Made available in DSpace on 2015-04-22T22:00:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Jose Elidelson Carvalho.pdf: 703131 bytes, checksum: e19421085c622156430085868340687b (MD5) Previous issue date: 2007-12-28 / SUFRAMA - Superintendência da Zona Franca de Manaus / The optimization of SMD electronics components assembly in printed circuit boards has been target of intensive research for it is one of the important point in production lines efficiency of the electronic industry. Among many techniques utilized for solving this kind of problem are the Genetics Algorithms also called Evolutionary Algorithms due it analogy with natural biologic evolution. Another kind of Evolutionary Algorithms called Memetics Algorithm has presented better results than Genetics Algorithms in many application fields. So this work proposes an investigation about using this algorithm for solving the SMD sequence placement problem. Many tests were done using Genetic and Memetics Algorithms on different placement sequence sets and the results showed a better performance of Memetic Algorithms related to Genetic Algorithms. So Memetics Algorithms has been showed to be an important tool on solving the problem of SMD placement sequence. / A otimização da seqüência de montagem de componentes SMD em placas de circuito impresso tem sido alvo de intensa pesquisa por ser um dos pontos fundamentais para a eficiência de linhas de produção de placas em indústrias de produtos eletrônicos. Entre as diversas técnicas utilizadas para resolver este tipo de problema estão os Algoritmos Genéticos chamados também de evolucionários por sua analogia com a evolução biológica natural das espécies. Outro tipo de algoritmo evolucionário chamado de Algoritmo Memético tem apresentado melhores resultados que os Algoritmos Genéticos em diversas áreas de pesquisa. Portanto este trabalho propõe uma investigação do uso deste algoritmo na resolução do problema da otimização da seqüência de montagem de componentes SMD. Foram feitos diversos testes usando Algoritmos Genéticos e Meméticos em diferentes seqüências de montagem e os resultados mostraram um melhor desempenho dos Algoritmos Meméticos em relação aos Genéticos. Portanto os Algoritmos Meméticos se mostraram uma promissora ferramenta para a otimização deste problema.

This dissertation presents a cartographic approach to the dynamic vehicle routing problem with time windows and stochastic customers (DVRPTWSC). The objectives are to minimize the total travel time and maximize the number of new requests served. Addressing the DVRPTWSC requires solving the vehicle routing problem with time windows (VRPTW). A memetic algorithm (MA) for the VRPTW is proposed. The MA prunes the search space using the information gathered by a clustering procedure, which is applied to customers spatial data. The cartographic approach to the DVRPTWSC is incorporated into a multiagent system where a dispatcher agent plans the routes for vehicle agents. Before creating the initial routing plan, a cartographic processing is applied. This procedure uses hierarchical clustering to divide the region where customers are located into a hierarchy of nested regions. The initial routing plan considers known requests and potential requests sampled from known probability distributions. It is created using the search operators of the MA, which in turn use the information obtained from the hierarchical clustering to perform the search. Over the planning horizon, the dispatcher updates the routing plan: Potential requests that were included in the initial routing plan and do not materialize are removed and new requests are processed using the assignation of requests based on nested regions (ARNR). The ARNR procedure is aimed at reducing the number of vehicles considered for serving new requests. It tries to assign the requests among the vehicles that can serve them at low detour costs. The nested regions created in the cartographic processing are used to identify such vehicles. Experimental results show that the proposed MA performs competitively with state-of-the-art heuristics for the VRPTW. The proposed approach to the DVRPTWSC outperforms approaches that do not include potential requests in the initial routing plan. The use of the ARNR procedure significantly reduces the number of vehicles considered for serving new requests, and it yields solutions similar to those obtained when considering all vehicles in operation. The proposed approach performs consistently under three levels of dynamism: low, medium, and high. / Esta dissertação apresenta uma abordagem cartográfica para o problema de roteamento de veículos dinâmico com janelas de tempo e clientes estocásticos (DVRPTWSC, por sua sigla em inglês). Os objetivos considerados são minimizar o tempo total de viagem e maximizar o número de pedidos novos atendidos. Para abordar o DVRPTWSC é necessário resolver o problema de roteamento de veículos com janelas de tempo (VRPTW, por sua sigla em inglês). Assim, para tratar o VRPTW propõe-se um algoritmo memético (MA, por sua sigla em inglês). O MA reduz o espaço de busca usando informação obtida por meio de um procedimento de clusterização, o qual é aplicado aos dados espaciais dos clientes. Para o DVRPTWSC, a abordagem cartográfica é incorporada em um sistema multiagente, no qual um agente roteirizador planeja as rotas para os agentes veículos. O processamento cartográfico é aplicado antes de criar o plano de rotas inicial para o DVRPTWSC. Este procedimento usa clusterização hierárquica para dividir a região onde estão os clientes em uma hierarquia de regiões encaixadas. O plano de rotas inicial considera pedidos conhecidos e pedidos potenciais amostrados de distribuições de probabilidade conhecidas. Para obter o plano de rotas inicial, usam-se os operadores de busca do MA, os quais utilizam a informação obtida da clusterização hierárquica para fazer a busca. Ao longo do horizonte de planejamento, o roteirizador atualiza o plano de rotas: Pedidos potenciais que foram considerados no plano de rotas inicial e que não foram consolidados são removidos e novos pedidos são incluídos usando o procedimento assignation of requests based on nested regions (ARNR). O procedimento ARNR visa reduzir o número de veículos considerados para atender novos pedidos. Para isso, tenta designar os novos pedidos aos veículos disponíveis para o atendimento que possuem os menores custos de desvio da rota pré-determinada. As regiões encaixadas criadas no processamento cartográfico são utilizadas para identificar esses veículos. Para o VRPTW, resultados experimentais mostram que o MA proposto é competitivo com métodos do estado da arte. A abordagem proposta para o DVRPTWSC supera abordagens que não incluem pedidos potenciais no plano de rotas inicial. O uso do procedimento ARNR reduz significativamente o número de veículos considerados para atender novos pedidos, e produz soluções similares às produzidas quando se consideram todos os veículos em operação. A abordagem desenvolvida para o DVRPTWSC tem um desempenho consistente para três níveis de dinamismo: baixo, médio e alto.

Este trabalho trata do problema de alocação de estações rádio base (ERBs) para o sistema de telefonia celular de 4G, que no Brasil utiliza o protocolo LTE (Long Term Evolution). Tal problema consiste em dada uma determinada região geográfica, onde se encontram os possíveis clientes, dispor antenas de modo a cobrir a maior área possível da região em estudo, levando em consideração a capacidade de cada antena em atender os clientes com qualidade de serviço. O algoritmo apresentado calcula o raio de alcance da ERB, a quantidade mínima de ERBs necessárias para cobrir a região em estudo e a localização de cada ERB. Para que o algoritmo pudesse ser desenvolvido foi investigado o sistema de comunicação LTE, modelos de propagação de sinal além do algoritmo memético, visto que a alocação de ERBs é um problema NP-difícil. Para o raio de ação da célula foi considerado, além do modelo de propagação, o calculo de link budget, throughput e relação sinal ruído. Por fim, uma comparação entre o LTE operando nas faixas de frequências de 700 MHz e 2,5 GHz foi realizado. O algoritmo de alocação de ERBs se mostrou eficiente cobrindo mais de 80% da área de estudo em 29 dos 30 casos analisados. Com relação a frequência, o LTE se mostrou mais adequado operando em 700 MHz pois a quantidade de ERBs para cobertura da área de estudo é menor se comparado a frequências de 2,5 GHz. / This work deals with the issue of radio base stations (RBSs) allocation for the 4G cell phone system, which in Brazil uses the LTE (Long Term Evolution) protocol. Such problem consists in a certain geographical region, where potential customers might be found, having antennas to cover the largest possible area of the region under study, taking into account the capacity of each antenna to serve customers with quality of service. The presented algorithm calculates the range of the RBS station, the minimum amount of necessary RBS to cover the area under study and the location of each RBS. In order to the algorithm to be developed the LTE communication system was investigated, signal propagation models beyond memetic algorithm, since the RBS allocation is a NP-hard problem. For the cell’s range of action it was considered, besides the model of propagation, the link budget calculation, throughput and noise signal relation. Therefore, a comparison between LTE operating on 700 MHz and 2,5 GHz frequencies was made. The RBS allocation algorithm was efficient covering more than 80% of the study area in 29 from the 30 analyzed cases. In relation to the frequency, LTE was considered more adequate operating on 700 MHz, for the quantity of RBS to cover the study area is smaller, if compared to 2,5 GHz frequencies.

Submitted by Irvana Coutinho (irvana@ufpa.br) on 2013-01-28T13:46:14Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Tese_AlgoritmosCulturaisAbordagem.pdf: 1360669 bytes, checksum: 17fb217e7255ede1a2f4ac1767703825 (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Rosa Silva(arosa@ufpa.br) on 2013-01-28T17:07:35Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Tese_AlgoritmosCulturaisAbordagem.pdf: 1360669 bytes, checksum: 17fb217e7255ede1a2f4ac1767703825 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-01-28T17:07:35Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Tese_AlgoritmosCulturaisAbordagem.pdf: 1360669 bytes, checksum: 17fb217e7255ede1a2f4ac1767703825 (MD5) Previous issue date: 2012 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / FAPESPA - Fundação Amazônia de Amparo a Estudos e Pesquisas / Em muitos problemas de otimização há dificuldades em alcançar um resultado ótimo ou mesmo um resultado próximo ao valor ótimo em um tempo viável, principalmente quando se trabalha em grande escala. Por isso muitos desses problemas são abordados por heurísticas ou metaheurísticas que executam buscas por melhores soluções dentro do espaço de busca definido. Dentro da computação natural estão os Algoritmos Culturais e os Algoritmos Genéticos, que são considerados metaheurísticas evolutivas que se complementam devido ao mecanismo dual de herança cultura/genética. A proposta do presente trabalho é estudar e utilizar tais mecanismos acrescentando tanto heurísticas de busca local como multipopulações aplicados em problemas de otimização combinatória (caixeiro viajante e mochila), funções multimodais e em problemas restritos. Serão executados alguns experimentos para efetuar uma avaliação em relação ao desempenho desses mecanismos híbridos e multipopulacionais com outros mecanismos dispostos na literatura de acordo com cada problema de otimização aqui abordado. / In many optimization problems is hard to reach a good result or a result close to the optimum value in a feasible time, especially when working on large scale. So, many of these problems are addressed by heuristics or metaheuristics running search for better solutions within the defined search space. Within the natural computing algorithms there are the cultural and genetic algorithms. These are evolutionary metaheuristics complement each other due to the dual mechanism of cultural heritage/genetic. The purpose of this paper is to study and use such mechanisms adding local search heuristics and multipopulation applied to combinatorial optimization problems (knapsack and travel salesman problems), constrained problems and multimodal functions. Some experiments have been conducted to assess the performance of the proposed combination of meta-heuristisc and heuristics mechanisms against approaches found in literature as applied to problem addressed here.

This dissertation presents a cartographic approach to the dynamic vehicle routing problem with time windows and stochastic customers (DVRPTWSC). The objectives are to minimize the total travel time and maximize the number of new requests served. Addressing the DVRPTWSC requires solving the vehicle routing problem with time windows (VRPTW). A memetic algorithm (MA) for the VRPTW is proposed. The MA prunes the search space using the information gathered by a clustering procedure, which is applied to customers spatial data. The cartographic approach to the DVRPTWSC is incorporated into a multiagent system where a dispatcher agent plans the routes for vehicle agents. Before creating the initial routing plan, a cartographic processing is applied. This procedure uses hierarchical clustering to divide the region where customers are located into a hierarchy of nested regions. The initial routing plan considers known requests and potential requests sampled from known probability distributions. It is created using the search operators of the MA, which in turn use the information obtained from the hierarchical clustering to perform the search. Over the planning horizon, the dispatcher updates the routing plan: Potential requests that were included in the initial routing plan and do not materialize are removed and new requests are processed using the assignation of requests based on nested regions (ARNR). The ARNR procedure is aimed at reducing the number of vehicles considered for serving new requests. It tries to assign the requests among the vehicles that can serve them at low detour costs. The nested regions created in the cartographic processing are used to identify such vehicles. Experimental results show that the proposed MA performs competitively with state-of-the-art heuristics for the VRPTW. The proposed approach to the DVRPTWSC outperforms approaches that do not include potential requests in the initial routing plan. The use of the ARNR procedure significantly reduces the number of vehicles considered for serving new requests, and it yields solutions similar to those obtained when considering all vehicles in operation. The proposed approach performs consistently under three levels of dynamism: low, medium, and high. / Esta dissertação apresenta uma abordagem cartográfica para o problema de roteamento de veículos dinâmico com janelas de tempo e clientes estocásticos (DVRPTWSC, por sua sigla em inglês). Os objetivos considerados são minimizar o tempo total de viagem e maximizar o número de pedidos novos atendidos. Para abordar o DVRPTWSC é necessário resolver o problema de roteamento de veículos com janelas de tempo (VRPTW, por sua sigla em inglês). Assim, para tratar o VRPTW propõe-se um algoritmo memético (MA, por sua sigla em inglês). O MA reduz o espaço de busca usando informação obtida por meio de um procedimento de clusterização, o qual é aplicado aos dados espaciais dos clientes. Para o DVRPTWSC, a abordagem cartográfica é incorporada em um sistema multiagente, no qual um agente roteirizador planeja as rotas para os agentes veículos. O processamento cartográfico é aplicado antes de criar o plano de rotas inicial para o DVRPTWSC. Este procedimento usa clusterização hierárquica para dividir a região onde estão os clientes em uma hierarquia de regiões encaixadas. O plano de rotas inicial considera pedidos conhecidos e pedidos potenciais amostrados de distribuições de probabilidade conhecidas. Para obter o plano de rotas inicial, usam-se os operadores de busca do MA, os quais utilizam a informação obtida da clusterização hierárquica para fazer a busca. Ao longo do horizonte de planejamento, o roteirizador atualiza o plano de rotas: Pedidos potenciais que foram considerados no plano de rotas inicial e que não foram consolidados são removidos e novos pedidos são incluídos usando o procedimento assignation of requests based on nested regions (ARNR). O procedimento ARNR visa reduzir o número de veículos considerados para atender novos pedidos. Para isso, tenta designar os novos pedidos aos veículos disponíveis para o atendimento que possuem os menores custos de desvio da rota pré-determinada. As regiões encaixadas criadas no processamento cartográfico são utilizadas para identificar esses veículos. Para o VRPTW, resultados experimentais mostram que o MA proposto é competitivo com métodos do estado da arte. A abordagem proposta para o DVRPTWSC supera abordagens que não incluem pedidos potenciais no plano de rotas inicial. O uso do procedimento ARNR reduz significativamente o número de veículos considerados para atender novos pedidos, e produz soluções similares às produzidas quando se consideram todos os veículos em operação. A abordagem desenvolvida para o DVRPTWSC tem um desempenho consistente para três níveis de dinamismo: baixo, médio e alto.

O campo da Biometria abarca uma grande variedade de tecnologias usadas para identificar e verificar a identidade de uma pessoa por meio da mensuração e análise de vários aspectos físicos e/ou comportamentais do ser humano. Diversas modalidades biométricas têm sido propostas para reconhecimento de pessoas, como impressões digitais, íris, face e voz. Estas modalidades biométricas possuem características distintas em termos de desempenho, mensurabilidade e aceitabilidade. Uma questão a ser considerada com a aplicação de sistemas biométricos em mundo real é sua robustez a ataques por circunvenção, repetição e ofuscação. Esses ataques estão se tornando cada vez mais frequentes e questionamentos estão sendo levantados a respeito dos níveis de segurança que esta tecnologia pode oferecer. Recentemente, sinais biomédicos, como eletrocardiograma (ECG), eletroencefalograma (EEG) e eletromiograma (EMG) têm sido estudados para uso em problemas envolvendo reconhecimento biométrico. A formação do sinal do ECG é uma função da anatomia estrutural e funcional do coração e dos seus tecidos circundantes. Portanto, o ECG de um indivíduo exibe padrão cardíaco único e não pode ser facilmente forjado ou duplicado, o que tem motivado a sua utilização em sistemas de identificação. Entretanto, a quantidade de características que podem ser extraídas destes sinais é muito grande. A seleção de característica tem se tornado o foco de muitas pesquisas em áreas em que bases de dados formadas por dezenas ou centenas de milhares de características estão disponíveis. Seleção de característica ajuda na compreensão dos dados, reduzindo o custo computacional, reduzindo o efeito da maldição da dimensionalidade e melhorando o desempenho do preditor. O foco da seleção de característica é selecionar um subconjunto de característica a partir dos dados de entrada, que pode descrever de forma eficiente os dados de entrada ao mesmo tempo reduzir os efeitos de ruídos ou características irrelevantes e ainda proporcionar bons resultados de predição. O objetivo desta dissertação é analisar o impacto de algumas técnicas de seleção de característica tais como, Busca Gulosa, Seleção \\textit, Algoritmo Genético, Algoritmo Memético, Otimização por Enxame de Partículas sobre o desempenho alcançado pelos sistemas biométricos baseado em ECG. Os classificadores utilizados foram $k$-Vizinhos mais Próximos, Máquinas de Vetores Suporte, Floresta de Caminhos Ótimos e classificador baseado em distância mínima. Os resultados demonstram que existe um subconjunto de características extraídas do sinal de ECG capaz de fornecer altas taxas de reconhecimento / The field of biometrics includes a variety of technologies used to identify and verify the identity of a person by measuring and analyzing various physical and/or behavioral aspects of the human being. Several biometric modalities have been proposed for recognition of people, such as fingerprints, iris, face and speech. These biometric modalities have distinct characteristics in terms of performance, measurability and acceptability. One issue to be considered with the application of biometric systems in real world is its robustness to attacks by circumvention, spoof and obfuscation. These attacks are becoming more frequent and more questions are being raised about the levels of security that this technology can offer. Recently, biomedical signals, as electrocardiogram (ECG), electroencephalogram (EEG) and electromyogram (EMG) have been studied for use in problems involving biometric recognition. The ECG signal formation is a function of structural and functional anatomy of the heart and its surrounding tissues. Therefore, the ECG of an individual exhibits unique cardiac pattern and cannot be easily forged or duplicated, that have motivated its use in various identification systems. However, the amount of features that can be extracted from this signal is very large. The feature selection has become the focus of much research in areas where databases formed by tens or hundreds of thousands of features are available. Feature Selection helps in understanding data, reducing computation requirement, reducing the effect of curse of dimensionality and improving the predictor performance. The focus of feature selection is to select a subset of features from the input which can efficiently describe the input data while reducing effects from noise or irrelevant features and still provide good prediction results. The aim of this dissertation is to analyze the impact of some feature selection techniques, such as, greedy search, Backward Selection, Genetic Algorithm, Memetic Algorithm, Particle Swarm Optimization on the performance achieved by biometric systems based on ECG. The classifiers used were $k$-Nearest Neighbors, Support Vector Machines, Optimum-Path Forest and minimum distance classifier. The results demonstrate that there is a subset of features extracted from the ECG signal capable of providing high recognition rates

Submitted by Maicon Juliano Schmidt (maicons) on 2015-03-23T14:28:22Z No. of bitstreams: 1 Luan Carlos Nesi.pdf: 100100607 bytes, checksum: 6012e0f177d7b8f3807de72ff7d98315 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-23T14:28:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Luan Carlos Nesi.pdf: 100100607 bytes, checksum: 6012e0f177d7b8f3807de72ff7d98315 (MD5) Previous issue date: 2014-03-27 / Milton Valente / Nesse trabalho foi desenvolvido um modelo computacional de Hipermídia Adaptativa para geração de layouts de interface de aplicações. A pesquisa partiu de uma revisão sobre Hipermídia Adaptativa, com um apanhado sobre os conceitos e características dos métodos e técnicas de adaptação a fim de embasar seu desenvolvimento. Após, avaliou-se o uso das metaheurísticas Algoritmo Genético, Busca Tabu e Algoritmo Memético como as ferramentas de apoio no desenvolvimento do modelo. Na sequência, as Redes de Autômatos Estocásticos nortearam a modelagem do formalismo utilizado para a retenção de conhecimento. Dessas bases, foi desenvolvida a prova de conceito. Conseguinte, apresentam-se os experimentos realizados para validação. Os resultados obtidos pelo modelo foram de boa qualidade, indo ao encontro dos objetivos da pesquisa. Como decorrência deste trabalho, obteve-se um sistema capaz de gerar layouts, contemplando as características dos usuários e seus dispositivos, sendo capaz de acompanhar uma tendência de consumo de conteúdos não só mercadológica, mas também, social. / In this paper was developed a computational model of Adaptive Hypermedia for generation of interface layouts of applications. The research began with a review of Adaptive Hypermedia, with an overview of the concepts and characteristics of the methods and adaptation techniques in order to base its development. After, we evaluated the use of metaheuristic Genetic Algorithm, Tabu Search, and Memetic Algorithm as support tools in the development of the model. Following, the Stochastic Automata Networks guided the modeling of the formalism used for knowledge retention. These bases, the proof of concept were developed. Therefore, we present the experiments to validate. The obtained results by the model were of good quality, meeting the research objectives. As results of this work, we obtained a system capable to generate layouts, considering the characteristics of the users and their devices, being able to follow a trend of content consumption not only marketing, but also social.

Submitted by JOSIANE SANTOS DE OLIVEIRA (josianeso) on 2017-06-16T12:13:46Z No. of bitstreams: 2 Leandro Mengue da Silva_.pdf: 1918963 bytes, checksum: 8d329d578b6f3672b670f65fd2f7ea08 (MD5) Leandro Mengue da Silva_.pdf: 1918963 bytes, checksum: 8d329d578b6f3672b670f65fd2f7ea08 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-16T12:13:47Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Leandro Mengue da Silva_.pdf: 1918963 bytes, checksum: 8d329d578b6f3672b670f65fd2f7ea08 (MD5) Leandro Mengue da Silva_.pdf: 1918963 bytes, checksum: 8d329d578b6f3672b670f65fd2f7ea08 (MD5) Previous issue date: 2017-03-23 / CNPQ – Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / A contribuição de metaheurísticas, em especial a dos algoritmos evolutivos, na área de otimização combinatória é de extrema relevância, pois auxiliam na busca de soluções próximas ao ótimo para problemas complexos da vida real cuja resolução em tempo aceitável é inviável devido a sua complexidade computacional, oferecendo uma flexibilidade importante na modelagem do problema. Este trabalho se propõe a apresentar e implementar um modelo computacional a ser utilizado na otimização do escalonamento de ordens de produção utilizando um Algoritmo Memético (AM), que permite a busca tanto da melhor sequência das ordens de produção quanto dos lotes de tamanho variável em que a quantidade de cada operação pode ser subdividida. A possibilidade de utilização de máquinas alternativas, de recursos secundários, de intervalos de indisponibilidade e de lotes de transferência, é apresentada no modelo, o que lhe proporciona grande robustez e aplicabilidade em ambientes de manufatura flexível, permitindo uma modelagem do Flexible Job Shop Scheduling Problem (FJSSP) que reflete com maior fidedignidade a realidade do ambiente fabril, gerando como resultado um escalonamento otimizado e aderente às necessidades da fábrica. Várias instâncias do FJSSP são utilizadas nos testes e os resultados obtidos comprovam que o algoritmo proposto consegue otimizar o escalonamento das ordens de produção de cada instância de maneira eficiente. / The contribution of meta-heuristics, especially evolutionary algorithms, in combinatorial optimization area is extremely important, as they help in finding near optimal solutions to complex real-life problems whose resolution is infeasible in acceptable time due to its computational complexity, offering an important flexibility in the modeling of problem. This study propose to present and implement a computational model to be used in optimizing the production scheduling of manufacturing orders using a Memetic Algorithm that allows to search both the best sequence of jobs as of variable size batches that the quantity of each operation can be subdivided. The possibility of using alternative resources, operations with secondary resources, unavailability intervals and batch transfer lots are features presented in the model, which lends it great robustness and applicability to flexible manufacturing environments, allowing the modeling of Flexible Job Shop Scheduling Problem (FJSSP) that reflects with higher accuracy the real manufacturing environment, generating optimized scheduling results that are adhering to the plant needs. Multiple instances of FJSSP are used in the tests and the results show that the proposed algorithm succeeds in optimizing the scheduling of production orders for each instance so efficient.

Submitted by Liliane Ferreira (ljuvencia30@gmail.com) on 2018-04-04T11:42:16Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Caio José Fernandes Póvoa - 2018.pdf: 6079271 bytes, checksum: 5efa21665d3c5f3bf6b4a58652fff6b4 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2018-04-04T13:23:10Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Caio José Fernandes Póvoa - 2018.pdf: 6079271 bytes, checksum: 5efa21665d3c5f3bf6b4a58652fff6b4 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-04T13:23:10Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Caio José Fernandes Póvoa - 2018.pdf: 6079271 bytes, checksum: 5efa21665d3c5f3bf6b4a58652fff6b4 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-03-22 / This dissertation of master degree describes methods of optimizing routes and allocating towers of overhead power lines, with the objective of meeting technical, structural and constructive constraints, and reducing financial costs. The generated solutions are graphically presented through the transmission line profile and its 3-dimension representation upon the elevation map of the area. For the projects evaluation, elements of structural analysis are used, highlighting the Matrix Structural Analysis for the study of efforts and deformations in the towers and their components. Three methods are proposed, each one using different approaches. First, it will be shown an optimization algorithm based on Evolutionary Computation, characterized by the application of natural selection on individuals generated from mutations and genetic crossover. The second algorithm was inspired by the well-known Nelder-Mead optimization method. The triangular transformations addressed in the original method were adapted and physically implemented to transmission lines. The last optimization algorithm presented is a hybridization of the two previous methods. Finally, a performance comparison of the algorithms, in which each one of them will be applied to three different cases, will be carried out in order to validate them. / Esta dissertação de mestrado descreve métodos de otimização de trajetos e alocação de torres de linhas aéreas de transmissão de energia elétrica, com o objetivo de obedecer a restrições técnicas, estruturais e construtivas, e de reduzir custos financeiros. As soluções encontradas são apresentadas graficamente a partir da plotagem do perfil da linha de transmissão, e da sua representação em três dimensões sobre o mapa de relevo da região. Para a avaliação dos projetos, utilizam-se elementos de análise estrutural, destacando-se a Análise Estrutural Matricial para o estudo dos esforços e deformações nas torres e seus componentes. São propostos três métodos que utilizam abordagens diferentes. Primeiramente, será considerado um algoritmo de otimização baseado na Computação Evolucionária, caracterizando-se pela aplicação da seleção natural ao longo de gerações, em indivíduos gerados a partir de mutações e recombinações. O segundo algoritmo apresentado é inspirado no consagrado método de Nelder-Mead, sendo as transformações triangulares, por ele apresentadas, adaptadas e implementadas fisicamente a linhas de transmissão. O último método de otimização é uma hibridação dos dois métodos anteriores. Por fim, será feita uma comparação de desempenho dos algoritmos apresentados, a partir da aplicação de cada um deles a três estudos de caso distintos para validá-los.

O campo da Biometria abarca uma grande variedade de tecnologias usadas para identificar e verificar a identidade de uma pessoa por meio da mensuração e análise de vários aspectos físicos e/ou comportamentais do ser humano. Diversas modalidades biométricas têm sido propostas para reconhecimento de pessoas, como impressões digitais, íris, face e voz. Estas modalidades biométricas possuem características distintas em termos de desempenho, mensurabilidade e aceitabilidade. Uma questão a ser considerada com a aplicação de sistemas biométricos em mundo real é sua robustez a ataques por circunvenção, repetição e ofuscação. Esses ataques estão se tornando cada vez mais frequentes e questionamentos estão sendo levantados a respeito dos níveis de segurança que esta tecnologia pode oferecer. Recentemente, sinais biomédicos, como eletrocardiograma (ECG), eletroencefalograma (EEG) e eletromiograma (EMG) têm sido estudados para uso em problemas envolvendo reconhecimento biométrico. A formação do sinal do ECG é uma função da anatomia estrutural e funcional do coração e dos seus tecidos circundantes. Portanto, o ECG de um indivíduo exibe padrão cardíaco único e não pode ser facilmente forjado ou duplicado, o que tem motivado a sua utilização em sistemas de identificação. Entretanto, a quantidade de características que podem ser extraídas destes sinais é muito grande. A seleção de característica tem se tornado o foco de muitas pesquisas em áreas em que bases de dados formadas por dezenas ou centenas de milhares de características estão disponíveis. Seleção de característica ajuda na compreensão dos dados, reduzindo o custo computacional, reduzindo o efeito da maldição da dimensionalidade e melhorando o desempenho do preditor. O foco da seleção de característica é selecionar um subconjunto de característica a partir dos dados de entrada, que pode descrever de forma eficiente os dados de entrada ao mesmo tempo reduzir os efeitos de ruídos ou características irrelevantes e ainda proporcionar bons resultados de predição. O objetivo desta dissertação é analisar o impacto de algumas técnicas de seleção de característica tais como, Busca Gulosa, Seleção \\textit, Algoritmo Genético, Algoritmo Memético, Otimização por Enxame de Partículas sobre o desempenho alcançado pelos sistemas biométricos baseado em ECG. Os classificadores utilizados foram $k$-Vizinhos mais Próximos, Máquinas de Vetores Suporte, Floresta de Caminhos Ótimos e classificador baseado em distância mínima. Os resultados demonstram que existe um subconjunto de características extraídas do sinal de ECG capaz de fornecer altas taxas de reconhecimento / The field of biometrics includes a variety of technologies used to identify and verify the identity of a person by measuring and analyzing various physical and/or behavioral aspects of the human being. Several biometric modalities have been proposed for recognition of people, such as fingerprints, iris, face and speech. These biometric modalities have distinct characteristics in terms of performance, measurability and acceptability. One issue to be considered with the application of biometric systems in real world is its robustness to attacks by circumvention, spoof and obfuscation. These attacks are becoming more frequent and more questions are being raised about the levels of security that this technology can offer. Recently, biomedical signals, as electrocardiogram (ECG), electroencephalogram (EEG) and electromyogram (EMG) have been studied for use in problems involving biometric recognition. The ECG signal formation is a function of structural and functional anatomy of the heart and its surrounding tissues. Therefore, the ECG of an individual exhibits unique cardiac pattern and cannot be easily forged or duplicated, that have motivated its use in various identification systems. However, the amount of features that can be extracted from this signal is very large. The feature selection has become the focus of much research in areas where databases formed by tens or hundreds of thousands of features are available. Feature Selection helps in understanding data, reducing computation requirement, reducing the effect of curse of dimensionality and improving the predictor performance. The focus of feature selection is to select a subset of features from the input which can efficiently describe the input data while reducing effects from noise or irrelevant features and still provide good prediction results. The aim of this dissertation is to analyze the impact of some feature selection techniques, such as, greedy search, Backward Selection, Genetic Algorithm, Memetic Algorithm, Particle Swarm Optimization on the performance achieved by biometric systems based on ECG. The classifiers used were $k$-Nearest Neighbors, Support Vector Machines, Optimum-Path Forest and minimum distance classifier. The results demonstrate that there is a subset of features extracted from the ECG signal capable of providing high recognition rates