Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores - Major de Automação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

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Made available in DSpace on 2014-06-11T19:30:26Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2003Bitstream added on 2014-06-13T20:00:36Z : No. of bitstreams: 1 lima_mwp_dr_botfca.pdf: 347050 bytes, checksum: 56204ce7428a20502b79ab1119ebfc3f (MD5) / Com a crescente demanda de milho doce no mercado brasileiro para diversas finalidades, torna-se necessário o desenvolvimento de materiais cada vez mais produtivos. Neste contexto, esse trabalho objetivou avaliar as capacidades geral e específica de combinação de linhagens endogâmicas de milho doce, portadoras do gene SHRUNKEN-2, bem como, identificar híbridos simples promissores para utilização como enlatados e/ou comercialização de espigas na forma de milho verde. Para isso, foram obtidos híbridos simples por meio de cruzamentos dialélicos parciais incompletos. As avaliações deram-se no ano agrícola 2000/2001 em São Manuel-SP, Piracanjuba-GO e Bragança Paulista-SP. Foram conduzidos 4 experimentos por local, utilizando o delineamento em blocos casualizados no esquema de látice simples 10 x 10, onde as parcelas constituíram-se de 1 linha de 5 metros. A partir dos dados de produção total de espigas com palha, produção comercial com palha, produção comercial sem palha, alturas de planta e de espiga e índice de espigas dos híbridos, foram obtidas as estimativas dos parâmetros genéticos, utilizando-se o método dos quadrados mínimos. Após o desdobramento do quadrado médio dos tratamentos em capacidades geral do grupo 1, do grupo 2 e da capacidade específica de combinação, constatou-se maior variabilidade por parte da capacidade geral de combinação do grupo 2 de genitores; o efeito gênico predominante foi o de origem não aditiva; ocorrência de genitores com boa capacidade combinatória; existência de híbridos promissores para cada local de avaliação. / With the crescent demand of swet corn in the Brazilian market for distinct purposes, it becomes necessary the development of materials more and more productives. In this context, this research objected to evaluate the general and specific combining abilities of sweet corn inbred lines with SHRUNKEN – 2 gene, as well as identify single-crosses promissing to utilization like canned and/ or commercialization of ears as green corn. For that, it was obtained single-crosses by using of partial diallel incomplete crosses. The evaluations were done in 2000 / 2001 in São Manuel – SP, Piracanjuba – GO e Bragança Paulista – SP, Brazil. It was carried out four experiments per place by utilizing the 10 x 10 simple lattice design, where the plots consisted in one line of five meters. From the basis of total production of ear with husk, commercial production with husk, commercial production without husk, plant heigh and ear, and the index of ear from single cross, was obtained by estimation of minimum square. Afterwards the unrolled of the mean square of the treatments in general combining ability of group 1 and group 2, and of the specific combining ability evidencied a large variability apart of general combining ability of the group 2 parentals; the predominant gene ffect was non- additive; occurence of parentals with a good combining ability; and the existence of promissing single crosses for each evaluated place.

Submitted by Marcos Samuel (msamjunior@gmail.com) on 2017-06-05T14:13:26Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Leandro_Teixeira.pdf: 3732110 bytes, checksum: 5b05f512fc5249d2f83cca4d9b6a3d59 (MD5) / Approved for entry into archive by Vanessa Reis (vanessa.jamile@ufba.br) on 2017-06-08T11:30:57Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação_Leandro_Teixeira.pdf: 3732110 bytes, checksum: 5b05f512fc5249d2f83cca4d9b6a3d59 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-08T11:30:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação_Leandro_Teixeira.pdf: 3732110 bytes, checksum: 5b05f512fc5249d2f83cca4d9b6a3d59 (MD5) / O presente trabalho tem como objetivo apresentar uma metodologia de ensino da Análise Combinatória no nível médio utilizando a aplicação dos conteúdos abordados nos esportes. Nessa sugestão metodológica, o professor parte de problemas motivadores relativos as diversas modalidades esportivas praticadas pelos estudantes para que, partindo da situação concreta, os discentes possam construir o conhecimento no que se refere ao assunto em questão. A Análise Combinatória possui muitas aplicações na área esportiva (assim como em diversas outras áreas). Desse modo, o autor sugere que o esporte seja utilizado como ponto de partida para a compreensão das aplicações das ferramentas combinatórias. Desse modo, ao mesmo tempo que estudam um conteúdo abstrato, os alunos podem conhecer sua aplicação concreta. Afinal, os conhecimentos da Matemática resolvem problemas reais.

Submitted by Marcos Samuel (msamjunior@gmail.com) on 2017-06-13T14:54:28Z No. of bitstreams: 1 Dissertação Final.pdf: 10257155 bytes, checksum: 468a73f5193cd44f1c0086281dae5562 (MD5) / Approved for entry into archive by Vanessa Reis (vanessa.jamile@ufba.br) on 2017-06-29T11:21:41Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação Final.pdf: 10257155 bytes, checksum: 468a73f5193cd44f1c0086281dae5562 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-29T11:21:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação Final.pdf: 10257155 bytes, checksum: 468a73f5193cd44f1c0086281dae5562 (MD5) / A presente dissertação apresentará um estudo acerca do Triângulo Aritmético quanto à sua funcionalidade como artifício facilitador do estudo de outros conteúdos. Com a análise histórica do surgimento do Triângulo desde as sociedades mais antigas até a época de Pascal, será mostrado um pouco da sua construção e o porquê do Triângulo Aritmético ser geralmente conhecido como Triângulo de Pascal. O objetivo principal desse trabalho é, através de uma síntese teórica, demonstrar a relação intrínseca entre o Triângulo de Pascal, a Análise Combinatória e o Binômio de Newton, proporcionando a utilização do triângulo em outros conteúdos do Ensino Médio, a exemplo da Trigonometria, das Progressões Aritméticas e das Potências de 11. Além disso, a utilização do Triângulo será mostrada também no Ensino Fundamental na busca de regularidades e padrões matemáticos. Dessa forma, será possível o desenvolvimento de estratégias didáticas e de novas práticas de ensino-aprendizagem da matemática no que diz respeito aos supraditos conteúdos.

Submitted by Marcos Samuel (msamjunior@gmail.com) on 2017-06-26T11:07:04Z No. of bitstreams: 1 DissertacaoLeandro.pdf: 1104651 bytes, checksum: 93690896b2332038b7b798d10e81fa28 (MD5) / Approved for entry into archive by Vanessa Reis (vanessa.jamile@ufba.br) on 2017-06-29T13:01:37Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissertacaoLeandro.pdf: 1104651 bytes, checksum: 93690896b2332038b7b798d10e81fa28 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-29T13:01:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissertacaoLeandro.pdf: 1104651 bytes, checksum: 93690896b2332038b7b798d10e81fa28 (MD5) / A Proposta deste trabalho, a princípio, é utilizar o Teorema Binomial para cálculos de probabilidade, estabelecendo uma conexão entre esses conteúdos. A ideia é viabilizar aplicações do Teorema Binomial utilizando exemplos práticos como, por exemplo, lançamento de dados, viciados ou não, lançamento de moedas, entre outros. Será feita, também, uma extensão para o teorema multinomial, que possibilitará, através de expressões do tipo (a+b+c+...)n , determinar probabilidades quando da ocorrência de três ou mais eventos. Para tanto, deve-se ter como base conceitos referentes aos conteúdos de Combinatória e Probabilidade, que são estudados no Ensino Médio, para que os objetivos do trabalho sejam alcançados de maneira satisfatória.

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2008 / Bibliografia: f. 88-100 / O algoritmo de otimização através de nuvem de partículas (PSO) é uma técnica metaheurística desenvolvida recentemente e pertence a categoria de técnicas inteligentes baseadas em enxames. Os enxames inteligentes são conceitos inspirados no comportamento so / Abstract: The particle swarm optimization (PSO) algorithm is a recently developed metaheuristic technique and belongs to the category of swarm intelligence techniques. The swarm intelligence concepts are inspired by the social behavior of flocking animals

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2008 / Bibliografia: f. 103-110 / O potencial da manufatura como fator preponderante no desempenho competitivo de uma empresa é cada vez mais nítido no mundo corporativo. Inserido nesse contexto está à programação de produção que, abordando as decisões de curto prazo, tem como principal o / The potential of manufacturing as a predominant factor in the competitive performance of a company is increasingly clearer in the corporate world. Production scheduling is part of this context. It addresses the short-term decisions, which main objectives

Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2017-02-02T17:10:41Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1372371 bytes, checksum: e21c73e29ad9a1b730b3b0e4adaaff46 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-02T17:10:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1372371 bytes, checksum: e21c73e29ad9a1b730b3b0e4adaaff46 (MD5) Previous issue date: 2016-07-06 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O Problema de Roteamento de Veículos (PRV) é um problema clássico de Otimização Combinatória bastante estudado na literatura devido a sua importância prática. O PRV Periódico (PRVP), abordado neste trabalho, é uma variante do PRV no qual um conjunto de clientes devem ser visitados uma ou mais vezes para atender suas demandas durante um horizonte de tempo composto de vários dias. Os dias de visita/atendimento não são fixados a priori. Uma lista de dias possíveis (agenda de visitas) é associada a cada cliente. O objetivo é determinar os dias de visita de cada cliente e as rotas dos veículos para cada dia do horizonte de tal maneira que a distância total de percurso dos veículos e os custos associados com utilização dos mesmos sejam minimizados. O PRVP é um problema que pertence à classe NP-difícil. Neste trabalho, para resolvê-lo, são desenvolvidos três métodos de otimização: Proximity Search (PS), Ite- rated Local Search (ILS) e Particle Swarm Optimization (PSO). PS é um método genérico que faz uso do modelo de Programação Inteira do problema para melhorar iterativamente uma solução inicial. Em vez de modificar as restrições do modelo com o objetivo de reduzir o espaço de busca, o PS modifica a função objetivo do modelo para tornar a busca mais fácil. Os métodos ILS e PSO são meta-heurísticas de busca em vizinhança e populacional/evolutiva, respectivamente. Os desempenhos dos métodos propostos são analisados em instâncias de pequeno e grande porte geradas neste trabalho, e também em instâncias disponíveis na literatura. O desempenho do PS é comparado com o solver CPLEX, que resolve o modelo original do problema. As meta-heurísticas desenvolvidas são comparadas entre si e também são comparadas com algumas heurísticas da literatura. Os experimentos computacionais mostram que os métodos propostos são eficientes, competitivos e rápidos. / The Vehicle Routing Problem (VRP) is a classic problem of Combinatorial Optimi- zation extensively studied in the literature because of its practical importance. The Periodic VRP (PVRP), discussed in this work, is a variant of VRP in which a group of customers should be visited one or more times to meet their demands over a time horizon composed of several days. The days to visit a customer are not initially fixed. A possible list of days (visits schedule) is associated with each customer. The objective problem is to determine the set of days to visit each customer and determine the routes of the vehicles for each day of the planning horizon such that the total distance of the vehicle route and costs associated with use of them are minimized. The PVRP is a problem that belongs to the NP-hard class. In this work, three optimization methods are developed to solve the problem: Proximity Search (PS), Iterated Local Search (ILS) and Particle Swarm Optimization (PSO). PS is a generic method that makes use of the Integer Programming Problem model to iteratively improve an initial solution. Instead of modifying the model restrictions intended to reduce the search space, the PS changes the objective function to make the search easier. The ILS and PSO methods are meta-heuristic search in the neighborhood and population / evolutionary, respectively. The performances of the proposed methods are analyzed using small and large instances generated in this work, and also for instances available in the literature. The performance of PS is compared with CPLEX solver, which solves the original problem formulation. The developed meta-heuristics are compared to each other and are also compared with some heuristics from the literature. The computational experiments show that the proposed methods are efficient, competitive and fast.

Submitted by Reginaldo Soares de Freitas (reginaldo.freitas@ufv.br) on 2017-02-10T15:29:30Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 2736980 bytes, checksum: f41dd8d979519bbcc7b9d7350c591432 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-02-10T15:29:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 2736980 bytes, checksum: f41dd8d979519bbcc7b9d7350c591432 (MD5) Previous issue date: 2016-09-21 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / In this study we apply single-objective and bi-objective parallel heuristics to solve broad and realistic formulations of the travel planning problem. Given a travel time window and a set of destinations with their corresponding dwelling times, the goal of our single-objective approach is to find a route that produces a budget travel’s itinerary, involving flights, hotels and departure/arrival times. In turn, our bi-objective approach adds a complexity level in the problem’s formulation once we are seeking for a Pareto set of detailed travel itineraries, which are both cost and time efficient. When the sequence of cities is fixed, the single-objective version of the problem is commonly modeled in literature as a time-dependent network and the best itinerary is computed using shortest path algorithms. However, in this study, finding the order of cities that minimizes the total cost, and besides that, a set of good trade-off solutions, are also goals. Therefore, our single-objective formulation stands for a TDSPP (Time Dependent Shortest Path Problem) embedded in the TSP (Travel Salesman Problem) whereas our bi-objective formulation stands for a TDSPP embedded in a bi-objective TSP. On the first formulation we apply an ILS (Iterated Local Search) heuristic and on the second formulation we apply the NSGA-II (Nondominated Sorting Genetic Algorithm II) framework. For performance assessing, the results of both heuristics were compared to the results of corresponding exact methods with no time constraints. All test cases simulate realistic travel itineraries and run upon real-world travel data collected in advance, besides having to comply with an execution threshold of approximately 1 minute. For 285 single-objective test cases, our ILS heuristic was able to reach solutions in average less than 4.1% divergent from an exact implementation, besides reaching the optimal solution in about 30% of the test cases. In turn, for 180 bi-objective test cases, our NSGA-II implementation was able to reach an approximated solution in average up to 8% divergent from an exact implementation. / Nesse trabalho são aplicadas heurísticas paralelas mono-objetivas e bi-objetivas para solucionar formulações abrangentes e realistas do problema de planejamento de viagens. Dado o intervalo de tempo que uma viagem pode ocorrer e um conjunto de destinos com seus respectivos tempos de permanência, a abordagem mono-objetiva procura determinar um itinerário de baixo custo que compreenda voos, hotéis e horários de partida/chegada. Por sua vez, a abordagem bi-objetiva adiciona complexidade a formulação do problema, uma vez que pretende determinar o conjunto Pareto de itinerários de viagem capazes de equilibrar custo e tempo. Quando a sequência de cidades é fixa, a versão mono-objetiva do problema é comumente modelada na literatura como uma rede dependente do tempo e o melhor itinerário é calculado usando algoritmos de caminho míınimo. Contudo, nesse trabalho, determinar a ordem de visitação das cidades também é um objetivo. Portanto, a formulação mono-objetiva proposta representa um TDSPP (Time Dependent Shortest Path Problem) incorporado ao TSP (Travel Salesman Problem) e a formulação bi-objetiva representa um TDSPP incorporado em um TSP bi-objetivo. Na primeira formulação foi aplicada a heurística ILS (Iterated Local Search) e na segunda formulação o framework NSGA-II (Nondominated Sorting Genetic Algorithm II). Os resultados de ambas as heurísticas foram comparados com os resultados produzidos por métodos exatos executados sem restrições temporais. Todos os casos de teste simulam itinerários de viagem realistas e foram executados em um banco de dados de viagens e hospedagens coletadas com antecedência. Além disso, independentemente da abordagem utilizada, estabeleceu-se que o tempo de execução de cada caso deve ser de aproximadamente 1 minuto. A heurística ILS proposta para a versão mono-objetiva do problema foi executada em 285 instâncias e alcançou, em média, soluçõoes no máximo 4.1% divergentes de uma implementa ̧ao exata, além de atingir a melhor solução em cerca de 30% dos casos de teste. Por sua vez, o framework NSGA-II foi capaz de produzir soluções no máximo 8% divergentes da implementação exata para 180 instâncias.