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Alocação dinâmica de carteira em modelo de preferências no ciclo de vidaSouza, Eduardo Hazarabedian 10 August 2011 (has links)
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Att,
Gisele Hannickel
Secretaria de Registro on 2011-09-06T12:23:38Z (GMT) / Submitted by Eduardo Hazarabedian Souza (ehsouza@gmail.com) on 2011-09-08T16:35:35Z
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Previous issue date: 2011-08-10 / This work contributes to improve the solution of two different models trough the joint of them. In one hand, it sophisticates the risk parameters of a dynamic portfolio by using the definitions and restrictions of Campbell and Viceira (2002) life cycle preference model. In the other hand, develop better results in maximizing the utility of the life cycle model by using the dynamic portfolio instead of a risky asset or a static portfolio. The recent models of dynamic allocation depend on computing power and advanced numerical methods , which make then out of reach for common investors. This work uses a technique developed by Brandt and Santa-Clara (2004) that is no more difficult to calculate than the traditional Markowitz approach. This technique is applied, then, at the life cycle model to adjust the risk of the portfolio through variables more realistic for the common investor than a relative risk aversion level. Empirical results show that there is an important gain to use the dynamic portfolio comparing to a static portfolio not only in terms of Sharpe ratio but also at the life cycle model. Even though the models had been developed for the United States reality, the use of them in Brazil also brought the same gains. / Este trabalho busca melhorar a solução de dois modelos distintos através da aplicação conjunta dos mesmos. Por um lado, sofistica os parâmetros de risco em um modelo de alocação dinâmica por utilizar definições e restrições do modelo de preferências em ciclo de vida de Campbell e Viceira (2002). Por outro, aumenta a maximização de utilidade no modelo de ciclo de vida por utilizar a alocação dinâmica ao invés de um ativo de risco ou carteira estática. Boa parte dos modelos recentes de alocação dinâmica necessitam de ferramentas computacionais e métodos numéricos avançados, o que os impede de ser utilizados de forma mais abrangente no dia a dia. Este trabalho utiliza uma técnica desenvolvida por Brandt e Santa-Clara (2004) que não é mais difícil do que a resolução tradicional de Markowitz. Esta técnica é aplicada, em seguida, no modelo de ciclo de vida para que o risco seja ajustado a partir de variáveis mais realistas para o investidor comum do que o nível de aversão a risco relativo. Os resultados empíricos demonstram que há um importante ganho de eficiência da alocação dinâmica em comparação com carteiras estáticas, tanto em termos de índice de Sharpe quanto no emprego no modelo de ciclo de vida. Apesar de os modelos terem sido desenvolvidos para a realidade dos Estados Unidos, o emprego dos mesmos no Brasil também demonstrou os mesmos ganhos de eficiência.
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Técnicas de otimização da produção para reservatórios de petróleo: abordagens sem uso de derivadas para alocação dinâmica das vazões de produção e injeçãoFelipe Barbosa de Oliveira, Diego January 2006 (has links)
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Previous issue date: 2006 / A atividade de Engenharia de Petróleo se vê cotidianamente envolvida numa série de
problemas de otimização em variados contextos. Em todas as etapas da cadeia de
trabalho da indústria de óleo e gás é possível dedicar-se a problemas que necessitam
de otimização, em maior ou menor escala, com maior ou menor complexidade.
Dentro da Engenharia de Reservatório, há um grande interesse ligado à Otimização
Dinâmica das Vazões de Produção e Injeção dos poços, considerando restrições das
vazões totais da plataforma. Esse problema tem sido muito menos abordado do que
outros temas correlatos, como otimização da locação de poços ou das instalações de
superfície.
Foram estudados algoritmos sem uso da informação das derivadas da função objetivo
ou restrições com a aplicação de modelos completos de simulação numérica de
reservatórios, intensivos em computação, na busca de respostas quantitativas que levem
em consideração todos os fenômenos importantes para o escoamento. Os algoritmos
utilizados foram o de Nelder-Mead (Simplex), o de Busca Direta em Padrões (Pattern
Search), o Derivative Free Optimization de Conn et al e o Algoritmo Genético.
Os estudos foram aplicados a dois casos de características distintas. O primeiro caso
apresenta características bem simples e de fácil controle. O outro caso de aplicação é
um modelo sintético com propriedades bem realistas com a presença de canais de alta
permeabilidade em meio a regiões de baixa transmissibilidade.
Os resultados demonstram a relevância desse problema, com ganhos de até 22% no
valor presente líquido (VPL) da solução melhorada em relação a algumas práticas em
uso para o gerenciamento dos campos. Entretanto, o custo computacional para isso é
bastante elevado.
Foi observada a homogeneização da frente de avanço da saturação de água nas
melhores soluções encontradas, condizendo com indicações teóricas a esse respeito.
O algoritmo de melhor desempenho foi o Derivative Free Optimization, que obteve
resultados expressivos na função objetivo com um número de simulações bastante inferior
aos demais
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Otimização para simulação estocástica de reservatórios de petróleode Allan Fonseca, Liliane 31 January 2010 (has links)
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Previous issue date: 2010 / Universidade Federal de Pernambuco / A engenharia de reservatórios de hidrocarbonetos oferece muitas oportunidades de
aplicação de modernas técnicas de planejamento sob incertezas, tanto para o geren-
ciamento quanto para o desenvolvimento de reservatórios. Recentemente, a indústria
de óleo e gás tem desprendido esforços signi…cantes para desenvolver tecnologias e…-
cientes de gerenciamento para a otimização da produção, principalmente as relativas
a campos inteligentes. De outro lado, grandes esforços têm sido empreendidos no de-
senvolvimento de metodologias para a determinação da quantidade e posicionamento
ótimo dos poços; encontrar o número, a locação e o conjunto ótimo de controles, sob
condições de incerteza, é um grande desa…o.
Os problemas acima envolvem o controle e a otimização de funções objetivas não-
lineares, como a produção acumulada de óleo (NP) e a esperança do valor presente
líquido (EVPL), conjuntamente com a satisfação de restrições lineares e não lineares
implícitas, físicas e econômicas. Do ponto de vista de otimização, são necessários
algoritmos de otimização que sejam capazes de tratar variáveis contínuas e discretas,
de resolverem milhares de variáveis de controle e de não …carem presos nos ótimos
locais decorrentes de ruídos estocásticos e numéricos. Idealmente, os algoritmos não
devem necessitar de derivadas, para que se possa usar os mais adequados simuladores
de reservatórios disponíveis.
Um dos obstáculos iniciais para o uso de diversas técnicas de planejamento sob
incertezas é que os reservatórios são caracterizados geoestatisticamente. Em princípio,
isso quer dizer que um número signi…cativo de realizações de propriedades do reser-
vatório, tais como as petrográ…cas, devem ser simuladas.
Esta dissertação estuda o comportamento de um algoritmo, e cria algumas vari-
antes, pertencente a uma classe de algoritmos que faz aproximações estocásticas de
gradientes por meio de diferenças randômicas simultâneas. Este estudo mostra apli-
cações do SPSA na otimização de controles de vazões e de locação de poços com controle
simultâneo de vazões, com e sem incertezas geológicas. Os resultados são expressivos,
permitindo a solução de problemas de otimização com milhares de variáveis, e proble-
mas de otimização inteiro-mista
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Um modelo de seleção de carteiras de ações baseado em otimização convexa onlineYamim, João Daniel Madureira 23 February 2018 (has links)
Submitted by Geandra Rodrigues (geandrar@gmail.com) on 2018-05-23T12:11:21Z
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Previous issue date: 2018-02-23 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Desde o trabalho seminal de Harry Markowitz, em 1952, que iniciou a moderna te-oria de carteiras, as estratégias de alocação de portfólio foram intensamente discutidas na literatura. Com o desenvolvimento de técnicas de otimização online, os algoritmos de aprendizado dinâmico se mostraram uma abordagem efetiva para construir portfólios (COVER, 1991; ARGAWAL et al., 2006). No entanto, poucos trabalhos conectam a lite-ratura tradicional, evoluída a partir do trabalho de Markowitz (1952) com a literatura de otimização online, que evoluiu a partir do trabalho de Cover (1991). O principal objetivo deste trabalho é implementar técnicas de otimização convexa online para: (i) executar estratégias de alocação de portfólio; (ii) conectar esses algoritmos com fatores risco usados em metodologias tradicionais. Dois métodos de algoritmos online foram implementados e adaptados, o Online Gradient Descendent (OGD) e o Online Newton Step (ONS). Além disso, duas novas versões para o algoritmo OGD são propostas para controlar o risco em carteiras. O primeiro, busca limitar o investimento máximo para ações e, o segundo, visa controlar o /3 das carteiras. Ambas as estratégias foram comparadas com o Uniform Constant Rebalanced Portfolio (UCRP) e o Dow Jones Industrial Index (DJIA). Foram utilizados dados do DJIA de março de 1987 até fevereiro de 2009 com observações se-manais. O algoritmo OGD apresentou o maior retorno acumulado entre as estratégias testadas. Ambos os algoritmos (OGD e ONS) apresentaram melhor desempenho do que o UCRP e DJIA ao longo do período. Além disso, o mecanismo de controle de risco pro-posto provou ser uma ferramenta útil para melhorar os resultados relacionados ao valor em risco (VaR) e ao valor condicional em risco (CVaR) das carteiras. / Since the seminal work of Harry Markowitz (1952), which initiated the modern theory of portfolios, the strategies of portfolio allocation were extensively discussed in economic literature. With the development of online optimization techniques, dynamic learning algorithms emerged as an effective approach to develop investment portfolios (COVER, 1991; ARGAWAL et al., 2006). However, there are few attempts aiming to connect the traditional literature of portfolio investment, which evolved based on Markowitz (1952) work, with the recent online methods, developed from Cover (1991). The main objec-tive of this work is to implement online convex optimization techniques to: (i) perform strategies of portfolio allocation; (ii) couple these algorithms with risk factors used in traditional models. Two methods of online algorithms were implemented and adapted, the Online Gradient Descendent (OGD) and the Online Newton Step (ONS). Besides, two new versions for the OGD algorithm are proposed in order to control risk in portfolios. The first one, seeks to limit maximum investment for stocks and, the second, aims to keep control of the /3 of portfolios. Both strategies were compared with the Uniform Constant Re-Balanced Portfolio (UCRP) and the Dow Jones Industrial Index (DJIA). Data from weekly observations of DJIA from March 1987 until February 2009 are used. The OGD algorithm presented the best accumulated return among all strategies. Both algorithms (OGD and ONS) performed better than the UCRP and DJIA index. Furthermore, the risk control mechanism proposed proved to be an useful tool in order to improve results related to the Value at Risk (VaR) and Conditional Value at Risk (CVaR) of the portfolios.
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Alocação dinâmica de largura de banda em redes EPON / Dynamic bandwidth allocation for EPON networksCarrasco Arbieto, Carmen Orencia 10 August 2007 (has links)
As redes de telecomunicações se dividem em redes de longa distância, redes metropolitanas e redes de acesso. As redes de longa distância e metropolitana usufruem a alta capacidade de largura de banda da fibra óptica, enquanto nas redes de acesso há um gargalo de largura de banda por causa do uso de pares de fios e cabo coaxial. Para solucionar este problema e oferecer aos usuários acesso banda larga de baixo custo foram propostas as redes ópticas passivas (passive optical network - PON). A PON é formada por dois elementos básicos, a unidade de rede óptica (optical network unit - ONU), localizada perto dos assinantes, e o terminal de linha óptica (optical line terminal - OLT), localizado próximo ao provedor de serviços. Dentre os padrões disponíveis para redes PON, o Ethernet (EPON), padronizado pelo grupo IEEE 802.3ah, é opção atraente porque ele é bastante difundido nas redes locais. O protocolo de controle multiponto (multipoint control protocol - MPCP), já especificado, é responsável pelo controle de acesso ao meio, fornecendo infra-estrutura de sinalização para transmissão entre OLT e ONUs. Entretanto, o algoritmo de alocação de largura de banda, que realiza o controle de acesso ao meio com base no MPCP, foi considerado fora do escopo de trabalho do grupo de trabalho, permitindo que seja desenvolvido pelos fornecedores de equipamentos. Neste trabalho, arquiteturas de rede EPON e o protocolo MPCP são descritos e algoritmos de alocação de largura de banda são avaliados mediante simulação computacional. São abordados os algoritmos de alocação de largura de banda que integram multiplexação estatística e técnicas para o suporte a classes de serviços diferenciados, com base no esquema de multiplexação por divisão no tempo (time division multiplexing - TDM). Algoritmos que integram a multiplexação por divisão em comprimento de onda (wavelength division multiplexing - WDM) à arquitetura EPON TDM são também investigados. Os algoritmos WDM-TDM permitem a atualização progressiva da EPON que emprega o esquema TDM para WDM. / Telecommunication networks are divided into core, metropolitan and access networks. The core and metropolitan networks use high capacity bandwidth optical fibers, while the access networks have bandwidth bottlenecks because of the use of twisted-pair wires and coaxial cable. To solve this problem and to offers the users broadband access at low cost the use of passive optical networks (PON) is proposed. A PON is formed by two basic elements, the optical network unit (ONU), positioned close to the customers and the optical line terminal (OLT), located close to the service provider. Within the available standards for PON networks, the Ethernet (EPON), standardised by the IEEE group 802.3ah, is an attractive option because it is already widely used in local networks. The multipoint control protocol (MPCP), already specified, is responsible for the media access control, providing signaling infrastructure for transmission between OLT and ONUs. However, the bandwidth allocation algorithm, that controls access based on MPCP, was considered outside the scope of the work group, permitting that this be developed by equipment providers. In this work, EPON architectures and the MPCP protocol are described and bandwidth allocation algorithms are evaluated with computational simulation. Bandwidth allocation algorithms which integrate statistical multiplexing and techniques to support for differentiated classes of service, based on time division multiplexing (TDM) scheme are investigated. Algorithms that integrate wavelength division multiplexing (WDM) to the EPON TDM architecture are also investigated. The WDM-TDM algorithms permit the progressive upgrade of EPON based TDM to WDM schemes.
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Resgate da otimalidade de estratégias de alocação dinâmica com seguro e alavancagem em cenários realistasVaranda, José Henrique de Oliveira 02 July 2018 (has links)
Submitted by Sara Ribeiro (sara.ribeiro@ucb.br) on 2018-11-09T18:21:24Z
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Previous issue date: 2018-07-02 / This study evaluates which modifications can restore the theoretical performance of
dynamic asset allocation strategies that uses insurance and leverage, specifically those
known as Constant Proportion Portfolio Insurance (CPPI), when confronted with realistic
premises and scenarios. Simulations using GARCH models are applied to assess the
effects of path dependency and volatility on those strategies and to evaluate how selected
modifications mitigates those effects. These modifications are tested using the Farinelli-
Tibilleti ratio and derivations, like de Upside Potential Ratio. As main finding, the
modifications that mitigates path dependency can restore the theoretical performance of
portfolio insurance with high significance, making those preferred strategies in relation to
Buy-and-Hold (BH) or Constant-Mix (CM) for most investors in several scenarios. This
work also presents a novel modification, adapted for the risk-free market in Brazil, that
resulted in the best performing portfolio insurance strategy with great significance. / Este trabalho avalia quais modificações reestabelecem o desempenho teórico das
estratégias dinâmicas de alocação de ativos com seguro e alavancagem, denominadas
Constant Proportion Portfolio Insurance (CPPI), quando confrontadas com premissas e
cenários realistas. São realizadas simulações de modelos da família GARCH, com
parâmetros estimados do mercado, para exercitar os efeitos da dependência do caminho
e da volatilidade nestas estratégias e avaliar como as modificações selecionadas ajudam
a combate-los. A significância das modificações é testada pela medida Farinelli-Tibiletti,
sobre tudo a combinação que resulta na razão Upside Potential, onde conclui-se que
existem modificações significantes que são capazes de resgatar o desempenho teórico
da estratégia CPPI, inclusive tornando-a preferível às estratégias clássicas Buy-and-Hold
(BH) e Constant-Mix (CM) em certos cenários. Por fim, o trabalho apresenta uma
modificação inovadora, derivada do ajuste à realidade do mercado brasileiro, que acabou
por apresentar o maior nível de desempenho relativo do método CPPI, com elevada
significância.
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Algoritmos distribuídos para alocação dinâmica de tarefas em enxame de robôs. / Distributed algorithms for dynamic task allocation using swarm of robots.Rafael Mathias de Mendonça 21 February 2014 (has links)
A Inteligência de Enxame foi proposta a partir da observação do comportamento social de espécies de insetos, pássaros e peixes. A ideia central deste comportamento coletivo é executar uma tarefa complexa decompondo-a em tarefas simples, que são facilmente executadas pelos indivíduos do enxame. A realização coordenada destas tarefas simples, respeitando uma proporção pré-definida de execução, permite a realização da tarefa complexa. O problema de alocação de tarefas surge da necessidade de alocar as tarefas aos indivíduos de modo coordenado, permitindo o gerenciamento do enxame. A alocação de tarefas é um processo dinâmico pois precisa ser continuamente ajustado em resposta a alterações no ambiente, na configuração do enxame e/ou no desempenho do mesmo. A robótica de enxame surge deste contexto de cooperação coletiva, ampliada à robôs reais. Nesta abordagem, problemas complexos são resolvidos pela realização de tarefas complexas por enxames de robôs simples, com capacidade de processamento e comunicação limitada. Objetivando obter flexibilidade e confiabilidade, a alocação deve emergir como resultado de um processo distribuído. Com a descentralização do problema e o aumento do número de robôs no enxame, o processo de alocação adquire uma elevada complexidade. Desta forma, o problema de alocação de tarefas pode ser caracterizado como um processo de otimização que aloca as tarefas aos robôs, de modo que a proporção desejada seja atendida no momento em que o processo de otimização encontre a solução desejada. Nesta dissertação, são propostos dois algoritmos que seguem abordagens distintas ao problema de alocação dinâmica de tarefas, sendo uma local e a outra global. O algoritmo para alocação dinâmica de tarefas com abordagem local (ADTL) atualiza a alocação de tarefa de cada robô a partir de uma avaliação determinística do conhecimento atual que este possui sobre as tarefas alocadas aos demais robôs do enxame. O algoritmo para alocação dinâmica de tarefas com abordagem global (ADTG) atualiza a alocação de tarefas do enxame com base no algoritmo de otimização PSO (Particle swarm optimization). No ADTG, cada robô possui uma possível solução para a alocação do enxame que é continuamente atualizada através da troca de informação entre os robôs. As alocações são avaliadas quanto a sua aptidão em atender à proporção-objetivo. Quando é identificada a alocação de maior aptidão no enxame, todos os robôs do enxame são alocados para as tarefas definidas por esta alocação. Os algoritmos propostos foram implementados em enxames com diferentes arranjos de robôs reais demonstrando sua eficiência e eficácia, atestados pelos resultados obtidos. / Swarm Intelligence has been proposed based on the observation of social behavior of insect species, birds and fishes. The main idea of this collective behavior is to perform a complex task decomposing it into many simple tasks, that can be easily performed by individuals of the swarm. Coordinated realization of these simple tasks while adhering to a pre-defined distribution of execution, allows for the achievement of the original complex task. The problem of task allocation arises from the need of assigning tasks to individuals in a coordinated fashion, allowing a good management of the swarm. Task allocation is a dynamic process because it requires a continuous adjustment in response to changes in the environment, the swarm configuration and/or the performance of the swarm. Swarm robotics emerges from this context of collective cooperation applied to swarms of real robots. In this approach, complex problems are solved by performing complex tasks using swarms of simple robots, with a limited processing and communication capabilities. Aiming at achieving flexibility and reliability, the allocation should emerge as a result of a distributed process. With the decentralization of the problem and the increasing number of robots in the swarm, the allocation process acquires a high complexity. Thus, the problem of task allocation can be characterized as an optimization process that assigns tasks to robots, so that the desired proportion is met at the end of the optimization process, find the desired solution. In this dissertation, we propose two algorithms that follow different to the problem of dynamic task allocation approaches: one is local and the other global. The algorithm for dynamic allocation of tasks with a local approach (ADTL) updates the task assignment of each robot based on a deterministic assessment of the current knowledge it has so far about the tasks allocated to the other robots of the swarm. The algorithm for dynamic task allocation with a global approach (ADTG) updates the allocation of tasks based on a swarm optimization process, inspired by PSO (Particle swarm optimization). In ADTG, each robot has a possible solution to the swarm allocation, which is continuously updated through the exchange of information between the robots. The allocations are evaluated for their fitness in meeting the goal proportion. When the allocation of highest fitness in the swarm is identified, all robots of the swarm are allocated to the tasks defined by this allocation. The proposed algorithms were implemented on swarms of different arrangements of real robots demonstrating their efficacy, robustness and efficiency, certified by obtained the results.
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Algoritmos distribuídos para alocação dinâmica de tarefas em enxame de robôs. / Distributed algorithms for dynamic task allocation using swarm of robots.Rafael Mathias de Mendonça 21 February 2014 (has links)
A Inteligência de Enxame foi proposta a partir da observação do comportamento social de espécies de insetos, pássaros e peixes. A ideia central deste comportamento coletivo é executar uma tarefa complexa decompondo-a em tarefas simples, que são facilmente executadas pelos indivíduos do enxame. A realização coordenada destas tarefas simples, respeitando uma proporção pré-definida de execução, permite a realização da tarefa complexa. O problema de alocação de tarefas surge da necessidade de alocar as tarefas aos indivíduos de modo coordenado, permitindo o gerenciamento do enxame. A alocação de tarefas é um processo dinâmico pois precisa ser continuamente ajustado em resposta a alterações no ambiente, na configuração do enxame e/ou no desempenho do mesmo. A robótica de enxame surge deste contexto de cooperação coletiva, ampliada à robôs reais. Nesta abordagem, problemas complexos são resolvidos pela realização de tarefas complexas por enxames de robôs simples, com capacidade de processamento e comunicação limitada. Objetivando obter flexibilidade e confiabilidade, a alocação deve emergir como resultado de um processo distribuído. Com a descentralização do problema e o aumento do número de robôs no enxame, o processo de alocação adquire uma elevada complexidade. Desta forma, o problema de alocação de tarefas pode ser caracterizado como um processo de otimização que aloca as tarefas aos robôs, de modo que a proporção desejada seja atendida no momento em que o processo de otimização encontre a solução desejada. Nesta dissertação, são propostos dois algoritmos que seguem abordagens distintas ao problema de alocação dinâmica de tarefas, sendo uma local e a outra global. O algoritmo para alocação dinâmica de tarefas com abordagem local (ADTL) atualiza a alocação de tarefa de cada robô a partir de uma avaliação determinística do conhecimento atual que este possui sobre as tarefas alocadas aos demais robôs do enxame. O algoritmo para alocação dinâmica de tarefas com abordagem global (ADTG) atualiza a alocação de tarefas do enxame com base no algoritmo de otimização PSO (Particle swarm optimization). No ADTG, cada robô possui uma possível solução para a alocação do enxame que é continuamente atualizada através da troca de informação entre os robôs. As alocações são avaliadas quanto a sua aptidão em atender à proporção-objetivo. Quando é identificada a alocação de maior aptidão no enxame, todos os robôs do enxame são alocados para as tarefas definidas por esta alocação. Os algoritmos propostos foram implementados em enxames com diferentes arranjos de robôs reais demonstrando sua eficiência e eficácia, atestados pelos resultados obtidos. / Swarm Intelligence has been proposed based on the observation of social behavior of insect species, birds and fishes. The main idea of this collective behavior is to perform a complex task decomposing it into many simple tasks, that can be easily performed by individuals of the swarm. Coordinated realization of these simple tasks while adhering to a pre-defined distribution of execution, allows for the achievement of the original complex task. The problem of task allocation arises from the need of assigning tasks to individuals in a coordinated fashion, allowing a good management of the swarm. Task allocation is a dynamic process because it requires a continuous adjustment in response to changes in the environment, the swarm configuration and/or the performance of the swarm. Swarm robotics emerges from this context of collective cooperation applied to swarms of real robots. In this approach, complex problems are solved by performing complex tasks using swarms of simple robots, with a limited processing and communication capabilities. Aiming at achieving flexibility and reliability, the allocation should emerge as a result of a distributed process. With the decentralization of the problem and the increasing number of robots in the swarm, the allocation process acquires a high complexity. Thus, the problem of task allocation can be characterized as an optimization process that assigns tasks to robots, so that the desired proportion is met at the end of the optimization process, find the desired solution. In this dissertation, we propose two algorithms that follow different to the problem of dynamic task allocation approaches: one is local and the other global. The algorithm for dynamic allocation of tasks with a local approach (ADTL) updates the task assignment of each robot based on a deterministic assessment of the current knowledge it has so far about the tasks allocated to the other robots of the swarm. The algorithm for dynamic task allocation with a global approach (ADTG) updates the allocation of tasks based on a swarm optimization process, inspired by PSO (Particle swarm optimization). In ADTG, each robot has a possible solution to the swarm allocation, which is continuously updated through the exchange of information between the robots. The allocations are evaluated for their fitness in meeting the goal proportion. When the allocation of highest fitness in the swarm is identified, all robots of the swarm are allocated to the tasks defined by this allocation. The proposed algorithms were implemented on swarms of different arrangements of real robots demonstrating their efficacy, robustness and efficiency, certified by obtained the results.
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Alocação dinâmica de largura de banda em redes EPON / Dynamic bandwidth allocation for EPON networksCarmen Orencia Carrasco Arbieto 10 August 2007 (has links)
As redes de telecomunicações se dividem em redes de longa distância, redes metropolitanas e redes de acesso. As redes de longa distância e metropolitana usufruem a alta capacidade de largura de banda da fibra óptica, enquanto nas redes de acesso há um gargalo de largura de banda por causa do uso de pares de fios e cabo coaxial. Para solucionar este problema e oferecer aos usuários acesso banda larga de baixo custo foram propostas as redes ópticas passivas (passive optical network - PON). A PON é formada por dois elementos básicos, a unidade de rede óptica (optical network unit - ONU), localizada perto dos assinantes, e o terminal de linha óptica (optical line terminal - OLT), localizado próximo ao provedor de serviços. Dentre os padrões disponíveis para redes PON, o Ethernet (EPON), padronizado pelo grupo IEEE 802.3ah, é opção atraente porque ele é bastante difundido nas redes locais. O protocolo de controle multiponto (multipoint control protocol - MPCP), já especificado, é responsável pelo controle de acesso ao meio, fornecendo infra-estrutura de sinalização para transmissão entre OLT e ONUs. Entretanto, o algoritmo de alocação de largura de banda, que realiza o controle de acesso ao meio com base no MPCP, foi considerado fora do escopo de trabalho do grupo de trabalho, permitindo que seja desenvolvido pelos fornecedores de equipamentos. Neste trabalho, arquiteturas de rede EPON e o protocolo MPCP são descritos e algoritmos de alocação de largura de banda são avaliados mediante simulação computacional. São abordados os algoritmos de alocação de largura de banda que integram multiplexação estatística e técnicas para o suporte a classes de serviços diferenciados, com base no esquema de multiplexação por divisão no tempo (time division multiplexing - TDM). Algoritmos que integram a multiplexação por divisão em comprimento de onda (wavelength division multiplexing - WDM) à arquitetura EPON TDM são também investigados. Os algoritmos WDM-TDM permitem a atualização progressiva da EPON que emprega o esquema TDM para WDM. / Telecommunication networks are divided into core, metropolitan and access networks. The core and metropolitan networks use high capacity bandwidth optical fibers, while the access networks have bandwidth bottlenecks because of the use of twisted-pair wires and coaxial cable. To solve this problem and to offers the users broadband access at low cost the use of passive optical networks (PON) is proposed. A PON is formed by two basic elements, the optical network unit (ONU), positioned close to the customers and the optical line terminal (OLT), located close to the service provider. Within the available standards for PON networks, the Ethernet (EPON), standardised by the IEEE group 802.3ah, is an attractive option because it is already widely used in local networks. The multipoint control protocol (MPCP), already specified, is responsible for the media access control, providing signaling infrastructure for transmission between OLT and ONUs. However, the bandwidth allocation algorithm, that controls access based on MPCP, was considered outside the scope of the work group, permitting that this be developed by equipment providers. In this work, EPON architectures and the MPCP protocol are described and bandwidth allocation algorithms are evaluated with computational simulation. Bandwidth allocation algorithms which integrate statistical multiplexing and techniques to support for differentiated classes of service, based on time division multiplexing (TDM) scheme are investigated. Algorithms that integrate wavelength division multiplexing (WDM) to the EPON TDM architecture are also investigated. The WDM-TDM algorithms permit the progressive upgrade of EPON based TDM to WDM schemes.
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Cognare: um sistema para alocação dinâmica de recursos baseado em técnicas de Inteligência Artificial / Cognare: a system for dynamic resource allocation based on Artificial Intelligence techniquesXavier, Francisco Calaça 21 June 2012 (has links)
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Previous issue date: 2012-06-21 / The problem of decision making about the allocation of resources is present in many
areas of society. The allocation of ambulances to the occurrence of accidents with victims
and the allocation of teams to solve problems in the supply of electricity are examples of
situations where it is necessary to make this decision. We can also mention the problems
that occur in the allocation of hardware resources when a system is running in a distributed
form. In this context, this paper presents the system COGNARE, which brings together
techniques such as Genetic Algorithms, Fuzzy Logic and Multiagent Systems in order
to allocate tasks to resources dynamically. The COGNARE was used in two different
situations. At first, the problem was to allocate vehicles to a distributor of electricity to
occurrences of failures in supply. In the second situation, the problem was to allocate
hardware resources in a distributed system. In both cases, the COGNARE presented as a
system of allocating resources efficiently.
Keywords / O problema da tomada de decisão quanto a alocação de recursos está presente em diversas
áreas da sociedade. A alocação de ambulâncias à ocorrências de acidentes com vítimas
e a alocação de equipes para solução de problemas no fornecimento de energia elétrica
são exemplos de situações onde são necessárias tomadas de decisão. Os problemas que
ocorrem na alocação de recursos de hardware quando um sistema é executado de forma
distribuída também requerem decisões. Neste contexto, este trabalho apresenta o sistema
COGNARE, que reúne a utililização de técnicas como Algoritmos Genéticos, Lógica
Fuzzy e Sistemas Multiagentes com o objetivo de alocar dinamicaminte tarefas a recursos.
O COGNARE foi utilizado em duas situações distintas. Na primeira, o problema consistia
em alocar dinamicamente viaturas de uma empresa de distribuição de energia elétrica a
ocorrências de falhas no fornecimento. Na segunda situação, o problema consistia em
alocar dinamicamente recursos de hardware em um sistema distribuído. Nestes dois casos,
o COGNARE apresentou-se como um sistema de alocação de recursos eficiente.
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