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Programação de escalas usando algoritmos evolutivos : aplicação em empresas de transporte ferroviarioRamirez Dominguez, Luis Alberto 14 April 2000 (has links)
Orientador : Fernando Antonio Campos Gomide / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-02T15:28:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2000 / Resumo: Este trabalho descreve uma nova ferramenta computacional para resolver um problema de programação de escalas encontrado no Sistema de Transporte Ferroviário Brasileiro. Um procedimento de busca evolutiva é usado na procura das melhores seqüências de trabalho, usando para isso critérios práticos que permitam um balanço aceitável no sentido econômico e social. A função de avaliação das soluções é baseada em duas metodologias de análise. A primeira usa um método de soma ponderada e a outra baseia-se em conceitos da teoria de conjuntosfuzzy. O algoritmo proposto foi testado usando dados reais fornecidos por uma empresa ferroviária. As escalas geradas pelo algoritmo evolutivo apresentaram resultados qualitativamente superiores quando comparados com os resultados produzidos por técnicas atualmente em uso / Abstract: This work describes a new computational tool to solve a crew-scheduling problem common in the Brazilian Railway Transport Systems. An evolutionary search procedure is used to generate the preferred work sequences with respect to evaluating criteria. The aim is to obtain an acceptable balance between human and economic aspects. The fitness function is based on two methodologies. The first one uses a weighting sum scheme to aggregate the objectives whereas the second uses fuzzy set theory for the same purpose. The proposed algorithm was tested with actual data provided by a railway company. The schedules generated by the evolutionary algorithm are qualitatively better than those used in practice / Mestrado / Automação / Mestre em Engenharia Elétrica
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Proposta de projeto de controle de sistemas não lineares usando backstepping flexibilizado e computação evoluticaGrinits, Erick Vile 02 August 2018 (has links)
Orientador: Celso Pascoli Bottura / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-02T22:54:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2002 / Mestrado
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Roteamento e alocação de comprimentos de onda com restrições de potencia usando algoritmos geneticosPavani, Gustavo Sousa 03 August 2018 (has links)
Orientador: Helio Waldman / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-03T17:54:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2003 / Mestrado
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Roteamento do trafego na Internet : algoritmos para projeto e operação de redes com protocolo OSPFBuriol, Luciana Salete 03 August 2018 (has links)
Orientadores: Paulo Morelato França, Mauricio Guilherme de Carvalho Resende / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-03T19:16:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2003 / Doutorado
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Otimização do transporte em oleodutos utilizando algoritmos geneticos e programação linearSilva, Adriano Cavalcanti da 26 April 1999 (has links)
Orientador: Jurandir F. R. Fernandes, Takaaki Ohishi / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-25T06:04:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 1999 / Resumo: Este trabalho aborda o problema do transporte de petróleo, extraído de poços e estocado em tanques, de forma a ser entregue em uma planta de pré-processamento. A finalidade desta planta é separar a água e o sal mesclados ao petróleo, para depois enviá-lo para as refinarias que produzem os diversos derivados do petróleo. O objetivo do presente trabalho é o de garantir uma taxa de fluxo constante, para o ponto de entrega na planta de pré-processamento, de maneira a evitar flutuações em sua capacidade, devido as implicações negativas no processo de injeção de produtos, estabilidade física e química nos processos realizados na planta. A metodologia proposta consiste de um procedimento híbrido, no qual a resolução do problema é decomposto em T subproblemas, um para cada intervalo de tempo, sendo que estes subproblemas são resolvidos seqüencialmente a partir do primeiro intervalo de tempo até o último intervalo. A primeira etapa trata somente do problema com variáveis inteiras, e a segunda etapa trata somente das variáveis contínuas. A análise da solução é proposta pela utilização de algoritmos genéticos e programação linear, baseada na modelagem matemática que permite atingir ótimos resultados com um pequeno esforço computacional. A busca no espaço de soluções combinatórias baseia-se no controle do funcionamento das bombas, com o objetivo de controlar a entrega do petróleo a planta de pre-processamento... Observação: O resumo, na íntegra, poderá ser visualizado no texto completo da tese digital / Abstract: This work treats the problem of petroleum transport, extracted from wells and stocked in containers, in order to achieve preprocessing plant. The purpose of this plant is take out the water and salt mixed within the oil, and after send the petroleum treated to refineries which produce derivative products. The goal of present work is to warranty a constant flow rate, at the inlet of the oil treatment plant, in order to avoid fluctuations on the capacity, which have implications on dosing of products, stability of physical and chemical processes that take place within the plant. The methodology proposed consist in a hybrid proceeding, in that the problem resolution is decomposed in T problem steps, one to each interval, and this steps in the problem are resolved sequentially from the first interval through the last interval of time. The first step treats only the problem with integer variables, and the second step of resolution treats only the continue variables. The solution analysis were proposed by means with Genetic Algorithms and Linear Programming, based on applied mathematical modeling, which allows to reach optimal results at a short computational effort. The combinatorial effort is focused on the solutions possibility space to control pumps functioning, with the objective to control the oil delivery from those pumps to the central treatment plant. The selection of each pump contribution is made on the basis of its container own filling regime, which in turn, depends on the wells contribution... Note: The complete abstract is available with the full electronic digital thesis or dissertations / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica
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Geração automatica de dados e tratamento de não executabilidade no teste estrutural de softwareBueno, Paulo Marcos Siqueira 06 February 1999 (has links)
Orientador: Mario Jino / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-25T10:54:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 1999 / Resumo: Este trabalho apresenta uma ferramenta e técnicas para automação da geração de dados e identificação de não executabilidade para a técnica estrutural de teste de software. A ferramenta baseia-se na Técnica Dinâmica; na busca utilizando Algoritmos Genéticos; e no reuso de soluções passadas através do Raciocínio Baseado em Casos. O objetivo é gerara automaticamente dados de entrada que executem caminhos completos no programa em teste e identificar a não executabilidade desses caminhos quando for o caso; o que é feito através da Heurística de Identificação Dinâmica de Potencial não Executabilidade proposta. Um experimento conduzido mostra a validade das soluções elaboradas e do benefício da utilização da ferramenta. Os resultados alcançados sugerem que, apesar da indecidibilidade geral desses problemas, soluções parciais podem ser úteis à prática do teste de software / Abstract: A tool and techniques are presented for test data generation and infeasibility identification in structural software testing technique. The tool is based on: the Dynamic Technique; using Genetic Algorithms; and reusing of solutions through Case Based Reasoning. The objective is to automatically generate input data which execute complete paths in a program and identify path infeasibility when this is the case ; this is done through the Potential Infeasibility Dynamic Identification Heuristic proposed. An experiment shows the validity of the developed solutions and the benefit of using the tool. Results attained indicate that, despite the general undecidability of the problems, partial solutions may be useful to software testing practice / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica
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Deconvolução de espectros neutrônicos obtidos com o sistema EB-TLD utilizando algoritmos genéticosSANTOS, Joelan Angelo de Lucena 31 January 2011 (has links)
Made available in DSpace on 2014-06-12T23:14:03Z (GMT). No. of bitstreams: 2
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Previous issue date: 2011 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A variabilidade do espectro neutrônico dentro de um mesmo ambiente torna necessária
a caracterização da distribuição espectral em função da energia e para a realização de
tal tarefa, a espectrometria neutrônica exerce papel fundamental para a determinação
do fluxo de nêutrons (E(E)). Uma informação precisa permite que sejam estabelecidas
grandezas radiológicas relacionadas àquele espectro investigado, sendo necessário, no
entanto, uma série de medidas com um sistema espectrométrico que permita cobrir um
amplo intervalo de energia e cuja resposta seja preferencialmente isotrópica, sendo um
dos sistemas mais utilizados para a realização dessa tarefa, o sistema espectrométrico
de esferas de Bonner. Um dos maiores problemas relacionados à espectrometria
neutrônica é o processo de análise dos dados, conhecido como deconvolução. A
maioria dos trabalhos desenvolvidos na implementação de novas técnicas desse
processo, utiliza os dados obtidos com o cintilador de 6LiI(Eu). No entanto,
características relacionadas ao tempo morto deste instrumento fazem com que o mesmo
não seja tão eficiente quando utilizado em campos neutrônicos de alto fluxo. Uma
alternativa para solução deste problema é a utilização de detectores
termoluminescentes (TLD), porém os códigos mais utilizados não disponibilizam uma
matriz resposta específica para deconvoluir a informação obtida por esses materiais, o
que torna o desenvolvimento de uma matriz resposta específica importante para
caracterizar adequadamente a resposta obtida pelos mesmos, o que torna o
desenvolvimento de uma matriz resposta fundamental para caracterizar o espectro
obtido por esses detectores. Este trabalho utiliza uma técnica de Inteligência Artificial
(IA) denominada de Algoritmo Genético (AG), que utiliza modelos matemáticos bioinspirados
a fim de induzir um processo evolutivo da resposta, e por meio da
implementação de uma matriz específica para deconvoluir os dados obtidos da
combinação de TLDs inseridos no sistema de esferas de Bonner, como detectores de
nêutrons térmicos, com o objetivo de caracterizar o espectro neutrônico em função da
energia. Os resultados obtidos com esse método se mostraram concordantes com o
código BUNKI/UTA, utilizado para comparação. Tal fato viabiliza a utilização de
algoritmos genéticos em processos de deconvolução do espectro neutrônico quando se
utiliza TLD
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Algoritmos geneticos para interpolação não-linear de imagem e decodificação de codigos linearesCardoso, Fabbryccio Akkazzha Chaves Machado 24 July 2018 (has links)
Orientador: Dalton Soares Arantes / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-24T06:17:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 1998 / Resumo: Investiga-se neste trabalho a aplicação de algoritmos genéticos (AGs) ao problema da otimização de filtros não-lineares bidimensionais, baseados em redes neurais, para interpolação de imagens. Aplica-se também os AGs ao problema da decodificação de códigos corretores de erros, onde se verifica quão importante é a representação cromossômica e a estrutura do problema. Um algoritmo genético padrão foi inicialmente aplicado na otimização desses dois problemas. Introduzindo-se informações adicionais relativas à estrutura do problema, modificações neste algoritmo foram então propostas e implementadas, com o objetivo de melhorar a sua eficiência. No problema da interpolação de imagens, uma informação importante que deve ser preservada são as bordas da imagem. Estudou-se uma forma de utilizar tal informação na amplificação de imagens, visando uma boa qualidade subjetiva. Um algoritmo interpolador não-linear, que explora intensamente as características de bordas, foi implementado e os resultados comparados com as técnicas convencionais / Abstract: The object of this dissertation is to study and apply Genetic AIgorithms (GAs) to the optimization of bidimensional non-linear filters, based on neural networks, for image interpolation. The GAs are also appliyd to the decoding of binary error-correcting codes, where the important issues of chromosome representation and problem structure are emphasized. A standard genetic algorithm is initially applied to both of these problems, in order to assess its performance. By introducing additional information about the structure of the problems, modifications are then proposed and implemented in order to increase the efficiency of the standard GA. For example, in the image interpolation problem one key aspect is the preservation of image borders. By preserving borders in the amplified image, subjective picture quality is greatly improved. A specific algorithm that exploits these characteristics is implemented and the results compared with those of traditional techniques / Mestrado / Mestre em Engenharia Elétrica
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Estudo de meta-heuristicas populacionais para a programação de maquinas paralelas com tempos de preparação dependentes da sequencia e datas de entregaMazzini, Renata 16 October 1998 (has links)
Orientador: Vinicius Amaral Armentano / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-24T07:54:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 1998 / Resumo: Neste trabalho estuda-se a aplicação de meta-heurísticas populacionais em problemas de programação da produção. O problema abordado consiste da minimização do atraso total na programação de tarefas em máquinas paralelas idênticas onde se consideram tempos de preparação de máquina dependentes da seqüência de processamento e datas de entregas distintas. São apresentadas duas implementações de Algoritmos Genéticos e quatro implementações de Busca por Espalhamento. Testes computacionais extensos foram realizados com essas implementações sobre um conjunto de problemas gerados aleatoriamente. Os resultados obtidos possibilitaram a realização de análises comparativas do desempenho e do comportamento das versões implementadas dessas duas meta-heurísticas quando aplicadas ao problema de programação da produção estudado / Abstract: The application of population-based meta-heuristics on scheduling problems is studied in this work. The problem which is addressed is the minimization of total tardiness when jobs are scheduled on identical parallel machines with sequence dependent set-up times and distinct due dates. Two implementations of Genetic Algorithms and four implementations of Scatter Search are presented. These implementations were extensively tested over a set of randomly generated problems. The obtained results were used to compare the performance and the behavior of the implemented versions of these two meta-heuristics when applied to the scheduling problem studied. / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica
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Optimización de asignación de campos clínicos en la Universidad de las Américas con herramientas de inteligencia computacionalCastelleto Puño, Pablo Andrés January 2015 (has links)
Ingeniero Civil Eléctrico / Los campos clínicos son establecimientos como clínicas, hospitales y diversas instituciones del área de la salud que atienden pacientes. Los alumnos universitarios del área de la salud requieren asistir a campos clínicos como requisito básico para aprobar los cursos prácticos incluidos en los currículos de las universidades. Cada universidad que imparte carreras del área de la salud debe conseguir campos clínicos que les faciliten sus instalaciones, y personal para que sus alumnos realicen sus cursos prácticos. Algunas universidades cuentan con sus propios campos clínicos; las que no los tienen, deben establecer convenios con instituciones que manejen campos clínicos. Estos convenios son acuerdos bajo contrato entre dos entidades, que reglamentan deberes y derechos para el uso de campos clínicos.
La Universidad de las Américas no cuenta con campos clínicos como recurso propio y tiene más de 5000 estudiantes en carreras pertenecientes al área de salud que necesitan asistir a campos clínicos. Actualmente mantiene más de 100 convenios con diversas entidades de salud para cumplir con el requerimiento curricular.
La asignación de cada uno de sus estudiantes a campos clínicos representa una tarea compleja, debido al alto número de alumnos a asignar y las distintas variables asociadas a los convenios y sus campos clínicos, como por ejemplo: el horario, las características propias cada curso, número máximo de alumnos asociado a un supervisor, etc. Un problema adicional es la falta de un estándar de convenios, una estructura de datos que indique cuales son las variables más relevantes de cada convenio para el proceso de asignación. Actualmente el proceso de asignación se realiza de forma manual. Considerando su complejidad, la falta de un estándar de convenios y una gran diferencia entre el costo predicho y el real del proceso, el equipo de gestión de la Universidad de las Américas estima que el proceso es ineficiente y mejorable. El objetivo del presente trabajo es implementar un sistema que permita automatizar y mejorar el proceso de asignación de campos clínicos a alumnos de la Universidad de las Américas. Para ello, se propone plantear el proceso de asignación como un problema de optimización multi-objetivo y el uso de herramientas de inteligencia computacional como principal método de resolución.
El sistema se implementó exitosamente y en una prueba simplificada que simuló el proceso de asignación de los alumnos de la sede Viña del mar de la Universidad de las Américas en el primer semestre del año 2014, se logró una reducción de los costos de asignación de un 20% con respecto costo real.
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