Made available in DSpace on 2014-06-12T15:52:55Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo4789_1.pdf: 837778 bytes, checksum: 2aadfef7452c9a1089fd78c8e6bb91dc (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2003 / O presente trabalho avalia o desempenho e o funcionamento da meta-heurística Ant Colony Optimization ACO em instâncias de grande porte do problema de cobertura de conjuntos (Set Covering Problem - SCP). A meta-heurística ACO é um método de otimização baseado no comportamento de colônias de formigas reais e que vem obtendo resultados promissores em vários problemas combinatoriais. Entretanto, nós constatamos que, na maior parte dos artigos publicados pela comunidade ACO, a análise efetuada sobre as heurísticas não seguia um método de avaliação rigoroso, principalmente no que se refere à carência de estudos da influência dos parâmetros destas heurísticas sobre a qualidade dos resultados alcançados. Uma vez que eventuais descuidos ocorridos na etapa de avaliação de um algoritmo podem levar a conclusões equivocadas a respeito de seu desempenho, resolvemos utilizar um método de análise experimental para avaliar a adaptação da meta-heurística ACO em algum problema de otimização combinatorial previamente abordado pela comunidade ACO. O interesse em torno das instâncias de grande porte do problema de cobertura de conjuntos surgiu de sua complexidade (NPCompleto), e de sua capacidade de atender uma grande quantidade de problemas reais, os quais geralmente não possuem escala reduzidas na prática. A principal contribuição deste trabalho, sobretudo com relação à surpresa do seu resultado em vista da literatura vigente, encontra-se na revelação da pouca importância do feromônio no método ACO em instâncias SCP de grande porte, assim como na exposição de teorias, baseadas no conceito da correlação da distância de adaptação, capazes de explanar não somente as causas responsáveis pela atuação do feromônio, mas também a melhoria oriunda das hibridizações (via busca local) do método ACO em SCP, a ponto deste último ser prescindível. Ou seja, chegamos à conclusão de que não se justifica a utilização do método ACO em instâncias SCP de grande porte, uma vez que existem técnicas mais simples e eficientes capazes de tratar este mesmo problema, como por exemplo, a busca local desenvolvida por Jacobs e Brusco (1995)

Submitted by Kaio Barbosa (kaiorafael@gmail.com) on 2018-11-23T19:03:22Z No. of bitstreams: 4 main8.pdf: 5626368 bytes, checksum: d3778f7a787ea1c33de8006e8e9f83b4 (MD5) 39 ATA de Defesa - Kaio Rafael (Assinada).pdf: 168862 bytes, checksum: 949b4b93de6b1b36821292d15ed216af (MD5) 39 Folha de Aprovação - Kaio Rafael (Assinada).pdf: 192234 bytes, checksum: e04a9d8029f559ecc1aa33e00c5e4618 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Secretaria PPGI (secretariappgi@icomp.ufam.edu.br) on 2018-11-23T19:09:52Z (GMT) No. of bitstreams: 4 main8.pdf: 5626368 bytes, checksum: d3778f7a787ea1c33de8006e8e9f83b4 (MD5) 39 ATA de Defesa - Kaio Rafael (Assinada).pdf: 168862 bytes, checksum: 949b4b93de6b1b36821292d15ed216af (MD5) 39 Folha de Aprovação - Kaio Rafael (Assinada).pdf: 192234 bytes, checksum: e04a9d8029f559ecc1aa33e00c5e4618 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2018-11-23T20:52:12Z (GMT) No. of bitstreams: 4 main8.pdf: 5626368 bytes, checksum: d3778f7a787ea1c33de8006e8e9f83b4 (MD5) 39 ATA de Defesa - Kaio Rafael (Assinada).pdf: 168862 bytes, checksum: 949b4b93de6b1b36821292d15ed216af (MD5) 39 Folha de Aprovação - Kaio Rafael (Assinada).pdf: 192234 bytes, checksum: e04a9d8029f559ecc1aa33e00c5e4618 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-11-23T20:52:12Z (GMT). No. of bitstreams: 4 main8.pdf: 5626368 bytes, checksum: d3778f7a787ea1c33de8006e8e9f83b4 (MD5) 39 ATA de Defesa - Kaio Rafael (Assinada).pdf: 168862 bytes, checksum: 949b4b93de6b1b36821292d15ed216af (MD5) 39 Folha de Aprovação - Kaio Rafael (Assinada).pdf: 192234 bytes, checksum: e04a9d8029f559ecc1aa33e00c5e4618 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2018-04-04 / FAPEAM - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas / Remote control and remote access of malicious code-enabled computers allow the network operator (botnet) to perform various fraudulent activities such as orchestrating distributed denial of service (DDoS) attacks or propagating malicious code such as virus and IT worms. To maintain control of these infected machines, it is necessary to use a robust communication mechanism against attempts to disrupt network services and to be able to evade intrusion detection systems. Such a mechanism is also known as Command and Control (C&C) channel. To do this, some malicious networks often adopt the Domain Name System (DNS) because of its global and distributed operation, allowing them to simulate legitimate network behaviors from techniques such as Round-Robin DNS (RRDNS) and Content Distribution Networks (CDN). Malicious networks that employ these strategies are called Fast Flow Service Networks, because they are able to modify their behavior to ensure the continuous operation of the services, as well as the Command and Control (C&C) channel. To identify such networks, current intrusion detection systems are constructed from models based on a fixed set of attributes observed at a given time point. However, the operators of these networks are able to subvert such detection models by modifying characteristics such as the number of IP addresses or the lifetime (TTL) of a domain name. For these reasons, this work presents a bioinspired model in the concept of Optimization by Colony of Ants for detection of botnets based on Fast Flow Service Networks. The main objective is to analyze a suspicious domain from different perspectives, because even if it is possible to manipulate certain features, the operator is unlikely to modify a of attributes to evade different classification models at the same time. The experimental results using a real database show that the model is able to generate classification rules that prioritize lower cost from the combination of different detection methods, obtaining an accuracy of more than 93%. / O controle e o acesso remoto de computadores infectados por códigos maliciosos permitem ao operador desse tipo de rede (botnet) realizar diferentes atividades fraudulentas como orquestrar ataques distribuídos de negação de serviço (DDoS) ou propagar códigos maliciosos como vírus e worms. Para manter o controle dessas máquinas infectadas, é necessário utilizar um mecanismo de comunicação robusto contra tentativas de interrupção dos serviços da rede e que seja capaz de evadir sistemas de detecção de intrusos. Tal mecanismo é também conhecido como canal de Comando e Controle (C&C). Para isso, algumas redes maliciosas adotam com frequência o Sistema de Nomes de Domínios (DNS) devido ao seu funcionamento global e distribuído, permitindo assim que simulem comportamentos de redes legítimas a partir de técnicas como Round-Robin DNS (RRDNS) e Redes de Distribuição de Conteúdo (CDN). Redes maliciosas que empregam essas estratégias são denominadas como Redes de Serviço de Fluxo Rápido, pois são capazes de modificar seu comportamento para garantir a operação contínua dos serviços, assim como do canal de Comando e Controle (C&C). Para identificar essas redes, os sistemas de detecção de intrusos atuais são construídos a partir de modelos baseados em um conjunto fixo de atributos observados em determinado instante de tempo. No entanto, os operadores dessas redes são capazes de subverter tais modelos de detecção pela modificação de características como a quantidade de endereços IP ou tempo de vida (TTL) de um nome de domínio. Por esses motivos, este trabalho apresenta um modelo bioinspirado no conceito de Otimização por Colônia de Formigas para detecção de botnets baseadas em Redes de Serviço de Fluxo Rápido. O principal objetivo é analisar um domínio suspeito a partir de diferentes perspectivas, pois mesmo que seja possível a manipulação de determinadas características, é improvável que o operador modifique um conjunto considerável de atributos para evadir diferentes modelos de classificação ao mesmo tempo. Os resultados experimentais usando uma base de dados real mostram que o modelo é capaz de gerar regras de classificação que priorizam menor custo a partir da combinação de diferentes métodos de detecção, obtendo uma acurácia superior a 93%.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Redes embutidas (NoC, Network-on-Chip) vêm sendo adotadas como uma solução interessante para o projeto de infraestruturas de comunicação em sistemas embutidos (SoC, System-on-Chip). Estas redes são em geral parametrizadas, podendo assim ser utilizadas em vários projetos de SoCs, cada qual com diferentes quantidades de núcleos. NoCs permitem uma escalabilidade dos sistemas, ao mesmo tempo que balanceiam a comunicação entre núcleos. Projetos baseados em NoC visam a implementação de uma aplicação específica. Neste contexto, ferramentas de auxílio de projeto são essenciais. Estas ferramentas são projetadas para, a partir de uma descrição simples da aplicação, realizar sucessivos processos de otimização que irão modelar as várias características do sistema. Estes algoritmos de otimização são necessários para que a rede atenda a um conjunto de restrições, como área, consumo de energia e tempo de execução. Dentre estas etapas, pode ser incluído o roteamento estático. As rotas através da rede por onde os núcleos irão se comunicar são otimizadas, de forma a minimizar o tempo de comunicação e os atrasos na transmissão de pacotes ocasionados por congestionamentos nas chaves que compõem a NoC. Nesta dissertação, foi utilizada a otimização por colônia de formigas no cálculo dos percursos. Esta é uma meta-heurística interessante para a solução de problemas de busca em grafos, inspirada no comportamento de formigas reais. Para os algoritmos propostos, múltiplas colônias são utilizadas, cada uma encarregada pela otimização do percurso de uma mensagem. Os diferentes testes realizados mostram o roteamento baseado no Elitist Ant System obtendo resultados superiores a outros algoritmos de roteamento. / asfsfss

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Redes embutidas (NoC, Network-on-Chip) vêm sendo adotadas como uma solução interessante para o projeto de infraestruturas de comunicação em sistemas embutidos (SoC, System-on-Chip). Estas redes são em geral parametrizadas, podendo assim ser utilizadas em vários projetos de SoCs, cada qual com diferentes quantidades de núcleos. NoCs permitem uma escalabilidade dos sistemas, ao mesmo tempo que balanceiam a comunicação entre núcleos. Projetos baseados em NoC visam a implementação de uma aplicação específica. Neste contexto, ferramentas de auxílio de projeto são essenciais. Estas ferramentas são projetadas para, a partir de uma descrição simples da aplicação, realizar sucessivos processos de otimização que irão modelar as várias características do sistema. Estes algoritmos de otimização são necessários para que a rede atenda a um conjunto de restrições, como área, consumo de energia e tempo de execução. Dentre estas etapas, pode ser incluído o roteamento estático. As rotas através da rede por onde os núcleos irão se comunicar são otimizadas, de forma a minimizar o tempo de comunicação e os atrasos na transmissão de pacotes ocasionados por congestionamentos nas chaves que compõem a NoC. Nesta dissertação, foi utilizada a otimização por colônia de formigas no cálculo dos percursos. Esta é uma meta-heurística interessante para a solução de problemas de busca em grafos, inspirada no comportamento de formigas reais. Para os algoritmos propostos, múltiplas colônias são utilizadas, cada uma encarregada pela otimização do percurso de uma mensagem. Os diferentes testes realizados mostram o roteamento baseado no Elitist Ant System obtendo resultados superiores a outros algoritmos de roteamento. / asfsfss

Visando contribuir com o estado-da-arte de sistemas bioinspirados em formigas na robóotica, neste trabalho é abordado o problema do controle de um grupo de robôs para a solução coletiva das tarefas de exploração do ambiente e localização de objetos. Para isso, são utilizados algoritmos inspirados em colônias de formigas. O objetivo deste trabalho, portanto, é o desenvolvimento de um sistema de controle de navegação baseado em colônia de formigas para um time de robôs, de maneira que os robôs resolvam esses problemas utilizando estratégias de controle individuais e simples. Esse sistema tem como base a utilização de marcadores ou feromônios artificiais, que podem ser depositados pelos robôs para marcar determinadas posiçôes do ambiente / Aiming to advance the state-of-the-art of ant bioinspired systems in robotic applications, in this work we study the problem of controling a group of robots for solving colective tasks on environment exploration and object localization. To this end, we used algorithms inspired in ant colonies. Therefore, the objective of this work is to develop a navigation control system based on ant colony can solve the problems using simple control strategies. This system uses marks or artificial pheromones that can be released by the robots to mark specific positions in the environment

As redes de sensores sem fio estão presentes nos mais diversos setores, formando um conjunto de elementos colaborativos que realizam o transporte da informação em cenários urbanos, agricultura de precisão, saúde e automação industrial. Sua utilização enfrenta desafios como necessidade constante de adaptações a alterações de topologia, baixas taxas de comunicação e uso eficiente de energia. Dessa forma, as aplicações dessas redes precisam suportar estas características dinamicamente. Esta tese propõe, então, um novo protocolo de roteamento: o HOFACO (Hybrid Objective Function based on Ant Colony Optimization), com base no funcionamento do padrão RPL (Routing Protocol for Low Power and Lossy Networks) aplicado à eficiência energética. Este protocolo proposto preserva as interfaces já consolidadas de roteamento e faz uso de uma informação heurística baseada em swarm intelligence (inteligência de enxames), por meio do uso de agentes - colônia de formigas -, para a composição híbrida de métricas utilizadas na avaliação do rank durante a construção de topologias. Esta proposta foi validada por meio de implementações em simulações e dispositivos reais em duas plataformas distintas: o Contiki e o OpenWSN. O processo de validação utilizou parâmetros como número de mensagens de controle, alterações de configurações topológicas, latência da rede e taxa de entrega de pacotes comparando-se a proposta a soluções tradicionais. Os resultados obtidos demonstraram um funcionamento compatível com estes parâmetros e uma melhoria em torno de 7,6% no sentido de redução do tempo de estabilização da rede. Adicionalmente, foi feito um teste comparativo de consumo de energia, evidenciando uma melhoria em termos de eficiência enérgica de até 20,9% da proposta com relação a protocolos tradicionais. / The wireless sensor networks are present in the most diverse sectors, forming a set of collaborative elements that perform the transport of information in urban scenarios, precision agriculture, health and industrial automation. Its use faces challenges as a constant need for adaptations to topology changes, low communication rates and efficient energy use. In this way, the applications of these networks must support these characteristics dynamically. This thesis proposes, therefore, a new routing protocol: the HOFACO (Hybrid Objective Function based on Ant Colony Optimization), based on the RPL (Routing Protocol for Low Power and Lossy Networks) applied to energy efficiency. This proposed protocol preserves the already consolidated routing interfaces and makes use of heuristic information based on swarm intelligence, using ant colony agents for the hybrid composition of metrics used in rank evaluation during the construction of topologies. This proposal was validated through implementations in simulations and real devices in two different platforms: Contiki and OpenWSN. The validation process used parameters such as number of control messages, changes of topological configurations, network latency and packet delivery rate, comparing the proposal to traditional solutions. The results showed a functioning compatible with these parameters and an improvement around 7.6% in the sense of reducing the time of stabilization of the network. In addition, a comparative test of energy consumption was made, evidencing an improvement in terms of energetic efficiency up to 20.9% of the proposal with respect to traditional protocols.

Visando contribuir com o estado-da-arte de sistemas bioinspirados em formigas na robóotica, neste trabalho é abordado o problema do controle de um grupo de robôs para a solução coletiva das tarefas de exploração do ambiente e localização de objetos. Para isso, são utilizados algoritmos inspirados em colônias de formigas. O objetivo deste trabalho, portanto, é o desenvolvimento de um sistema de controle de navegação baseado em colônia de formigas para um time de robôs, de maneira que os robôs resolvam esses problemas utilizando estratégias de controle individuais e simples. Esse sistema tem como base a utilização de marcadores ou feromônios artificiais, que podem ser depositados pelos robôs para marcar determinadas posiçôes do ambiente / Aiming to advance the state-of-the-art of ant bioinspired systems in robotic applications, in this work we study the problem of controling a group of robots for solving colective tasks on environment exploration and object localization. To this end, we used algorithms inspired in ant colonies. Therefore, the objective of this work is to develop a navigation control system based on ant colony can solve the problems using simple control strategies. This system uses marks or artificial pheromones that can be released by the robots to mark specific positions in the environment

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:56:12Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo2764_1.pdf: 1664422 bytes, checksum: 79eaee65874c2baef2a7f616acbbb579 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2010 / Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco / A proposta desta dissertação é a criação de sistemas de reconhecimento de padrões baseada em abordagens híbridas, com o intuito de reduzir o tempo computacional e melhorar o desempenho quando comparado com outras técnicas de agrupamento. Esta dissertação propõe os métodos de agrupamentos SOMAK, que é a combinação dos Mapas Auto-Organizáveis (SOM) seguido do algoritmo Ant Kmédias (AK), ASCAK, composto pelos os algoritmos ASCA e AK e SOINAK, composto pela Rede Neural Incremental Auto-Organizável (SOINN) e AK. SOM é uma Rede Neural Artificial (RNA) que permite a visualização de dados de alta dimensionalidade e implementa um mapeamento ordenado de uma distribuição de alta dimensão dentro de uma grade regular de baixa dimensão. ASCA e AK são algoritmos de agrupamentos baseados na otimização da colônia de formigas (ACO). ACO é uma abordagem meta-heurística recentemente proposta para resolver problemas de difícil otimização combinatória. SOINN é uma rede neural de representação topológica útil para solucionar problemas de aprendizagem não supervisionada, gerando grupos de dados correlacionados e pode ser capaz de realizar este aprendizado de forma incremental. SOMAK, ASCAK e SOINAK empregam SOM, ASCA e a rede neural SOINN respectivamente como classificadores de características sobre os dados de entrada, ao invés de realizar o agrupamento dos dados diretamente. Primeiro, um conjunto grande de protótipos é formado pela rede neural SOM, o algoritmo ASCA e a rede neural incremental SOINN. Na segunda etapa, os protótipos são interpretados e então combinados para formar os agrupamentos finais ou definitivos. O benefício dos métodos propostos é a redução de ruídos. O algoritmo AK modifica o algoritmo K-médias localizando os objetos em seguida agrupando-os de acordo com probabilidades que são atualizadas pelo feromônio. SOINAK tem apresentado um melhor desempenho quando comparado com algumas outras técnicas híbridas de agrupamento, diferentemente do desempenho alcançado pelos métodos de agrupamentos SOMAK e ASCAK

Um desafio recorrente em processos produtivos é o desenvolvimento de sistemas de monitoração e diagnóstico. Esses sistemas ajudam na detecção de mudanças inesperadas e interrupções, prevenindo perdas e mitigando riscos. Redes Neurais Artificiais (RNA) têm sido largamente utilizadas na criação de sistemas de monitoração. Normalmente as RNA utilizadas para resolver este tipo de problema são criadas levando-se em conta apenas parâmetros como o número de entradas, saídas e quantidade de neurônios nas camadas escondidas. Assim, as redes resultantes geralmente possuem uma configuração onde há uma total conexão entre os neurônios de uma camada e os da camada seguinte, sem que haja melhorias em sua topologia. Este trabalho utiliza o algoritmo de Otimização por Colônia de Formigas (OCF) para criar redes neurais otimizadas. O algoritmo de busca OCF utiliza a técnica de retropropagação de erros para otimizar a topologia da rede neural sugerindo as melhores conexões entre os neurônios. A RNA resultante foi aplicada para monitorar variáveis do reator de pesquisas IEA-R1 do IPEN. Os resultados obtidos mostram que o algoritmo desenvolvido é capaz de melhorar o desempenho do modelo que estima o valor de variáveis do reator. Em testes com diferentes números de neurônios na camada escondida, utilizando como comparativos o erro quadrático médio, o erro absoluto médio e o coeficiente de correlação, o desempenho da RNA otimizada foi igual ou superior ao da tradicional. / A recurring challenge in production processes is the development of monitoring and diagnosis systems. Those systems help on detecting unexpected changes and interruptions, preventing losses and mitigating risks. Artificial Neural Networks (ANN) have been extensively used in creating monitoring systems. Usually the ANN used to solve this kind of problem are created by taking into account only parameters as the number of inputs, outputs, and number of neurons in the hidden layers. This way, the result networks are generally fully connected and have no improvements in its topology. This work uses an Ant Colony Optimization (ACO) algorithm to create a tuned neural networks. The ACO search algorithm uses Back Error Propagation (BP) to optimize the network topology by suggesting the best neuron connections. The outcome ANN was applied to monitoring the IEA-R1 research reactor at IPEN. The results show that the algorithm is able to improve the performance of the model which estimates the values of the reactor variables. In tests with different numbers of neurons in the hidden layer, using as comparison the mean squared error, the mean absolute error, and the correlation coefficient, the performance of the optimized ANN proved equal or better than the equivalent traditional neural networks.

Orientador: Gustavo Sousa Pavani / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2012