto, a maior parte das evidências que sustentam tal hipótese provém da análise de dados de estudos controlados duplo-cegos, que não definiam o conceito de início de ação de antipsicóticos, o que pode gerar uma certa confusão quanto às expectativas de resposta. Neste estudo, testamos se a ausência de melhora mínima de 20% da PANSS nas primeiras duas semanas correlacionava-se a ausência de resposta em 12 semanas. MÉTODOS: Foi feita a avaliação do tempo de resposta ao tratamento antipsicótico, utilizando o algoritmo de tratamento do IPAP, que recomenda o uso de monoterapia por 4 a 6 semanas, e troca por outro antipsicótico em caso de ausência de resposta. Os pacientes incluídos tinham esquizofrenia de início recente pelos critérios DSM-IV e foram aleatorizados para receber tratamento com antipsicótico de primeira geração (APG) ou de segunda geração (ASG). Foi considerada resposta ao tratamento a redução média de pelo menos 30% dos sintomas, em comparação com a PANSS inicial.Os pacientes foram avaliados pela PANSS a cada 2 semanas, durante 12 semanas. RESULTADOS: Foram incluídos 22 pacientes (APG, N=10 e ASG, N=12). Não houve diferença quanto ao tempo ou taxa de resposta entre os grupos; 20% (4) dos pacientes não responderam ao tratamento, enquanto 65% (13) responderam; 15% (3) abandonaram um tratamento. Um paciente não pôde ser avaliado pela PANSS e não teve seus dados incluídos na análise. Não houve correlação entre melhora nas primeiras 2 semanas e resposta em 12 semanas. A mudança média da 11 PANSS em relação ao basal foi significante a partir da 4a semana (p=0,43), e houve melhora progressiva ao longo das 12 semanas. Ambos os grupos tiveram a mesma proporção de substituições de medicamentos, sendo que não houve diferença, em termos de porcentagem de respondedores, entre os que trocaram o medicamento e entre os que permaneceram com a mesma medicação inicial. CONCLUSÕES: A ausência de resposta nas primeiras duas semanas não prediz ausência de resposta em 12 semanas. O tempo para avaliar a resposta clínica a um medicamento antipsicótico é de pelo menos quatro semanas. Aguardar o efeito do medicamento parece ser mais importante que trocar de medicamento nas primeiras 4 semanas / INTRODUCTION: It has been widely accepted that time to observe response to antipsychotic is short, with a response in 2 weeks predicting response or nonresponse in 12 weeks. However, most evidence for this hypothesis come from controlled doubleblind trials, which did not assess the onset of action, but clinical response, generating some false expectancies regarding clinical response. In this study, we assessed whether the lack of improvement in 2 weeks would predict nonresponse in 12 weeks. METHODS: We assessed time to response to antipsychotic through a treatment algorithm IPAP, which recommends monotherapy during 4-6 weeks and switch to another antipsychotic in case of nonresponse. Subjects with recent onset schizophrenia according to DSM-IV criteria were included and randomized to receive first generation antipsychotic (FGA) or second generation (SGA). Response was considered as at least 30% reduction of PANSS. Subjects were assessed every 2 weeks, during the 12-week study period. RESULTS: 22 subjects were included (FGA: 10; SGA: 12). There was no difference between groups in terms of response rate; overall 20% (4) did not respond in 12 weeks and 65% responded; 15% (3) dropped out. Data from one patient was not included in the analysis due to impossibility of assessment with PANSS. No correlation was found between response in 2 weeks and response in 12 weeks. Significant mean change at PANSS was observed in the fourth week (p= 0,43). The need for switch was similar in both groups, and improvement was progressive throughout the 12 weeks. Response rate was similar in the group that switched and the group that remained with first antipsychotic. CONCLUSIONS: Lack of response in 2 weeks does not predict lack 13 of response in 12 weeks. Time to assess clinical response é at least four weeks. Looking forward to drug effect seems to be more important for the outcome in 12 weeks than switching the drug in the first 4 weeks

Neste trabalho são desenvolvidos métodos numéricos para inversão da transformada de Laplace, fazendo-se uso de polinômios trigonométricos e de Laguerre. Sua utilização é ilustrada num problema de fronteira móvel da área de engenharia nuclear, através do algoritmo computacional ALG-619. Uma revisão dos aspectos analíticos básicos da transformada de Laplace e sua utilização na resolução de equações diferenciais parciais é apresentada de maneira suscinta.

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:37:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DAVILA PATRICIA FERREIRA CRUZ.pdf: 3761174 bytes, checksum: 5bdf7491a01f52fa9d31b6f66eca7c87 (MD5) Previous issue date: 2015-06-17 / With the popularization of Internet, the advancement of electronic devices and the ease of storage, the volume of data stored and available at companies has increased substantially. Therefore, it becomes necessary to use intelligent techniques to extract useful information and knowledge from these data. In this context, Data Mining has been the aim of several researches by providing a set of intelligent techniques to the exploration of large volumes of data. The present project aims to research and develop new algorithms inspired by the collective behavior of bee colonies for solving complex clustering and classification tasks. More specifically, this project proposes adaptations of an optimization algorithm inspired by the behavior of bees so that it can be applied to solve clustering problems and also for positioning centers of RBF neural networks. The proposed approaches were applied to several benchmark problems with promising results. / Com a popularização da Internet, o avanço dos dispositivos eletrônicos e a facilidade de armazenamento, o volume de dados armazenados e disponibilizados por empresas de diversos ramos tem aumentado rapidamente. Com isso, torna-se necessária a utilização de técnicas avançadas capazes de extrair desses dados informações úteis e conhecimentos que, na maioria das vezes, estão implícitos. Nesse contexto, a Mineração de Dados tem sido alvo de diversas pesquisas por prover um conjunto de técnicas inteligentes para a exploração de grandes volumes de dados. O presente projeto visa à investigação e desenvolvimento de novos algoritmos inspirados no comportamento coletivo das colônias de abelhas para aplicação em problemas complexos de classificação e agrupamentos de dados, que são importantes tarefas da Mineração de Dados. Mais especificamente, esse projeto propõe adaptações de um algoritmo de otimização inspirado no comportamento de abelhas, sua aplicação em problemas de agrupamento de dados e para o posicionamento de centros de redes neurais do tipo RBF. Os resultados experimentais em bases de dados da literatura mostraram a viabilidade e benefícios das propostas, tanto para problemas de agrupamento, quanto para problemas de classificação.

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:38:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Douglas Nunes de Oliveira.pdf: 2639611 bytes, checksum: aa451c77b140c40c8a504474462ded1e (MD5) Previous issue date: 2008-09-17 / Probabilistic cellular automata can be used to model the spreading of contagious diseases in a population composed by susceptible, infected and recovered individuals. At each time step, a susceptible individual can either remain susceptible or contract the disease from infected individuals, where the probability related to the contagion depends on the number of infected individuals in contact with this susceptible individual. At each time step, an infected individual may (probabilistically) either remain infected or recuperate or die by the disease or die by other causes. A recovered individual, at each iteration, can either remain as he/she is or die. When an infected or recovered individual dies, a susceptible one appears in his/her place; thus, the population remains constant. Here, genetic algorithms are employed to identify the probability values concerning the processes of infection, cure and death, from epidemiological data from Arizona (USA) for measles. The goal is to obtain a model based on probabilistic rules of state transitions able of reproducing this time series and to verify the quality of the model prediction. This work reveals that the predictions are strongly influenced by the lattice dimension of the cellular automaton and by limitations imposed to the probability values. / Autômatos celulares probabilistas podem ser usados para modelar a propagação de doenças contagiosas numa população composta por indivíduos suscetíveis, infectados e recuperados da infecção. A cada passo de tempo, um indivíduo suscetível pode ou permanecer suscetível ou contrair a doença de infectados, sendo a probabilidade associada ao contágio dependente do número de infectados em contato com esse suscetível. A cada passo de tempo, um indivíduo infectado pode (probabilisticamente) permanecer infectado, ou se recuperar, ou morrer pela doença ou morrer de outras causas. Um indivíduo recuperado pode, a cada iteração, ou permanecer como está ou morrer. Quando um indivíduo infectado ou recuperado morre, nasce, em seu lugar, um suscetível, de modo que a população permanece constante. Aqui, algoritmos genéticos são empregados para identificar os valores das probabilidades associadas aos processos de infecção, recuperação e morte, a partir de dados epidemiológicos do Arizona (EUA) para catapora. O objetivo é obter um modelo baseado em regras probabilistas de transição de estados capaz de reproduzir essa série temporal e verificar a qualidade da previsão do modelo. Este trabalho revela que as previsões são fortemente influenciadas pelo tamanho do reticulado do autômato celular e por restrições impostas aos valores das probabilidades.

Submitted by Marta Toyoda (1144061@mackenzie.br) on 2018-05-02T21:35:34Z No. of bitstreams: 2 DEIVISON MARQUES GANDINI.pdf: 718569 bytes, checksum: 17068734115834a9f648e43cf2ee4b15 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Paola Damato (repositorio@mackenzie.br) on 2018-06-08T20:54:15Z (GMT) No. of bitstreams: 2 DEIVISON MARQUES GANDINI.pdf: 718569 bytes, checksum: 17068734115834a9f648e43cf2ee4b15 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-08T20:54:15Z (GMT). No. of bitstreams: 2 DEIVISON MARQUES GANDINI.pdf: 718569 bytes, checksum: 17068734115834a9f648e43cf2ee4b15 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-02-21 / Epidemiological studies aim to understand and predict the spreading of contagious diseases. In many of these studies, SIR-type models are employed. In these models, each individual of the host population is, at each time step, in one of three states: susceptible (S), infected (I) or recovered (R). In this dissertation, a SIR model is implemented by using a probabilistic cellular automaton (PCA). The PCA parameters are identi ed by using a genetic algorithm and two data sets: ctitious data and realistic data of varicella cases in Germany prior to the vaccination era. This work shows that di erent sets of PCA parameters can lead to similar steady-state solutions. The limitations of the identi cation procedure are discussed, especially in the case of realistic data, in which the amount of infected individuals is too small. / Estudos epidemiológicos buscam entender e prever a propagação de doen_cas contagiosas. Em muitos desses estudos, empregam-se modelos do tipo SIR. Nesses modelos, cada indivíduo da população hospedeira está, a cada passo de tempo, em um de três estados: suscetível (S), infectado (I) ou recuperado (R). Nesta dissertação, um modelo SIR é implementado usando um autômato celular probabilista (ACP). Os parâmetros do ACP são identificados usando um algoritmo genético e dois conjuntos de dados: dados fictícios e dados realistas de casos de varicela na Alemanha antes da era da vacinação. Este trabalho mostra que conjuntos distintos de parâmetros do ACP podem levar a soluções em regime permanente similares. As limitações do procedimento de identificação são discutidas, principalmente no caso de dados realistas, em que a quantidade de infectados é muito pequena.

ALGORITMOS de Estimação de Distribuição (EDAs) compõem uma frente de pesquisa em Computação Evolutiva que tem apresentado resultados promissores para lidar com problemas complexos de larga escala. Nesse contexto, destaca-se o Algoritmo de Otimização Bayesiano (BOA) que usa um modelo probabilístico multivariado (representado por uma rede Bayesiana) para gerar novas soluções a cada iteração. Baseado no BOA e na investigação de algoritmos de detecção de estrutura de comunidades (para melhorar os modelos multivariados construídos), propõe-se dois novos algoritmos denominados CD-BOA e StrOp. Mostra-se que ambos apresentam vantagens significativas em relação ao BOA. O CD-BOA mostra-se mais flexível que o BOA, ao apresentar uma maior robustez a variações dos valores de parâmetros de entrada, facilitando o tratamento de uma maior diversidade de problemas do mundo real. Diferentemente do CD-BOA e BOA, o StrOp mostra que a detecção de comunidades a partir de uma rede Bayesiana pode modelar mais adequadamente problemas decomponíveis, reestruturando-os em subproblemas mais simples, que podem ser resolvidos por uma busca gulosa, resultando em uma solução para o problema original que pode ser ótima no caso de problemas perfeitamente decomponíveis, ou uma aproximação, caso contrário. Também é proposta uma nova técnica de reamostragens para EDAs (denominada REDA). Essa técnica possibilita a obtenção de modelos probabilísticos mais representativos, aumentando significativamente o desempenho do CD-BOA e StrOp. De uma forma geral, é demonstrado que, para os casos testados, CD-BOA e StrOp necessitam de um menor tempo de execução do que o BOA. Tal comprovação é feita tanto experimentalmente quanto por análise das complexidades dos algoritmos. As características principais desses algoritmos são avaliadas para a resolução de diferentes problemas, mapeando assim suas contribuições para a área de Computação Evolutiva / ESTIMATION of Distribution Algorithms represent a research area which is showing promising results, especially in dealing with complex large scale problems. In this context, the Bayesian Optimization Algorithm (BOA) uses a multivariate model (represented by a Bayesian network) to find new solutions at each iteration. Based on BOA and in the study of community detection algorithms (to improve the constructed multivariate models), two new algorithms are proposed, named CD-BOA and StrOp. This paper indicates that both algorithms have significant advantages when compared to BOA. The CD-BOA is shown to be more flexible, being more robust when using different input parameters, what makes it easier to deal with a greater diversity of real-world problems. Unlike CD-BOA and BOA, StrOp shows that the detection of communities on a Bayesian network more adequately models decomposable problems, resulting in simpler subproblems that can be solved by a greedy search, resulting in a solution to the original problem which may be optimal in the case of perfectly decomposable problems, or a fair approximation if not. Another proposal is a new resampling technique for EDAs (called REDA). This technique results in multivariate models that are more representative, significantly improving the performance of CD-BOA and StrOp. In general, it is shown that, for the scenarios tested, CD-BOA and StrOp require lower running time than BOA. This indication is done experimentally and by the analysis of the computational complexity of the algorithms. The main features of these algorithms are evaluated for solving various problems, thus identifying their contributions to the field of Evolutionary Computation