Made available in DSpace on 2014-12-17T15:47:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ClevertonHA.pdf: 1775580 bytes, checksum: 9e49f67c9b7fbb459e2b24f568db691b (MD5) Previous issue date: 2010-03-01 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / Some programs may have their entry data specified by formalized context-free grammars. This formalization facilitates the use of tools in the systematization and the rise of the quality of their test process. This category of programs, compilers have been the first to use this kind of tool for the automation of their tests. In this work we present an approach for definition of tests from the formal description of the entries of the program. The generation of the sentences is performed by taking into account syntactic aspects defined by the specification of the entries, the grammar. For optimization, their coverage criteria are used to limit the quantity of tests without diminishing their quality. Our approach uses these criteria to drive generation to produce sentences that satisfy a specific coverage criterion. The approach presented is based on the use of Lua language, relying heavily on its resources of coroutines and dynamic construction of functions. With these resources, we propose a simple and compact implementation that can be optimized and controlled in different ways, in order to seek satisfaction the different implemented coverage criteria. To make the use of our tool simpler, the EBNF notation for the specification of the entries was adopted. Its parser was specified in the tool Meta-Environment for rapid prototyping / Alguns programas podem ter sua entrada formalizada atrav?s de gram?ticas livres de contexto. Esta formaliza??o facilita a utiliza??o de ferramentas na sistematiza??o e na eleva??o da qualidade do seu processo de teste. Dentro desta categoria de programas os compiladores foram os primeiros a utilizar este tipo de ferramenta para a automa??o de seus testes. Neste trabalho apresentamos uma abordagem para a defini??o de testes a partir da descri??o formal das entradas do programa. A gera??o das senten?as ? realizada levando em considera??o aspectos sint?ticos definidos pela especifica??o da entrada, a gram?tica. Por quest?es de otimiza??o s?o utilizados crit?rios de cobertura para limitar a quantidade de testes sem diminuir a sua qualidade. Nossa abordagem utiliza estes crit?rios no direcionamento da gera??o de maneira a produzir senten?as que satisfa?am um crit?rio de cobertura especifico. A abordagem apresentada se baseia na utiliza??o da linguagem Lua, se apoiando fortemente em seus recursos de corotinas e constru??o din?mica de fun??es. Com estes recursos, propomos uma implementa??o compacta e simples que pode ser otimizada e controlada de formas variadas, com o intuito de buscar a satisfa??o dos diferentes crit?rios de cobertura implementados. Para tornar simples o uso de nossa ferramenta foi adotada a nota??o EBNF para a especifica??o das entradas. O seu parser foi especificado na ferramenta Meta-Environment por esta favorecer a r?pida prototipa??o

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:05:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissAFT.pdf: 987671 bytes, checksum: a50597a438e0122d6e69ee6481e7d4a3 (MD5) Previous issue date: 2006-09-13 / This work focuses on the problem of automatic generation of fuzzy systems through evolutionary computation, specifically using the approach of co-evolution. Coevolution is based on the idea of modular modeling of the problem subcomponents. In this work the subcomponents are represented by different species, which have a collaborative relation among them. The fuzzy system to be created has the objective of pattern classification. Basically, the evolutionary scheme is composed by four different species, which have a hierarchical collaboration both in the generation of the species and in the fitness determination of the individuals of these species. These species are organized in levels, where the contribution in the species generation happens from the lowest to highest levels and the contribution in the fitness determination happens from the highest to lowest levels. The results obtained indicate that the studied approach is very promising and, through its use, one can generate efficient classification systems, that present a performance similar to other approaches found in the literature. / Este trabalho enfoca o problema de geração automática de sistemas nebulosos por meio da computação evolutiva, mais especificamente por meio da abordagem de coevolução. A co-evolução baseia-se na idéia de modelagem modular de subcomponentes do problema. Neste trabalho esses subcomponentes são representados por espécies diferentes, que têm uma relação colaborativa entre si. Essa relação força uma evolução co-adaptada entre as populações das espécies. O sistema nebuloso a ser gerado tem como objetivo a classificação de padrões. Basicamente, o esquema evolutivo é formado por quatro espécies diferentes, que têm uma colaboração hierárquica, tanto na geração das espécies, quanto na determinação da aptidão dos indivíduos dessas espécies. Essas espécies são organizadas em níveis, onde a colaboração na geração das espécies se dá dos níveis mais baixos para os mais altos, e a colaboração na determinação das aptidões se dá dos níveis mais altos para os mais baixos. Os resultados obtidos indicam que a abordagem estudada é bastante promissora e pode-se obter, por meio dela, sistemas de classificação eficientes que apresentam desempenho semelhante ao de outras abordagens encontradas na literatura.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:06:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 656.pdf: 1176051 bytes, checksum: 79408472b8b3606bcf1eb1699d034a2e (MD5) Previous issue date: 2004-05-24 / Financiadora de Estudos e Projetos / The construction of the knowledge base of fuzzy systems has been beneficited intensively from automatic methods that extract the necessary knowledge from data sets which represent examples of the problem. The evolutionary computation, especially genetic algorithms, has been the focus of a great number of researches that deal with the problem of automatic generation of knowledge bases as search and optimization processes using di erent approaches. This work presents a methodology to learn fuzzy rule bases from examples by means of Genetic Algorithms using the Pittsburgh approach. The methodology is composed of 2 stages. The first one is the genetic learning of rule base and the other one is the genetic optimization of the rule base previously obtained in order to exclude redundant and unnecessary rules. The first stage uses a Self Adaptive Genetic Algorithm, that changes dynamically the crossover and mutation rates ensuring genetic diversity and avoiding the premature convergence. The membership functions are defined previously by the fuzzy clustering algorithm FC-Means and remain fixed during all learning process. The application domain is multidimensional pattern classification, where the attributes and, sometimes, the class are fuzzy, so they are represented by linguistic values. The proposed methodology performance is evaluated by computational simulations on some real-world pattern classification problems. The tests focused the accuracy of generated fuzzy rules in di erent situations. The dynamic change of algorithm parameters showed that better results can be obtained and the use of don t care conditions allowed to generate a small number of comprehensible and compact rules. / A construção da base de conhecimento de sistemas fuzzy tem sido beneficiada intensamente por métodos automáticos que extraem o conhecimento necessário a partir de conjuntos de dados que representam exemplos do problema. A computação evolutiva, em particular os algoritmos genéticos, tem sido alvo de um grande número de pesquisas que tratam, usando abordagens variadas, a questão da geração automática da base de conhecimento de sistemas fuzzy como um processo de busca e otimização. Este trabalho apresenta uma metodologia para o aprendizado de bases de regras fuzzy a partir de exemplos por meio de Algoritmos Genéticos usando a abordagem Pittsburgh. A metodologia é composta por duas etapas. A primeira é a geração genética da base de regras e a segunda é a otimização genética da base de regras previamente obtida, a fim de eliminar regras redundantes e desnecessárias. A primeira etapa utiliza um algoritmo genético auto-adaptativo, que altera dinamicamente os valores das taxas de cruzamento e mutação, a fim de garantir diversidade genética na população e evitar convergência prematura. As funções de pertinência são previamente definidas pelo algoritmo de agrupamento fuzzy FC-Means e permanecem fixas durante todo o processo de aprendizado. O domínio da aplicação é a classificação de padrões multi-dimensionais, onde os atributos e, algumas vezes, as classes são fuzzy, portanto, representados por valores lingüísticos. O desempenho da metodologia proposta é avaliado por simulações computacionais em alguns problemas de classificação do mundo real. Os testes focaram a acuidade das bases de regras geradas em diferentes situações. A alteração dinâmica dos parâmetros do algoritmo mostrou que melhores resultados podem ser obtidos e o uso da condição de don t care permitiu gerar um reduzido n´umero de regras mais compreensíveis e compactas.

Submitted by Alison Vanceto (alison-vanceto@hotmail.com) on 2017-02-14T11:18:13Z No. of bitstreams: 1 TeseAHMP.pdf: 2470407 bytes, checksum: b3f2c2d64bfa00285c28963c74627bea (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (ronisp@ufscar.br) on 2017-03-20T13:12:18Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TeseAHMP.pdf: 2470407 bytes, checksum: b3f2c2d64bfa00285c28963c74627bea (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (ronisp@ufscar.br) on 2017-03-20T13:12:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TeseAHMP.pdf: 2470407 bytes, checksum: b3f2c2d64bfa00285c28963c74627bea (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-20T13:23:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TeseAHMP.pdf: 2470407 bytes, checksum: b3f2c2d64bfa00285c28963c74627bea (MD5) Previous issue date: 2014-12-02 / Não recebi financiamento / The process of building the knowledge base of fuzzy systems has benefited extensively of methods to automatically extract the necessary knowledge from data sets that represent examples of the problem. Among the topics investigated in the most recent research is the matter of balance between accuracy and interpretability, which has been addressed by means of multi-objective genetiv algorithms, NSGA-II being on of the most popular. In this scope, we identified the need to control the diversity of solutions found by these algorithms, so that each solution would balance the Pareto frontier with respect to the goals optimized by the multi-objective genetic algorithm. In this PhD thesis a multi-objective genetic algorithm, named NSGA-DO, is proposed. It is able to find non dominated solutions that balance the Pareto frontier with respect optimization of the objectives. The main characteristicof NSGA-DO is the distance oriented selection of solutions. Once the Pareto frontier is found, the algorithm uses the locations of the solutions in the frontier to find the best distribution of solutions. As for the validation of the proposal, NSGA-DO was applied to a methodology for the generation of fuzzy knowledge bases. Experiments show the superiority of NSGADO when compared to NSGA-II in all three issues analyzed: dispersion, accuracy and interpretability. / A construção da base de conhecimento de sistemas fuzzy tem sido beneficiada intensamente por métodos automáticos que extraem o conhecimento necessário a partir de conjuntos de dados que representam exemplos do problema. Entre os tópicos mais investigados nas pesquisas recentes está a questão do balanceamento entre acuidade e interpretabilidade, que têm sido abordada por meio dos algoritmos genéticos multiobjetivo, sendo o NSGA-II um dos mais populares. Neste escopo, identificou-se a necessidade do controle da distribuição das soluções encontradas por estes algoritmos, a fim de que cada solução possa equilibrar a fronteira de Pareto com relação aos objetivos otimizados pelo algoritmo genético multiobjetivo. Neste sentido, desenvolveu-se neste projeto de doutorado um algoritmo genético multiobjetivo, chamado NSGA-DO, capaz de encontrar soluções não dominadas que equilibram a fronteira de Pareto nos objetivos a serem otimizados. A principal característica do NSGA-DO é a seleção de soluções orientada à distância. Uma vez encontrada a fronteira de Pareto, o algoritmo usa a localização das soluções nesta fronteira para encontrar a melhor distribuição das soluções. Para a validação da proposta, aplicou-se o NSGA-DO em uma metodologia para a geração de bases de conhecimento fuzzy. Experimentos realizados comprovaram a superioridade do NSGA-DO com relação ao NSGA-II nos três quesitos analisados: dispersão, acurácia e interpretabilidade.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-07-01T14:29:29Z No. of bitstreams: 1 paulaoliveiralagatta.pdf: 1917786 bytes, checksum: 627585584595873c205fcbcf5c79980f (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-07-13T16:01:23Z (GMT) No. of bitstreams: 1 paulaoliveiralagatta.pdf: 1917786 bytes, checksum: 627585584595873c205fcbcf5c79980f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-13T16:01:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 paulaoliveiralagatta.pdf: 1917786 bytes, checksum: 627585584595873c205fcbcf5c79980f (MD5) Previous issue date: 2012-03-05 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Neste trabalho são propostas duas formulações de importantes ferramentas para análise de redes em regime permanente, onde são consideradas equações que descrevem o comportamento do controle primário e secundário de frequência em sistemas elétricos de potência. A primeira proposta é baseada em uma formulação do problema de fluxo de potência convencional e a segunda uma formulação do fluxo de potência ótimo. A formulação de fluxo de potência proposta é desenvolvida a partir de uma metodologia genérica de representação de dispositivos de controle. Esta metodologia consiste em incorporar as equações que modelam dispositivos de controle ao problema básico de fluxo de potência em coordenadas polares, formando um sistema de equações de ordem (2nb+nc). O fluxo de potência desenvolvido é capaz de estimar os desvios de frequência do sistema devido a uma perturbação da carga. Por outro lado, o fluxo de potência ótimo proposto é capaz de identificar montantes e locais de corte carga, de forma a manter a frequência do sistema em uma faixa aceitável de operação. A formulação proposta de FPO consiste em incluir no problema equações de igualdade e desigualdade associadas com o controle primário de frequência e geração de potência ativa. Os desenvolvimentos propostos para o fluxo de potência convencional foram implementados no ambiente MatLab®. Para solução do fluxo de potência ótimo utilizou-se um pacote comercial de otimização, denominado LINGO®. A avaliação do fluxo de potência e fluxo de potência ótimo propostos é feita através do estudo de sistemas tutoriais e do sistema New England. A validação da análise de desvios de frequência é feita através da utilização do programa ANATEM, desenvolvido pelo CEPEL. Os resultados obtidos mostram as vantagens da utilização das formulações propostas. / This work proposes a new formulation for both the conventional power flow and the optimal power flow formulation, in which the steady-state equations describing the primary and secondary frequency control in electrical power systems are included. The proposed power flow formulation is based on a flexible methodology for the representation of control devices. Such methodology incorporates equations that model control devices into the basic power flow formulation in polar coordinates, generating an augmented system of equations having order (2nb + nc). The developed power flow is able to estimate the system frequency deviation due to a load disturbance. On other hand, the proposed optimum power flow formulation is able to identify the minimum load shedding necessary to maintain the system frequency in an acceptable range of operation. The proposed OPF formulation includes additional equality and inequality constraints to represent the steady state primary frequency control as a function of the active power generation. The proposed development for the conventional power flow was made using the MATLAB® environment. The optimal power flow solution used a commercial optimization package called LINGO®. The evaluation of the proposed power flow and optimal power flow formulations were made through the study of small test systems and the New England test system. Validations of the frequency deviation analysis were made using the program ANATEM, developed by CEPEL. The results obtained show the advantages of using the proposed formulations.

This thesis is focused to problems of automatic generation of border surface for cranial implant. This document includes description of 3D modeling human tissue, followed with issue of cranial implant. Next it includes possible perspectives of solving automatic generation problems for implant border. Second half of this document is focused to implementation of tool for automatic generation of border surface. Final part deals with results of work with this tool.

In this paper, system of automatic processing of attacks using honeypots is discussed. The first goal of the thesis is to become familiar with the issue of signatures to detect malware on the network, especially the analysis and description of existing methods for automatic generation of signatures using honeypots. The main goal is to use the acquired knowledge to the design and implementation of tool which will perform the detection of new malicious software on the network or end user's workstation.

Procedural Content Generators (PCG) typically excel at generating a large amount of content in a short period of time. Whilst this is making PCG very applicable for the game industry, simplistic implementations of PCG lack in Usability whereas complex implementations of PCG lack in Controllability. The purpose of this study is therefore to deepen our understanding on the correlation between Controllability and Usability in algorithmic generators that utilizes a generic and constructive approach to generate terrain in games.Furthermore the findings in this study can be used in the field of procedural terrain generators to study deterministic generators that utilize Automatic generation, from a Usability or Controllability perspective.

[pt] Esta dissertação apresenta uma solução que permite a geração automática de exemplos de uso a partir da descrição textual de casos de uso. Os casos de uso descrevem especificações em um nível de formalização suficiente para a geração dos exemplos. Um exemplo gerado é um texto em linguagem natural que é o resultado da paráfrase de um possível comportamento do software, extraído de um caso de uso e aplicado a um contexto real, em que atores são convertidos em personagens fictícios e os atributos são valorados de acordo com as regras de negócios especificadas no caso de uso. O formato proposto para a construção de exemplos tem como objetivo permitir que clientes possam ler, entender e julgar se o comportamento que está sendo proposto é o desejado. Com isso é esperado que o próprio cliente possa validar as especificações e que, quando defeitos forem encontrados, a especificação possa logo ser corrigida e refletida de volta nos exemplos. Ao mesmo tempo a especificação formalizada na forma de um caso de uso auxiliará desenvolvedores a criar soluções mais próximas do correto por construção, quando comparado com especificações textuais convencionais. / [en] This master s dissertation presents a solution for the automatic generation of examples of use from the textual description of use cases. Use cases describe specifications in a sufficiently formal way that is enough to automatically generate usage examples. A generated example is a text in a natural language which is the paraphrase of one possible manner to use the software, extracted from the use case and applied to a real context where actors are converted into fictitious personas and attributes are valued according to the business rules specified in the use case. The proposed format to present the example aims to allow clients to read, to understand and to judge whether the expressed behavior is in fact what he wants. With this approach, it is expected that the customer himself can approve the specifications and when defects are found, so the specification can quickly be corrected and reflected in the examples. At the same time, the formalized specification in the form of a use case will help developers create solutions that are by construction closer to the correct one when compared to conventional textual specifications.

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