La représentation de l’information mnésique est toujours une question d’intérêt majeur en neurobiologie, mais également, du point de vue informatique, en apprentissage artificiel. Dans certains modèles de réseaux de neurones artificiels, nous sommes confrontés au dilemme de la récupération de l’information sachant, sur la base de la performance du modèle, que cette information est effectivement stockée mais sous une forme inconnue ou trop complexe pour être facilement accessible. C’est le dilemme qui se pose pour les grands réseaux de neurones et auquel tente de répondre le paradigme du « reservoir computing ».Le « reservoir computing » est un courant de modèles qui a émergé en même temps que le modèle que nous présentons ici. Il s’agit de décomposer un réseau de neurones en (1) une couche d’entrée qui permet d’injecter les exemples d’apprentissage, (2) un « réservoir » composé de neurones connectés avec ou sans organisation particulière définie, et dans lequel il peut y avoir des mécanismes d’adaptation, (3) une couche de sortie, les « readout », sur laquelle un apprentissage supervisé est opéré. Nous apportons toutefois une particularité, qui est celle d’utiliser les délais axonaux, temps de propagation d’une information d’un neurone à un autre. Leur mise en oeuvre est un apport computationnel en même temps qu’un argument biologique pour la représentation de l’information. Nous montrons que notre modèle est capable d’un apprentissage artificiel efficace et prometteur même si encore perfectible. Sur la base de ce constat et dans le but d’améliorer les performances nous cherchons à comprendre les dynamiques internes du modèle. Plus précisément nous étudions comment la topologie du réservoir peut influencer sa dynamique. Nous nous aidons pour cela de la théorie des groupes polychrones. Nous avons développé, pour l’occasion, des algorithmes permettant de détecter ces structures topologico-dynamiques dans un réseau, et dans l’activité d’un réseau de topologie donnée.Si nous comprenons les liens entre topologie et dynamique, nous pourrons en tirer parti pour créer des réservoirs adaptés aux besoins de l’apprentissage. Finalement, nous avons mené une étude exhaustive de l’expressivité d’un réseau en termes de groupes polychrones, en fonction de différents types de topologies (aléatoire, régulière, petit-monde) et de nombreux paramètres (nombre de neurones, connectivité, etc.). Nous pouvons enfin formuler un certain nombre de recommandations pour créer un réseau dont la topologie peut être un support riche en représentations possibles. Nous tentons également de faire le lien avec la théorie cognitive de la mémoire à traces multiples qui peut, en principe, être implémentée et étudiée par le prisme des groupes polychrones. / How memory information is represented is still an open question in neurobiology, but also, from the computer science point of view, in machine learning. Some artificial neuron networks models have to face the problem of retrieving information, knowing that, in regard to the model performance, this information is actually stored but in an unknown form or too complex to be easily accessible. This is one of the problems met in large neuron networks and which « reservoir computing » intends to answer.« Reservoir computing » is a category of models that has emerged at the same period as, and has propoerties similar to the model we present here. It is composed of three parts that are (1) an input layer that allows to inject learning examples, (2) a « reservoir » composed of neurons connected with or without a particular predefined, and where there can be adaptation mecanisms, (3) an output layer, called « readout », on which a supervised learning if performed. We bring a particularity that consists in using axonal delays, the propagation time of information from one neuron to another through an axonal connexion. Using delays is a computational improvement in the light of machin learning but also a biological argument for information representation.We show that our model is capable of a improvable but efficient and promising artificial learning. Based on this observation and in the aim of improving performance we seek to understand the internal dynamics of the model. More precisely we study how the topology of the reservoir can influence the dynamics. To do so, we make use of the theory of polychronous groups. We have developped complexe algorithms allowing us to detect those topologicodynamic structures in a network, and in a network activity having a given topology.If we succeed in understanding the links between topology and dynamics, we may take advantage of it to be able to create reservoir with specific properties, suited for learning. Finally, we have conducted an exhaustive study of network expressivness in terms of polychronous groups, based on various types of topologies (random, regular, small-world) and different parameters (number of neurones, conectivity, etc.). We are able to formulate some recommandations to create a network whose topology can be rich in terms of possible representations. We propose to link with the cognitive theory of multiple trace memory that can, in principle, be implemented and studied in the light of polychronous groups.

A crise primordial da informação genética tal como delineada pelo modelo de quasi-espécies tem permanecido há mais de três décadas como um desafio as teorias de origem da vida e evolução pré-biótica. A despeito das diversas soluções propostas ao longo desse período, não há ainda uma que seja plenamente aceita pela comunidade científica. Dentro dessa gama de soluções, os modelos que usam uma abordagem de seleção em múltiplos níveis destacam-se como uma alternativa ao paradigma da área, o celebrado modelo de hiperciclos. Denominados modelos de vesículas pré-bióticas, entre os quais destaca-se o corretor estocástico, estes assumem a cooperação, de forma mais ou menos explícita, como ingrediente essencial para vencer a crise da informação genética. A cooperação tem sido vista como capaz de proporcionar um modo de contornar a crise sucitada por Eigen ao permitir a divisão da informação essencial em diversas partes, todas abaixo do limiar da catastrofe de erro. Entretanto, até muito recentemente, havia pouca literatura especializada explorando esta classe de modelos, especialmente no que tange à questões de coexistência. O objetivo desta dissertação é estudar mais profundamente alguns modelos deste tipo dando ênfase a este tipo de problema. Inicialmente, vamos explorar um modelo determinístico de seleção de grupo similar ao corretor estocástico, baseado no famoso Wright’s Island Model com algumas modificações. Em especial, relaxamos a necessidade de tempos de geração iguais nos dois níveis da dinãmica. Além deste, também vamos estudar uma versão menos restritiva do modelo de compartimentos original. Nos dois casos, a idéia geral é buscar as condições que garantam a coexistência dos diversos tipos de genes envolvidos. / The primordial genetic information crisis as defined by the Eigen’s quasispecies model, which can be used as a paradigm here, has been a challenge to any theory about the origin of life and prebiotic evolution for more than three decades. Despite several tentative solutions proposed along this period, there’s no consensual solution to the scientific community. Among that diversity of solutions, models that use a multilevel selection approach have been seen as an viable alternative to area’s paradigm, the hypercycles model. Those called prebiotic vesicle models, whose principal example is the stochastic corrector model, assume cooperation, in a more or less explicit fashion, as an essencial ingredient to solve the genetic crisis. Cooperation has been seen as capable of providing means to bypass the genetic crisis by dividing the essential information into several pieces, each one bellow the error threshold. Until recently, no complete treatment for such a model could be found in the specialized literature, specially in relation to replicators coexistence questions. So, the main purpose of this dissertation is the throughly exploration of some of those models with emphasis in coexistence aspects. Initially, we will explore a deterministic group selection model based in the celebrated Wright’s Island Model with some modifications. We relax some of the assumptions os the model to accommodate distinct time scales between the different levels of the model. Besides this model, we will study a less restrictive version of a compartment model. In both cases, we give special emphasis in the search of coexistence conditions that guarantee the survival of the different templates.

Neste trabalho demonstramos que padrões e aleatoriedade estão intimamente relacionados, ao contrário do que intuitivamente é considerado como campos opostos. Esta abordagem visa dois propósitos: por um lado, obter vantagens das propriedades caóticas para medir pseudo-aleatoriedade, e por outro lado, extrair padrões de diagramas espaço-tempo como método de reconhecimento de padrões. Este trabalho centrou-se em dois métodos relacionados com sistemas complexos, como sistemas dinâmicos de tempo discreto, redes complexas, autômatos celulares (AC) e suas combinações. O primeiro método foi explorar as propriedades das profundezas do caos como fonte de pseudo-aleatoriedade a partir de sistemas dinâmicos caóticos, como o mapa logístico e o mapa da tenda. Observamos que os padrões desaparecem e a pseudo-aleatoriedade é aumentada pela remoção de k dígitos à direita da vírgula dos pontos de uma órbita original de um mapa caótico. Portanto, foi encontrada uma fonte caótica interessante para obter geradores de números de pseudo-aleatórios (PRNGs) parametrizada por k. Um segundo método foi proposto com base na incorporação de autômatos celulares na topologia de rede, também chamada de rede-autômato, visando caracterizar as redes a partir da dinâmica espaço-temporal intrínseca dessas redes. Quatro problemas de grande demanda foram explorados, tais como (i) identificar redes sociais online; (ii) identificar organismos de diferentes domínios da vida através de suas redes metabólicas; (iii) classificar padrões de distribuição de estômatos variando de acordo com diferentes condições ambientais; e (iv) o problema de identificação de autoria. Finalmente, essa mesma abordagem foi utilizada para analisar as sequências de números pseudo-aleatórios gerados pelo padrão ouro do k-mapa logístico no contexto do reconhecimento de padrões. A abordagem proposta permitiu explorar padrões e pseudoaleatoriedade extraídos de uma miríade de sistemas com resultados bem-sucedidos em termos de acerto e boa pseudo-aleatoriedade. Além disso, este trabalho trouxe consigo progressos significativos em aplicações de reconhecimento de padrões do mundo real de um amplo ramo de campos como criptografia, criptoanálise, biologia e ciência dos dados. / In this work, we demonstrate that patterns and randomness are close related, contrary to what intuitively is considered as opposite fields. We aimed for a pattern recognition approach that aims for two purposes: (i) to take advantages from the chaotic properties as a source of pseudo-randomness in order to measure pseudo-randomness and (ii) to extract patterns from spatio-temporal diagrams obtained from complex systems models as a pattern recognition method. This work has focused on different complex systems such as discrete dynamical systems, complex networks, cellular automata (CA), and their combinations. The first method was to explore the chaotic properties in a deep-zoom manner as a source of pseudo-randomness from chaotic dynamical systems such as the logistic map and the tent map. We observed that the patterns vanish and therefore pseudo-randomness is increased by removing k right digits from the original orbit sequences. Therefore, we found an interesting chaotic source to obtain pseudo-randomness number generators (PRNGs). A second method was proposed based on the embedding of cellular automata (CA) over a network topology, also called network automata, aiming to characterize networks from the intrinsic spatio-temporal dynamics of these networks. Various on-demand problems were explored such as (i) identifying online social networks; (ii) identifying organisms from distinct domains of life through their metabolic networks; (iii) classifying stomata distribution patterns varying according to different environmental conditions; and (iv) the authorship identification problem. Finally, this same approach was used to analyze the sequences of pseudo-random numbers generated by the gold standard k-logistic map in the context of pattern recognition. So far, the proposed pattern recognition approach based on non-linear systems allowed us to explored patterns and pseudo-randomness extracted from a myriad of systems with successful results in terms of accuracy and good pseudorandomness. The proposed method has made significant progress in real-world pattern recognition applications from a wide branch of fields such as Cryptography, Cryptanalysis, Biology and Data Science.

The present work aims at discussing the main theoretical aspects related to the occurrence of long memory processes and its respective application in economics and finance. In order to discuss the main theoretical aspects of its occurrence, it is worth starting from the complex systems approach and emergent phenomena, keeping in mind that many of these are computationally irreducible. In other words, the current state of the system depends on all previous states, in such a way that any change in the initial configuration must cause a significant difference in all posterior states. That is, there is a persistence of information over time - this is a concept directly related to long memory processes. Hence, based on complex systems simulations, three factors (possibly there are many others) were related to the rise of long memory processes: agents\' heterogeneity, occurrence of large deviations from the steady states (in conjunction with the motion laws of each system) and spatial complexity (which must influence on information propagation and on the dynamics of agents competition). In relation to the applied knowledge, first it is recognized that the explanatory factors for the rise of long memory processes are common to the structures/characteristics of real markets and it is possible to identify potential stylized facts when filtering the long memory components from time series - a considerable part of information present in time series is a consequence of the autocorrelation structure, which is directly related to the specificities of each market. Given that, in this thesis was developed a new risk contagion technique that does not need any further intervention. This technique is basically given by the calculation of rolling correlations between long memory filtered series of the conditional variances for different economies, such that these filtered series contain the stylized facts (risk peaks), free from possible overreactions caused by market idiosyncrasies. Then, based on the identification of risk contagion episodes related to the 2007/2008 Subprime Crisis in the U.S. and its respective contagion to the Brazilian economy, it was filtered out from the conditional variance of the Brazilian assets (which are an uncertainty measure) aiming at eliminating the contagion episodes and, consequently, it was made a counterfactual projection of what would have happened to the Brazilian economy if the risk contagion episodes had not occurred. Moreover, in conjunction with the evolutionary trend of the Brazilian economy prior to the crisis, it is possible to conclude that 70% of the economic crisis posterior to the 2008 events was caused by macroeconomic policies and only 30% is due to the effects of risk contagion episodes from the U.S. / O presente trabalho tem como objetivo discutir os principais aspectos teóricos ligados à ocorrência dos processos de memória longa e sua respectiva aplicação em economia e finanças. Para discutir os principais aspectos teóricos da sua ocorrência, recorre-se primeiramente à abordagem de sistemas complexos e fenômenos emergentes, tendo em vista que muitos destes são irredutíveis computacionalmente, ou seja, o estado atual do sistema depende de todos os estados anteriores, tal que, qualquer mudança nos instantes iniciais deve causar significativa diferença nos estados posteriores. Em outras palavras, há uma persistência da informação - conceito este intimamente ligado à memória longa. Portanto, com base em simulações de sistemas complexos computacionais, três fatores (podendo haver outros mais) foram relacionados ao surgimento de processos de memória longa: heterogeneidade dos agentes, ocorrência de grandes desvios do equilíbrio do sistema (em consonância com as respectivas leis do movimento de cada sistema estudado) e a complexidade espacial (que deve influenciar na propagação da informação e na dinâmica competitiva dos agentes). Em relação à aplicação do conhecimento, primeiro é reconhecido que os fatores explicativos para o surgimento de processos de memória longa são inerentes a estruturas/características de mercados reais e que é possível identificar potenciais fatos estilizados, ao filtrar as componentes de memória longa de séries temporais - grande parte da informação presente nas séries é função da estrutura de autocorrelação que advém das especificidades de cada mercado. Com base nisso, nesta tese foi desenvolvida uma nova técnica de estimação de contágio de risco, que não necessita intervenções adicionais, tendo em vista a identificação prévia de potenciais fatos estilizados em diferentes economias, utilizando as séries filtradas de variância condicional, tal que a partir destas séries filtradas é calculada uma correlação com horizonte móvel de observações entre choques (picos de risco) de curto prazo livres de possíveis reações causadas por idiossincrasias de cada mercado. Posteriormente, com base na identificação dos episódios ligados à Crise do Subprime de 2007/2008 nos Estados Unidos e seu respectivo contágio para a economia brasileira, filtrou-se a variância condicional dos ativos brasileiros (que é uma medida de incerteza), objetivando-se eliminar os eventos de contágio e, consequentemente, foi feita uma projeção contrafactual da evolução da economia, caso os episódios da crise não tivessem ocorrido. Com base nestes dados e com uma análise da tendência evolutiva da economia brasileira no período anterior à crise, constatou-se que 70% da crise econômica vivenciada no Brasil no período pós-2008 é decorrente de falhas na condução da política macroeconômica e somente 30% decorre dos efeitos do cenário externo na economia.

A APS (Análise Probabilística de Segurança) de instalações industriais é assunto que evoluiu com a complexidade dos sistemas. A princípio, foram desenvolvidas ferramentas e técnicas com o propósito de analisar plantas já instaladas, possibilitando a identificação de fenômenos e mecanismos de falha desconhecidos até então. Com a evolução dos estudos dos acidentes, foram desenvolvidas técnicas aplicáveis às fases pré-operacionais com o propósito de diminuir os riscos na operação. Observa-se, portanto, um bom número de técnicas ideais para analisar projetos prontos ou em fase de conclusão. O mesmo não é observado para a fase de concepção. Apesar disto, cada vez mais especialistas na área de risco propõem que as considerações de segurança são mais eficazes quando ponderadas ao longo de toda a vida dos sistemas críticos. O estudo das APS realizadas no mundo em várias indústrias ajuda a entender o consenso sobre a contribuição potencial destas análises no desenvolvimento de novos sistemas. Para explorar este potencial, é essencial a elaboração de processos e modelos prospectivos que sejam simples, quantitativos, realistas, capazes de alimentar análises no estágio de projeto e que tragam resultados que possam ser interpretados pelos profissionais envolvidos no processo decisório. Estas considerações são extensíveis à ACH (Análise de Confiabilidade Humana), i.e., poucas são as ferramentas que ponderam aspectos operacionais, em especial o desempenho humano, na fase de projeto. A reconhecida contribuição do fator humano em acidentes envolvendo sistemas complexos - por vezes atribuída à falta de ferramentas adequadas para sua consideração na fase de projeto - evidencia ainda mais esta lacuna. Neste contexto, esta tese apresenta o desenvolvimento de uma metodologia e de uma técnica para a consideração precoce da confiabilidade humana na concepção de sistemas complexos, sendo que: 1) o desenvolvimento desta metodologia primou pela facilidade de entendimento de suas etapas e resultados, i.e., procurou-se a inteligibilidade para as pessoas envolvidas no projeto, sendo especialistas em ACH ou não, e; 2) a TECHR (Technique for Early Consideration of Human Reliability) foi concebida com o propósito de desenvolver um modelo prospectivo para o desempenho humano que possa ser explorado na fase de concepção de sistemas, e se baseia no aproveitamento da opinião de especialistas em relação a sistemas que operam ou operaram nos últimos anos para obter estimativas das probabilidades dos diversos tipos de erro humano que podem ocorrer durante a execução de uma ação específica. A metodologia proposta e a TECHR resultam em um procedimento simples e capaz de produzir modelos extremamente úteis na fase de projeto, representando uma contribuição original para o estado da arte da concepção de sistemas baseada em dados incertos. / PSA (Probabilistic Safety Assessment) is an industrial plant issue that has evolved with the complexity of systems. Initially, tools and techniques have been developed with the main purpose of analyzing operational plants, enabling the identification of phenomena and fault mechanisms hitherto not highlighted. With the evolution of accidents studies, some techniques applicable to pre-operational phases were developed in order to reduce the risks in operation. Therefore, a number of techniques adequate to analyze ready or near completion designs can be found. The same is not observed for the early design phase. Despite this, more and more experts in the risk assessment field suggest that safety considerations are most effective when assessed over the whole life of critical systems. Probabilistic safety analyses performed worldwide in various industries help us understand the consensus on the potential contribution of these analyses for developing new systems. To exploit this potential, it is essential to develop processes and prospective models that are simple, quantitative, realistic, able to feed analyses at the design stage and to bring results that can be interpreted by the professionals involved in the decision making process. These considerations are extended to HRA (Human Reliability Analysis), i.e., there are few tools that consider operational aspects, especially human performance, during the design phase. The recognized contribution of the human factor in accidents involving complex systems - sometimes attributed to the lack of suitable tools for its consideration in the design phase - further highlights this gap. In this context, this thesis presents a methodology and a technique developed for the early consideration of human reliability in complex systems design, and: 1) the development of this methodology has prioritized the easy understanding of its steps and results, i.e., its intelligibility for people involved in the system design has been sought, with expertise in HRA or not, and; 2) the technique for early consideration of human reliability (TECHR) was designed for developing a prospective human performance model that can be exploited in the system design phase, and is based on the use of expert opinion in relation to systems that operate or have operated in recent years to obtain estimates of the probabilities of the various types of human error that may occur during the performance of a specific action. The proposed methodology and technique result in a simple procedure capable of producing useful models for the design phase, representing an original contribution to the state of the art of systems conception under uncertainty.

Este estudo propõe uma investigação sobre a importância e a necessidade da presença de um narrador de estórias tradicionais no cotidiano escolar, por meio da apresentação de um relato de experiência, desenvolvida em duas escolas públicas na favela da Maré, no Rio de Janeiro, em 2007. A partir de uma abordagem teórica e estética, a pesquisa trata das estórias tradicionais como obras de arte de tempos muito antigos, que podem redimensionar o desejo e o autoconhecimento de alunos e professores, promovendo situações no cotidiano escolar que propiciam a aprendizagem significativa. A utilização de uma visão sistêmica, em que os diversos elementos de estudo formam um sistema de sistemas, foi a base da construção do trabalho de observação e reflexão sobre as experiências empreendidas e os diversos conceitos articulados a elas, propiciando um olhar cíclico, circular, onde cada elemento é pensado em si e em relação aos outros sistemas. Esses elementos, além das estórias, são o narrador, as escolas, os professores, os alunos, a sala de aula e a Maré. Outros elementos que entram na construção do trabalho são o próprio conceito de aprendizagem significativa, a caracterização das estórias tradicionais e de experiência estética, este último, um conceito fundamental para o entendimento e proposição do trabalho com arte, dentro ou fora da escola. / This study aims to investigate the importance and necessity of a narrator in traditional stories in the school routine. It is going to be presented reports of real experiences developed in two public schools located in Favela da Maré, Rio de Janeiro. From the theoretical and aesthetic approach, the research relates traditional stories, such as works of art dated from ancient times which may draw the wish and self knowing of students and teachers, promoting daily school experiences that provide a significant learning. The use of a systemic vision in which the different elements of studies form a system of systems was the base of construction of the observation and reflection work of the undertaken experiences and the distinct concepts articulated to it, providing a cyclical look, where each element is interpreted related to the others. These elements, beyond the stories, are the narrator, the schools, the teachers, the classrooms and Favela da Maré itself. Other elements present in quest are the concept of significantly learning, the characterization of traditional stories and experience aesthetics, the latter, a key concept for understanding and proposition of working with art, inside or outside the school.

Orientadores: Fernando Jose Von Zuben, Leandro Nunes de Castro Silva / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e Computação / Made available in DSpace on 2018-08-06T14:08:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Vargas_PatriciaAmancio_D.pdf: 4626705 bytes, checksum: b203a58e3f5f1c613db0787b3e396196 (MD5) Previous issue date: 2005 / Resumo: Este trabalho propõe uma classificação circunstancial para sistemas complexos, incluindo uma estrutura unificada de descrição a ser empregada na análise e síntese de sistemas computacionais bio-inspirados. Como um ramo dos sistemas complexos organizados, os sistemas computacionais bio-inspirados admitem uma sub-divisão em sistemas de inteligência computacional e sistemas homeostáticos artificiais. Com base neste formalismo, duas abordagens híbridas são concebidas e aplicadas em problemas de navegação autônoma de robôs. A primeira abordagem envolve sistemas classificadores com aprendizado e sistemas imunológicos artificiais, visando explorar conjuntamente conceitos intrínsecos a sistemas complexos, como auto-organização, evolução e cognição dinâmica. Fundamentada nas interações neuro-imuno-endócrinas do corpo humano, a segunda abordagem propõe um novo modelo de sistema homeostático artificial, explorando mudanças de contexto e efeitos do meio sobre o comportamento autônomo de um robô móvel. Embora preliminares, os resultados obtidos envolvem simulação computacional em ambientes virtuais e alguns experimentos com robôs reais, permitindo extrair conclusões relevantes acerca do potencial das abordagens propostas e abrindo perspectivas para a síntese de sistemas complexos adaptativos de interesse prático / Abstract: This work proposes a circumstantial classification for complex systems, including a unified description structure to be employed in the analysis and synthesis of biologically inspired computing metaphors. Considered as a branch of organized complex systems, these bio-inspired computing frameworks may be subdivided into computation intelligence systems and artificial homeostatic systems. Developed under this formalism, two novel hybrid systems are conceived and applied to robot autonomous navigation problems. The first approach involves learning classifier systems and artificial immune systems, in an attempt to investigate intrinsic concepts of complex systems as self-organization, evolution, and dynamic cognition. Drawn on the principles of the human nervous, immune and endocrine systems, the second approach envisages a new model of an artificial homeostatic system to explore context changes and environmental effects on the behaviour of an autonomous robotic agent. Though preliminary, the obtained results encompass computer simulation on virtual environments in addition to a number of real robot¿s experiments. Relevant conclusions can be invoked, mainly related to the potentiality of the proposed frameworks, thus opening attractive prospects for the synthesis of complex adaptive systems of practical interest / Doutorado / Engenharia de Computação / Doutor em Engenharia Elétrica

Os objetivos desta monografia foram analisar as propriedades de topologias de redes complexas, analisar as potencialidades e comparar desempenho de softwares gratuitos de geração de topologias e simular roteamento de tráfego em redes de telecomunicações. As principais topologias analisadas foram a regular, aleatória e livre de escala. As propriedades topológicas incluem o grau nodal, a distribuição de grau, o coeficiente de agrupamento, o comprimento médio do caminho, além do efeito mundo pequeno. Foram avaliadas as potencialidades de três ferramentas gratuitas de geração e análise de redes, o B-A, Pajek e NetLogo. Como exemplos de aplicação em redes de telecomunicações, com destaque para redes ópticas utilizando técnica de multiplexação por divisão de comprimento de onda, foram implementados os seguintes algoritmos de roteamento de tráfego: roteamento fixo com alocação de comprimento de onda sequencial fixa e roteamento adaptativo com alocação de comprimento de onda menos usado, mais usado, aleatória e busca exaustiva. O desempenho dos algoritmos de roteamento e alocação de comprimentos de onda de modo nas topologias analisadas foram comparados. / The purposes of this master\'s thesis are to analyze the properties of complex network topologies, analyze and compare the performance of free software for generating topologies and simulate traffic routing in telecommunication networks. The main topologies analyzed were the regular, random and scale-free. The topological properties include the nodal degree, the distribution degree, clustering coefficient, average path length and small-world effect. The performance of the free softwares B-A, Pajek and Netlogo were evaluated. As examples of application in telecommunication networks, especially for optical networks using wavelength division multiplexing technique, the following routing traffic algorithms were implemented: Fixed routing with first-fit wavelength assignment and adaptive routing with least used wavelength assignment, most used, random and exhaustive search. The performance of algorithms for routing and wavelength allocation employed in the analyzed topologies was compared.

A pesquisa visa a estudar as inter-relações1 entre os processos de projeto da arquitetura contemporânea, mediados por tecnologia computacional, e os processos da biologia, com o olhar sob os conceitos da ecologia, apoiados na teoria dos sistemas e na cibernética. As análises pretendem relacionar questões de âmbitos teórico e prático, dentro da observação dos processos de projeto, por meio das seguintes etapas: 1. Introdução e compreensão das atuais mudanças de paradigma nas áreas da biologia, ecologia e ciência da computação, que influenciam diretamente os modos de produção de informação nos processos de projeto digital em arquitetura; 2. Reflexões sobre a teoria da cibernética e sistemas complexos como costuradores dos processos biológicos aos processos de projeto de arquitetura, com implicações em emergência e inovação em arquitetura e 3. Análises práticas da integração de processos de projeto e produção digitais recorrentes das interrelações da arquitetura com a biologia. / The research aims to study the interrelationship between the contemporary architecture design processes, mediated by computer technology and the biology processes, with a view under the concepts of ecology, supported on system theory and cybernetics. The analyzes aim to relate issues on the spheres of theory and practice, within the observation of design processes, through the following steps: 1. Introduction and understanding of the current paradigm shifts in biology, ecology and computer science, which directly holds the modes of producing information in architecture digital design processes; 2. Thoughts on cybernetic theory and complex systems like links between biological processes and architectural design processes, with implications in emergence and innovation in architecture 3. Analyses of study cases about design processes and digital production integration recurrent from the interrelationship between architecture and biology.

Neste trabalho apresentamos uma análise Bayesiana para confiabilidade de sistemas de redes usando métodos de simulação de Monte Carlo via Cadeias de Markov. Assumimos diferentes densidades a priori para as confiabilidades dos componentes individuais, com o objetivo de obtermos sumários de interesse. A metodologia é exemplificada condiderando um sistema de rede com sete componentes e um caso especial de sistema complexo composto por nove componentes. Consideramos ainda confiabilidade de redes tipo k-out--of-m com alguns exemplos numéricos / In this work we present a Bayesian approach for network reliability systems using Marov Chain Monte Carlo methods. We assume different prior densities for the individual component reliabilities th to get the posterior summaries of interest. The methodology is exemplified considering a network system with seven components and a special case of complex system with nine components. We also consider k-out-of-m system reliabiility with some numerical examples