Orientador: Eduardo Candido Xavier / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-27T04:49:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Povoa_MarceloGalvao_M.pdf: 1965830 bytes, checksum: 7509ae1701df384bfdc3d415ecd4eda8 (MD5) Previous issue date: 2015 / Resumo: Sistemas computacionais conhecidos como Data Grids fornecem uma infraestrutura computacional distribuída para processamento e armazenamento de dados, com várias aplicações envolvendo computação em larga escala. Devido ao uso de um grande volume de dados, é necessário não apenas um escalonamento eficiente de tarefas, mas também uma distribuição inteligente de réplicas dos dados para se atingir o melhor desempenho. Esses dois problemas já foram extensivamente estudados de forma independente na literatura, mas estamos concentrados em um formulação integrada em um problema estático, de forma a otimizar uma única função objetivo. Primeiramente, mostramos que este problema não pode admitir um algoritmo aproximado. Porém, considerando uma versão restrita do problema, apresentamos um algoritmo aproximado original com fator de aproximação constante. Também fazemos um estudo de algoritmos aproximados para problemas relacionados disponíveis na literatura. Sob um aspecto mais prático, introduzimos duas heurísticas originais para o problema. A primeira é baseada no agrupamento de máquinas próximas em clusters, enquanto a segunda procura identificar grupos de dados frequentemente acessados em conjunto. Comparamos esses algoritmos com duas abordagens adaptadas da literatura, através de simulações computacionais em um grande conjunto de instâncias baseadas em grids reais. Mostramos que nossa primeira heurística costuma obter melhores soluções que as outras com boa eficiência de tempo, enquanto a segunda heurística é ainda mais rápida e ainda obtém soluções competitivas / Abstract: Computational systems known as Data Grids provide a flexible, distributed computing infrastructure for processing and storage and has many applications in large-scale computing. Due to the use of great amounts of data, not only efficient task scheduling but also thorough file replication are crucial for achieving the best performance. Both these problems have already been studied independently in the literature, but we are interested in a combined formulation as a static problem, in order to minimize a single objective function. First, we show that this problem does not admit an approximation algorithm. However, considering a restricted version of the problem, we provide a constant ratio approximation algorithm. We also conduct a study of approximation algorithms for related problems avaliable in the literature. On a more practical side, we introduce two novel heuristics for the problem. The first is based on grouping neighbor nodes into clusters, while the second tries to identify groups of files frequently accessed together. We compare these algorithms with two adapted approaches from other works in the literature by doing computational simulations using an extensive set of instances based on real grids. We show that our first heuristic often obtains the best solutions with good time efficiency, while the second is even faster and still provides competitive solutions / Mestrado / Ciência da Computação / Mestre em Ciência da Computação

La delincuencia es uno de los mayores problemas que hay en el Perú, especialmente, en Lima. En nuestra capital, el aumento de robos y delitos genera una gran preocupación ya que los policías no actúan rápido y no llegan a tiempo para impedir un robo o capturar ladrones. La situación actual es que las comisarías vigilan con sus patrullas los distritos sin considerar las zonas con mayor índice de criminalidad. Este criterio es de suma importancia pues puede ayudar a que los vehículos policiales velen por la seguridad de los ciudadanos de manera más estratégica. El presente proyecto contribuye ante esta problemática es desarrollar un sistema integral que permita la recepción de denuncias informales por medio de los ciudadanos y que genere, mediante un algoritmo que se retroalimente con los delitos registrados, una propuesta de distribución cercana a la óptima de vehículos policiales. La solución brindada por el sistema tiene como variables los datos propios de la comisaría, cantidad de vehículos, horarios y las frecuencias de los delitos con el fin de convertir la labor policial de manera proactiva.

Biagrupamento e coagrupamento são tarefas de mineração de dados que permitem a extração de informação relevante sobre dados e têm sido aplicadas com sucesso em uma ampla variedade de domínios, incluindo aqueles que envolvem dados textuais -- foco de interesse desta pesquisa. Nas tarefas de biagrupamento e coagrupamento, os critérios de similaridade são aplicados simultaneamente às linhas e às colunas das matrizes de dados, agrupando simultaneamente os objetos e os atributos e possibilitando a criação de bigrupos/cogrupos. Contudo suas definições variam segundo suas naturezas e objetivos, sendo que a tarefa de coagrupamento pode ser vista como uma generalização da tarefa de biagrupamento. Estas tarefas, quando aplicadas nos dados textuais, demandam uma representação em um modelo de espaço vetorial que, comumente, leva à geração de espaços caracterizados pela alta dimensionalidade e esparsidade, afetando o desempenho de muitos dos algoritmos. Este trabalho apresenta uma análise do comportamento do algoritmo para biagrupamento Cheng e Church e do algoritmo para coagrupamento de decomposição de valores em blocos não negativos (\\textit{Non-Negative Block Value Decomposition} - NBVD), aplicado ao contexto de dados textuais. Resultados experimentais quantitativos e qualitativos são apresentados a partir das experimentações destes algoritmos em conjuntos de dados sintéticos criados com diferentes níveis de esparsidade e em um conjunto de dados real. Os resultados são avaliados em termos de medidas próprias de biagrupamento, medidas internas de agrupamento a partir das projeções nas linhas dos bigrupos/cogrupos e em termos de geração de informação. As análises dos resultados esclarecem questões referentes às dificuldades encontradas por estes algoritmos nos ambiente de experimentação, assim como se são capazes de fornecer informações diferenciadas e úteis na área de mineração de texto. De forma geral, as análises realizadas mostraram que o algoritmo NBVD é mais adequado para trabalhar com conjuntos de dados em altas dimensões e com alta esparsidade. O algoritmo de Cheng e Church, embora tenha obtidos resultados bons de acordo com os objetivos do algoritmo, no contexto de dados textuais, propiciou resultados com baixa relevância / Biclustering e coclustering are data mining tasks that allow the extraction of relevant information about data and have been applied successfully in a wide variety of domains, including those involving textual data - the focus of interest of this research. In biclustering and coclustering tasks, similarity criteria are applied simultaneously to the rows and columns of the data matrices, simultaneously grouping the objects and attributes and enabling the discovery of biclusters/coclusters. However their definitions vary according to their natures and objectives, being that the task of coclustering can be seen as a generalization of the task of biclustering. These tasks applied in the textual data demand a representation in a model of vector space, which commonly leads to the generation of spaces characterized by high dimensionality and sparsity and influences the performance of many algorithms. This work provides an analysis of the behavior of the algorithm for biclustering Cheng and Church and the algorithm for coclustering non-negative block decomposition (NBVD) applied to the context of textual data. Quantitative and qualitative experimental results are shown, from experiments on synthetic datasets created with different sparsity levels and on a real data set. The results are evaluated in terms of their biclustering oriented measures, internal clustering measures applied to the projections in the lines of the biclusters/coclusters and in terms of generation of information. The analysis of the results clarifies questions related to the difficulties faced by these algorithms in the experimental environment, as well as if they are able to provide differentiated information useful to the field of text mining. In general, the analyses carried out showed that the NBVD algorithm is better suited to work with datasets in high dimensions and with high sparsity. The algorithm of Cheng and Church, although it obtained good results according to its own objectives, provided results with low relevance in the context of textual data

Biagrupamento e coagrupamento são tarefas de mineração de dados que permitem a extração de informação relevante sobre dados e têm sido aplicadas com sucesso em uma ampla variedade de domínios, incluindo aqueles que envolvem dados textuais -- foco de interesse desta pesquisa. Nas tarefas de biagrupamento e coagrupamento, os critérios de similaridade são aplicados simultaneamente às linhas e às colunas das matrizes de dados, agrupando simultaneamente os objetos e os atributos e possibilitando a criação de bigrupos/cogrupos. Contudo suas definições variam segundo suas naturezas e objetivos, sendo que a tarefa de coagrupamento pode ser vista como uma generalização da tarefa de biagrupamento. Estas tarefas, quando aplicadas nos dados textuais, demandam uma representação em um modelo de espaço vetorial que, comumente, leva à geração de espaços caracterizados pela alta dimensionalidade e esparsidade, afetando o desempenho de muitos dos algoritmos. Este trabalho apresenta uma análise do comportamento do algoritmo para biagrupamento Cheng e Church e do algoritmo para coagrupamento de decomposição de valores em blocos não negativos (\\textit{Non-Negative Block Value Decomposition} - NBVD), aplicado ao contexto de dados textuais. Resultados experimentais quantitativos e qualitativos são apresentados a partir das experimentações destes algoritmos em conjuntos de dados sintéticos criados com diferentes níveis de esparsidade e em um conjunto de dados real. Os resultados são avaliados em termos de medidas próprias de biagrupamento, medidas internas de agrupamento a partir das projeções nas linhas dos bigrupos/cogrupos e em termos de geração de informação. As análises dos resultados esclarecem questões referentes às dificuldades encontradas por estes algoritmos nos ambiente de experimentação, assim como se são capazes de fornecer informações diferenciadas e úteis na área de mineração de texto. De forma geral, as análises realizadas mostraram que o algoritmo NBVD é mais adequado para trabalhar com conjuntos de dados em altas dimensões e com alta esparsidade. O algoritmo de Cheng e Church, embora tenha obtidos resultados bons de acordo com os objetivos do algoritmo, no contexto de dados textuais, propiciou resultados com baixa relevância / Biclustering e coclustering are data mining tasks that allow the extraction of relevant information about data and have been applied successfully in a wide variety of domains, including those involving textual data - the focus of interest of this research. In biclustering and coclustering tasks, similarity criteria are applied simultaneously to the rows and columns of the data matrices, simultaneously grouping the objects and attributes and enabling the discovery of biclusters/coclusters. However their definitions vary according to their natures and objectives, being that the task of coclustering can be seen as a generalization of the task of biclustering. These tasks applied in the textual data demand a representation in a model of vector space, which commonly leads to the generation of spaces characterized by high dimensionality and sparsity and influences the performance of many algorithms. This work provides an analysis of the behavior of the algorithm for biclustering Cheng and Church and the algorithm for coclustering non-negative block decomposition (NBVD) applied to the context of textual data. Quantitative and qualitative experimental results are shown, from experiments on synthetic datasets created with different sparsity levels and on a real data set. The results are evaluated in terms of their biclustering oriented measures, internal clustering measures applied to the projections in the lines of the biclusters/coclusters and in terms of generation of information. The analysis of the results clarifies questions related to the difficulties faced by these algorithms in the experimental environment, as well as if they are able to provide differentiated information useful to the field of text mining. In general, the analyses carried out showed that the NBVD algorithm is better suited to work with datasets in high dimensions and with high sparsity. The algorithm of Cheng and Church, although it obtained good results according to its own objectives, provided results with low relevance in the context of textual data

Made available in DSpace on 2017-07-10T17:11:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao Willian Douglas F Mendonca.pdf: 2130607 bytes, checksum: ef5e681d6a8d26e8c6fe5324e3cf0c03 (MD5) Previous issue date: 2014-07-04 / In this Master's Dissertation is presented the development of a specialized algorithm for planning the expansion of pole networks of distribution systems. The technique used for solution is the Constructive Heuristics that has been used together with mathematical optimization models to solve the problem. However the presented algorithm does not employ a mathematical optimization model, in other words, a model compound of objective function and constraints. So, instead of working with variables, we seek to work with parameters, with the objective of providing greater speed to the research process, simplifying the search process for the final topology always keeping committed to finding a solution of good quality. Despite not having a guarantee that the solution is the global optimum, the solutions obtained by this type of algorithm solutions are almost always of excellent quality and can be used as a starting point for algorithms that use techniques or more complex mathematical models. To assist the Constructive Heuristic Algorithm in the search for the final topology is used a specialized routine for the calculation of AC power flow The methodology used by the subroutine for these calculations is based on the Backward Forward Sweep algorithm. / No presente trabalho é apresentado o desenvolvimento de um algoritmo especializado para o planejamento da expansão de redes aéreas de sistemas de distribuição. A técnica utilizada para solução é a Heurística Construtiva que tem sido utilizada em conjunto com modelos matemáticos de otimização para resolver o problema. No entanto o algoritmo apresentado não emprega um modelo matemático de otimização, em outras palavras, um modelo composto de função objetivo e restrições. Assim, em vez de trabalhar com variáveis, procura-se trabalhar com parâmetros, com o objetivo de proporcionar uma maior velocidade ao processo de pesquisa, simplificando o processo de busca para a topologia final sempre buscando manter o compromisso de encontrar uma solução de boa qualidade. Apesar de não ter a garantia de que a solução seja a ótima global, as soluções obtidas por este tipo de algoritmo são quase sempre soluções de excelente qualidade e podem ser usadas como ponto de partida para os algoritmos que usam técnicas ou modelos matemáticos mais complexos. Para auxiliar o Algoritmo Heurístico Construtivo na busca para a topologia final é usada uma rotina especializada para o cálculo do fluxo de potência CA. A metodologia utilizada pela subrotina para estes cálculos está baseada no algoritmo de varredura Backward Forward Sweep.

Submitted by Miriam Lucas (miriam.lucas@unioeste.br) on 2018-02-22T17:03:28Z No. of bitstreams: 2 Elias_Emanuel_Benitez_2017.pdf: 4075070 bytes, checksum: ce09c54d8b2b9dd647b8166881114648 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-22T17:03:28Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Elias_Emanuel_Benitez_2017.pdf: 4075070 bytes, checksum: ce09c54d8b2b9dd647b8166881114648 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-08-16 / The solution to distribution networks expansion planning problem seeks to establish updates in the system so that it is able to supply the future demand obeying important criteria that represent the quality in the supply. Considering that in recent years the number of distributed generation connected to the system is increasing, contributing to the solution of some problems in the operation such as the high losses, the poor quality in the energy supplied, the low reliability that can be a reality, among others, this article presents a new algorithm to be applied to expansion planning of medium voltage overhead lines and which also has the ability to establish a plan for the connection of distributed generation in the network. Thus, the algorithm operates in two steps. In the first step of operation, a new topology is established for the network, which meets the future demand and respects the technical criteria that are necessary for electricity to be delivered to consumers with quality. In this process, the problem is represented by a nonlinear mathematical model whose objective function seeks to minimize the cost of network expansion and the constraints represent the physical laws that govern the power flow and ensure that future demand will be met with quality. In this operation step, the solution to the problem is constructed in an iterative way, where in each iteration a specialized sensitivity indicator uses the information obtained through the solution of the mathematical model to aid in decision making. This step of the algorithm ends when a radial topology for the system is determined. In the second step, the algorithm performs an evaluation in the established topology to indicate the capacity and the most interesting buses for connection of the Distributed Generation, seeking the best benefit for the operation of the network. In this process, the algorithm also takes advantage of the information obtained through the nonlinear mathematical model for the evaluation. Computacional tests with the new algorithm were performed considering data from systems available in the specialized literature to evaluate their performance. The results obtained through the simulations showed that the algorithm finds excellent solutions and a good convergence time. / A solução para o problema de Planejamento da Expansão de Redes de Distribuição busca por fazer atualizações no sistema para que este seja capaz de suprir a demanda futura obedecendo a critérios importantes que representam a qualidade do suprimento. Considerando que nos últimos anos o número de geração distribuída conectada ao sistema está aumentando, contribuindo para a solução de problemas que envolvem a operação do sistema, tais como, as perdas elétricas, a má qualidade da energia fornecida, a baixa confiabilidade, entre outros, este trabalho apresenta um novo algoritmo para ser aplicado ao problema de planejamento da expansão de linhas aéreas de média tensão e que também tem a capacidade de estabelecer um plano para a conexão de geração distribuída na rede. O algoritmo funciona em duas etapas. Na primeira etapa de execução, uma nova topologia radial é estabelecida para a rede, que atende a demanda futura e respeita os critérios técnicos necessários para que a eletricidade seja entregue aos consumidores com qualidade. Neste processo, o problema é representado por um modelo matemático não linear cuja função objetivo procura minimizar o custo de expansão da rede e as restrições representam as leis físicas que regem o fluxo de potência elétrica e garantem que a demanda futura seja atendida com qualidade, obedecendo aos limites de tensões estabelecidos para as barras e às capacidades de carregamento das linhas. Nesta etapa de execução, a solução do problema é construída de forma iterativa, onde em cada iteração um indicador de sensibilidade especializado usa a informação obtida através da solução do modelo matemático para auxiliar na tomada de decisão. Esta etapa do algoritmo termina quando uma topologia radial para o sistema é determinada. Na segunda etapa de execução, o algoritmo realiza uma avaliação na topologia estabelecida para indicar a capacidade da geração distribuída e a barra do sistema para sua conexão, buscando o melhor benefício para a operação da rede. Neste processo, o algoritmo também aproveita as informações obtidas através do modelo matemático não linear para esta avaliação. Testes computacionais com o novo algoritmo foram realizados considerando sistemas testes disponíveis na literatura especializada para avaliar o seu desempenho. Os resultados obtidos através das simulações mostraram que o algoritmo encontra excelentes soluções em tempos de convergência satisfatórios.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:22:35Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2008-06-06Bitstream added on 2014-06-13T20:09:51Z : No. of bitstreams: 1 sanchez_frl_me_ilha.pdf: 660422 bytes, checksum: f8ab299d7cef18ca3a218acf27a94f43 (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Neste trabalho foram implementados diversos agentes heuristicos construtivos, baseados no modelo híbrido linear, que fazem parte de um time assíncrono que tem como objetivo gerar configurações de boa qualidade para inicializar as metaheuríticas que resolvem o problema do planejamento da expansão da transmissão dos sistemas de energia elétrica. A teoria de times assíncronos foi aplicada para reunir as qualidades individuais dos métodos heurísticos, de uma maneira que, partindo de uma configuração base (sem adições) e utilizando um fluxo de dados cíclico, os agentes construtivos adicionassem circuitos a esta configuração de maneira sistemática e aleatória até que esta atenda as demandas de carga solicitadas pelo sistema elétrico em um horizonte futuro. Estas configurações foram então utilizadas por um algoritmo genético no intuito de validar a qualidade das mesmas. Os algoritmos foram implementados em Fortran, utilizando as rotinas de trocas de mensagens do LAM-MPI e simulados para sistemas teste de pequeno, médio e grande porte em ambiente de processamento distribuido. Os resultados comprovam que os times ass´ıncronos de vários metodos heurísticos são mais eficazes comparados com uma única heurística. / In this study, it was implemented several constructive heuristic algorithms, based on hybrid linear model, which are part of a asynchronous team that aims to generate initial solutions with good quality for meta-heuristics that solve the transmission expansion planning problem of electric power systems. The theory of asynchronous team was applied to meet the individual qualities of each heuristic method, in a way that, starting from a base network configuration and using a cyclical flow of data, heuristic agents add circuits to is configuration in a systematic and random way until they meet the load demands requested by the electrical system on a future horizon. Then these configurations are utilized by a genetic algorithm in order to validate the quality of them. The algorithms were implemented in Fortran, using exchanging messages routines from LAM-MPI and simulated for small, medium and large size test-systems in distributed processing environment. The results show that the solutions obtained with asynchronous teams of several heuristic methods are more effective than the solutions with a single heuristic algorithm.