Submitted by Alice Araujo (alice.caraujo@ufpe.br) on 2018-05-02T22:16:07Z No. of bitstreams: 1 DISSERTAÇÃO Henrique Figueirôa Lacerda.pdf: 4976741 bytes, checksum: e08882c8e4c27f1166b96bce007ff08f (MD5) / Made available in DSpace on 2018-05-02T22:16:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DISSERTAÇÃO Henrique Figueirôa Lacerda.pdf: 4976741 bytes, checksum: e08882c8e4c27f1166b96bce007ff08f (MD5) Previous issue date: 2016-09-06 / Com o aumento no número de equipamentos eletrônicos nas residências e o estoque cada vez menor de recursos naturais para geração de energia, cresce a necessidade de se utilizar a energia disponível de maneira mais eficiente. Os sistemas de Casas Inteligentes permitem monitorar e controlar equipamentos residenciais, além de fornecer aos usuários sugestões de utilização dos equipamentos para redução de energia. O sistema proposto neste trabalho opera no gerenciamento do consumo de energia de residências. A partir de dados de energia coletados de equipamentos domésticos, perfis de uso são identificados e aplicados a técnicas multiobjetivo em busca de novos perfis similares mas mais econômicos, fazendo um equilíbrio entre redução de energia e conforto do usuário. Neste trabalho, foi utilizado a base de dados da UK-DALE que possui dados desagregados de consumo de energia para vários equipamentos distintos. Para exploração dos parâmetros, foram realizados experimentos utilizando as técnicas multiobjetivo NSGA-II e MOPSO. Estas técnicas são bastante utilizadas na literatura por serem de simples compreensão e rápida convergência. Em seguida, para análise comparativa entre ambas, utilizou-se a métrica do hipervolume, que avalia o quão próximas as soluções estão das soluções ótimas. Os resultados obtidos fornecem liberdade ao usuário e ao sistema de recomendação permitindo sugestões de perfis mais econômicos ou mais próximos ao perfil atual. Para os melhores resultados foi possível obter conjuntos de soluções com até 70% de redução de energia. / With the growth on the number of home appliances and natural resources depletation increases the need for an efficient usage of the available energy. Smart Home systems allow you to monitor and control residential appliances, besides giving home users suggestions on how to use them focusing on saving energy. The system proposed in this work operates at the level of residential energy management and from the energy data collected from home appliances, multiobjective techniques were used to recommend equipment usage profile that is more economical than the current profiles but that are similar to these. Making a balance between energy reduction and user comfort. In this work, we used a database from UK-DALE, which contains disaggregated energy consumption data from many different appliances. For parameters exploration, experiments were done using NSGAII and MOPSO multi-objective techniques. These techniques are widely used in the literature because of their ease of use and fast convergence. For comparing their results the hypervolume metric was used, which evaluate how close the solutions are to the optimal solutions. The obtained results give the user and the recommender system the option of more economical solutions or closer to the current profile. The best obtained solutions were capable of reducting up to 70% of the current energy profile.

Submitted by Samira Prince (prince@ufpa.br) on 2012-05-08T13:08:21Z No. of bitstreams: 2 Tese_MetodoDeterminacaoPontos.pdf: 650213 bytes, checksum: 32d05afe62a4a147ceaf368c9838222b (MD5) license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) / Approved for entry into archive by Samira Prince(prince@ufpa.br) on 2012-05-08T13:10:29Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Tese_MetodoDeterminacaoPontos.pdf: 650213 bytes, checksum: 32d05afe62a4a147ceaf368c9838222b (MD5) license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) / Made available in DSpace on 2012-05-08T13:10:29Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Tese_MetodoDeterminacaoPontos.pdf: 650213 bytes, checksum: 32d05afe62a4a147ceaf368c9838222b (MD5) license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Previous issue date: 2011 / ERICSSON Telecomunicações S.A. / Este trabalho apresenta um método para encontrar um conjunto de pontos de operação, os quais são ótimos de Pareto com diversidade, para linhas digitais de assinante (DSL - digital subscriber line). Em diversos trabalhos encontrados na literatura, têm sido propostos algoritmos para otimização da transmissão de dados em linhas DSL, que fornecem como resultado apenas um ponto de operação para os modems. Esses trabalhos utilizam, em geral, algoritmos de balanceamento de espectro para resolver um problema de alocação de potência, o que difere da abordagem apresentada neste trabalho. O método proposto, chamado de diverseSB , utiliza um processo híbrido composto de um algoritmo evolucionário multiobjetivo (MOEA - multi-objective evolutionary algorithm), mais precisamente, um algoritmo genético com ordenamento por não-dominância (NSGA-II - Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm II), e usando ainda, um algoritmo de balanceamento de espectro. Os resultados obtidos por simulações mostram que, para uma dada diversidade, o custo computacional para determinar os pontos de operação com diversidade usando o algoritmo diverseSB proposto é muito menor que métodos de busca de “força bruta”. No método proposto, o NSGA-II executa chamadas ao algoritmo de balanceamento de espectro adotado, por isso, diversos testes envolvendo o mesmo número de chamadas ao algoritmo foram realizadas com o método diverseSB proposto e o método de busca por força bruta, onde os resultados obtidos pelo método diverseSB proposto foram bem superiores do que os resultados do método de busca por força bruta. Por exemplo, o método de força bruta realizando 1600 chamadas ao algoritmo de balanceamento de espectro, obtém um conjunto de pontos de operação com diversidade semelhante ao do método diverseSB proposto com 535 chamadas. / This work presents a method for finding diversity set operating points, which are Pareto optimal and diverse, to digital subscriber lines (DSL). Several works presented in the literature have proposed algorithms for optimizing data transmission in DSL lines, which results in a unique operating point for the modems. These works use spectrum balancing algorithms to solve the power allocation problem, which differs from the approach presented in this work. The proposed method, called diverseSB, uses a hybrid solution that consists of the non-dominated sorting genetic algorithm-II(NSGA-II), based on a multi-objective optimization, and a spectrum balancing algorithm. The simulation results showed that, for a given diversity, the computational cost for find the operating points with diversity using the diverseSB proposed algorithm is much smaller than “brute-force” search methods. In the proposed method, NSGA-II perform calls to the spectrum balancing algorithm adopted, so many tests involving the same number of calls to the algorithm were performed with the diverseSB proposed and with the brute-force search method, and the results of diverseSB proposed were better than brute-force search method. For example, to obtain a diverse set operating points the brute-force method performs 1,600 calls to the spectrum balancing algorithm and the diverseSB proposed performed 535 calls.

Tese (doutorado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2012 / Bibliografia: f. 132-140 / Esta tese propõe um novo algoritmo baseado em Redes Neurais Artificiais (RNA) Competitivas para classificação hierárquica multirrótulo usando a abordagem de classificação global, no qual o classificador processa e avalia todas as classes da hierárquica / This thesis proposes a new algorithm based on Competitive Artificial Neural Networks for multi-label hierarchical classification using the global approach, in which the classifier processes and evaluates all classes in the hierarchy once. This approach,

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2006 / Inclui bibliografia / Este trabalho aborda o problema de controle misto H2/H1 de sistemas lineares incertos por realimentação de saída estática ou dinâmica, sujeitos à D-estabilidade. As incertezas do sistema são do tipo paramétricas e os elementos das matrizes dinâmicas do si

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2008 / Bibliografia: f. 91-96 / Os mercados financeiros e de capitais, especialmente os mercados de ações, são considerados investimentos de alto risco, dominados por incertezas e volatilidades. A previsão no mercado de ações pode ser útil para lidar com esta incerteza e, conseqüentemen / Abstracs: Financial and capital markets, especially stock markets, are considered high risk investment fields, dominated by uncertainty and volatility. Stock market prediction tries to reduce this uncertainty and consequently the risk. As stock markets ar

Submitted by Pedro Barros (pedro.silvabarros@ufpe.br) on 2018-07-19T19:32:42Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Valter Augusto de Freitas Barbosa.pdf: 4679217 bytes, checksum: e249710740330a6a6d6443c6a52e880f (MD5) / Approved for entry into archive by Alice Araujo (alice.caraujo@ufpe.br) on 2018-07-20T22:18:23Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Valter Augusto de Freitas Barbosa.pdf: 4679217 bytes, checksum: e249710740330a6a6d6443c6a52e880f (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-20T22:18:23Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Valter Augusto de Freitas Barbosa.pdf: 4679217 bytes, checksum: e249710740330a6a6d6443c6a52e880f (MD5) Previous issue date: 2017-02-23 / FACEPE / A Tomografia por Impedância Elétrica (TIE) é uma técnica de imagem não invasiva e livre de radiações ionizantes. Sua realização dar-se através de um conjunto de eletrodos dispostos na superfície do objeto ao qual se quer imagear. Pelos eletrodos é aplicado uma corrente elétrica de baixa amplitude, e em seguida, os potenciais elétricos resultantes à excitação são medidos. Em um algoritmo de reconstrução os dados de corrente e potenciais elétricos são usados para estimar a distribuição de condutividade interna do objeto à qual pode ser representada por uma imagem. O problema de reconstrução de imagens de TIE consiste na solução dos problemas direto e inverso. No problema direto é determinado os potenciais elétricos internos e de superfície da seção do objeto a partir do padrão de excitação de corrente e da distribuição de condutividade interna do domínio. Sendo tal problema, resolvido através do método dos elementos finitos. Por outro lado, a estimação da distribuição de condutividade elétrica do interior da seção do corpo a partir das medições da resposta a excitação é, matematicamente, um problema inverso, mal posto e mal condicionado. Sendo um problema complexo, de alto custo computacional, e que ainda obtém imagens de contorno suave e de baixa resolução. Uma das formas de reconstrução de TIE é através de métodos iterativos de otimização, onde o problema direto é chamado frequentemente. Este trabalho propõe a reconstrução de imagens de TIE como um método de otimização utilizando algoritmos evolucionários e bioinspirados da Inteligência Computacional tendo o Erro Médio Quadrático como função objetivo a ser minimizada. As técnicas consideradas foram: Algoritmos genéticos, Evolução Diferencial, Busca por Cardumes de Peixes e Busca por cardumes de peixes baseada em densidade, além da implementação da Busca não-cega à Busca por Cardumes de Peixes. Os algoritmos de reconstrução foram implementados em MATLAB e fazendo uso do software de código aberto EIDORS. Os experimentos foram realizados utilizando imagens padrão ouro de duas malhas de elementos finitos. De forma qualitativa as imagens obtidas foram comparadas com as imagens padrão ouro consideradas, enquanto que de forma quantitativa foi avaliado os gráficos da queda do erro em função do número de avaliações da função e pelo número de iterações dos algoritmos. As melhores imagens foram obtidas pela busca por cardume de peixes com a busca não-cega, no entanto, os menores tempos de reconstrução foram obtidos pela evolução diferencial e algoritmos genéticos. / Electrical Impedance Tomography (EIT) is a noninvasive imaging technique and free of ionizing radiation. Its implementation is given through a set of electrodes placed on object surface to be imaged. By the electrodes, a low amplitude electric current is applied, then, the resultant electric potential to the excitation is measured. In a reconstruction algorithm, the data of the current and electrical potentials are used to estimate the intern conductivity distribution of the object which it can be represented by an image. The reconstruction problem of EIT images consists in to solve the direct and inverse problems. In the direct problem is determined the intern and surface electrical potentials of the object section from the excitation pattern of electric current and the intern conductivity distribution. Such problem is resolved by the finite elements method. On the other hand, the estimation of the electrical conductivity distribution of the interior of the body section from the measures of the response to the excitation is, mathematically, an inverse problem, ill-posed and ill-conditioned. Being a complex problem, of high computational cost, and still obtains low-resolution and soft-contour images. One of the ways to reconstruct EIT images is trough iterative optimization methods, which the direct problem is used often. This work proposes the EIT image reconstruction as an optimization method using evolutionary and bioinspired algorithms from Computational Intelligence having the Root Mean Squared Error as objective function to be minimized. The techniques considered were: Genetic Algorithm, Differential Evolution, Fish School Search and Density based on Fish School Search, beyond the implementation of the Non-Blind Search to Fish School Search. The reconstruction algorithms were implemented in MATLAB using the open-source software EIDORS. Experiments were made using ground-truth images of two finite elements meshes. Qualitatively the images obtained were compared with the ground-truth images considered, whereas quantitatively were considered the graphics of the root-mean-squared error in function of the number of evaluations of objective function and in function of the number of iterations of the algorithms. The best images were obtained by the fish school search with non-blind search, however, the smallest reconstruction time were obtained by differential evolution and genetic algorithms.

Submitted by camilla martins (camillasmmartins@gmail.com) on 2017-01-10T18:24:56Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_UmaMetodologiaBiologicamenteInspirada.pdf: 6813858 bytes, checksum: e9f8d255746d2cab6cd257d65d193c43 (MD5) / Approved for entry into archive by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2017-01-11T13:53:34Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_UmaMetodologiaBiologicamenteInspirada.pdf: 6813858 bytes, checksum: e9f8d255746d2cab6cd257d65d193c43 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-11T13:53:34Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Tese_UmaMetodologiaBiologicamenteInspirada.pdf: 6813858 bytes, checksum: e9f8d255746d2cab6cd257d65d193c43 (MD5) Previous issue date: 2016-08-26 / Essa tese propõe um algoritmo neuro-evolutivo (ANE) que utiliza um esquema de codificação indireto compacto para representar seus genótipos (um conjunto de dez regras de produção de um sistema de lindenmayer com memória), além disso, possui a habilidade de reuso dos genótipos e automaticamente construir redes neurais modulares, hierárquicas e recorrentes. Um algoritmo genético evolui um sistema de lindenmayer (sistema-l) que é usado para projetar a arquitetura de redes neurais. Essa codificação neural proporciona redução de escalabilidade e do espaço de busca em relação a outros métodos, possibilitando uma busca mais eficiente no espaço infinito de arquiteturas de redes neurais. Em adição, o sistema usa um mecanismo de checagem paralelo do genoma que aumenta o paralelismo implícito e a convergência do AG. A função fitness do ANE recompensa redes neurais que são facilmente implementadas. Essa é a primeira tentativa de gerar redes recorrentes a partir dessa combinação de metáforas. O ANE foi testado utilizando cinco bancos de dados do mundo real para classificação e três bens conhecidos para predição de séries temporais (PST). Os resultados são estatisticamente comparados com algoritmos proeminentes citados no estado da arte e com vários métodos de predição (ADANN, ARIMA, UCM e Forecast Pro®). Na maioria dos casos, o ANE superou os outros métodos produzindo classificação e predição de séries temporais mais precisas com um menor esforço computacional. Esses resultados são atribuídos a melhoria da eficácia e eficiência no processo de tomada de decisão. O resultado é uma arquitetura de rede neural otimizada para resolver problemas de classificação e simular problemas dinâmicos. / This thesis proposes a hybrid neuro-evolutive algorithm (NEA) that uses a compact indirect encoding scheme (IES) for representing its genotypes (a set of ten production rules of a Lindenmayer System with memory), moreover has the ability to reuse the genotypes and automatically build modular, hierarchical and recurrent neural networks. A genetic algorithm (GA) evolves a Lindenmayer System (L-System) that is used to design the neural network’s architecture. This basic neural codification confers scalability and search space reduction in relation to other methods. Furthermore, the system uses a parallel genome scan engine that increases both the implicit parallelism and convergence of the GA. The fitness function of the NEA rewards economical artificial neural networks (ANNs) that are easily implemented. The NEA was tested on five real-world classification datasets and three well-known datasets for time series forecasting (TSF). The results are statistically compared against established stateof- the-art algorithms and various forecasting methods (ADANN, ARIMA, UCM, and Forecast Pro®). In most cases, our NEA outperformed the other methods, delivering the most accurate classification and time series forecasting with the least computational effort. These superior results are attributed to the improved effectiveness and efficiency of NEA in the decisionmaking process. The result is an optimized neural network architecture for solving classification problems and simulating dynamical systems.

Submitted by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2017-01-26T13:01:36Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_AvaliacaoTecnicasParalelizacao.pdf: 1537724 bytes, checksum: 5986c6f0f6d551ca9f2d7a9d0c510951 (MD5) / Approved for entry into archive by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2017-01-26T13:31:02Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_AvaliacaoTecnicasParalelizacao.pdf: 1537724 bytes, checksum: 5986c6f0f6d551ca9f2d7a9d0c510951 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-26T13:31:02Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_AvaliacaoTecnicasParalelizacao.pdf: 1537724 bytes, checksum: 5986c6f0f6d551ca9f2d7a9d0c510951 (MD5) Previous issue date: 2015-03-06 / A aplicação em logística de distribuição é diversa, a exemplo do planejamento de transporte e entrega de mercadorias ou no roteamento de dados em redes de telecomunicações. Dado a amplitude e capilaridade desses problemas, trabalhos vêm sendo desenvolvidos visando reduzir os gastos para o funcionamento de redes dessa magnitude, sobretudo no que tange à demanda de energia elétrica. Sendo assim, o presente trabalho apresenta uma proposta de método de resolução de problemas de roteamento com alto grau de demanda. O método proposto é baseado em algoritmos bioinspirados, que aliados a outros métodos, garantem a integridade das soluções obtidas, além de sua proximidade ao ótimo. Entretanto, tais algoritmos se tornam computacionalmente custosos à medida que a complexidade da aplicação em questão aumenta e, portanto, ambientes multiprocessados, como plataformas de computação em GPU, vêm sendo largamente utilizados para aumentar a performance dos mesmos. Sendo assim, este trabalho visa realizar testes sobre as técnicas de paralelização desses algoritmos mais difundidas, com o objetivo de avaliar qual estratégia tem melhor relação com cada algoritmo testado para o problema descrito acima. Os algoritmos que auxiliaram nos testes foram Algoritmos Genéticos e Otimização por Enxame de Partículas, que são altamente difundidos. Os resultados mostram que a estratégia de paralelização a ser utilizada depende tanto da plataforma em que está sendo implementada, quanto do problema a ser tratado. / The applications on distribution logistics are diverse, such as the transportation planning and delivery of goods or in telecommunication networks data routing. Given the breadth and capillarity of these problems, studies have been developed to reduce network operating costs of this magnitude, especially regarding the demand for electricity. Therefore, this work proposes a method of resolution of routing problems with high demand. The proposed method is based on bio-inspired algorithms, which combined with other methods, ensure the integrity of the solutions, as well as its proximity to optimum. Nevertheless, such algorithms becomes computationally expensive as the application complexity in question grows and, therefore, multiprocessor environment, like GPU Computing platforms, has being widely used to increase bio-inspired algorithms performance. Thus, this work aims perform tests about the widespread parallelization techniques of these algorithms, intending to make an evaluation of which strategies has better relation with each tested algorithm. In order to do this, the routing problem in WDW optics networks with high demand level was used as a case study, in which it is needed define which are the better routes to demands sent simultaneously. The algorithms that assisted the tests were Genetic Algorithms and Swarm Particle Optimization, which are highly disseminated. The results show that the parallelization strategy to be used depends as much on the platform in which has been implemented, as the problem to be treaty.

Submitted by camilla martins (camillasmmartins@gmail.com) on 2017-03-27T12:02:05Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_DesempenhoAlgoritmoGenetico.pdf: 2467772 bytes, checksum: 83f8441c8e8c099abbbb36d4048f3a61 (MD5) / Approved for entry into archive by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2017-03-27T15:46:40Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_DesempenhoAlgoritmoGenetico.pdf: 2467772 bytes, checksum: 83f8441c8e8c099abbbb36d4048f3a61 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-27T15:46:40Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_DesempenhoAlgoritmoGenetico.pdf: 2467772 bytes, checksum: 83f8441c8e8c099abbbb36d4048f3a61 (MD5) Previous issue date: 2015-06-30 / A ideia da infecção viral vem sendo utilizada nos Algoritmos Genéticos (AG) para melhorar a taxa de busca dos algoritmos, superando a convergência prematura por meio do controle da diversidade da população, visto que na natureza a recombinação genética por vírus apresenta alta velocidade de replicação e frequente mutação. [Romano 2009]. A meta-heurística denominada AGRI adotou como fonte de inspiração biológica a família retroviridae, cujos vírus são baseados em RNA e atendem à necessidade de maior variação alélica do AG, visto que o RNA não possui os mecanismos de correção em seu genoma para eliminar o material viral recombinado. Neste algoritmo, os vírus são tratados como uma população separada da população de indivíduos. A cada infecção, o material genético viral é transmitido verticalmente entre os hospedeiros difundindo trechos de soluções dos vírus com melhor desempenho por toda população. A diversidade viral é mantida por meio de um mecanismo que substitui todos o vírus fora da taxa de elitismo viral. Nessa técnica, a população viral evolui junto com a população cromossômica, pois os vírus ineficientes são criados a partir do material genético dos indivíduos mais adaptados e de outros genes novos. O AGRI segue os princípios biológicos em vários aspectos da infecção e multiplicação viral. Por exemplo: cria a primeira população viral sem o material genético da população somática; escolhe aleatoriamente os vírus que irão infectar um indivíduo, possibilitando que parte da população nunca seja infectada por alguns vírus e que certos vírus infectem mais indivíduos. Além disso, a partir da segunda geração do AG, os vírus substituídos são criados com material genético de dois indivíduos, e tem diferentes quantidades de genes. Nesta abordagem, a maximização do espaço de busca é realizado utilizando três mecanismos: alta variabilidade genética da população viral com tamanhos diferentes dos trechos de soluções; efetivação da infecção apenas quando há um aumento no fitness do indivíduo; e possibilidade de um indivíduo ser infectado por quaisquer dos vírus da população viral. Para analisar o efeito dos parâmetros da infecção viral do AGRI e seu desempenho em comparação com outras meta-heurísticas bem conceituadas, as seguintes funções de benchmarking relacionadas com problemas de minimização foram selecionadas: F1 (Shifted Sphere Function), F2 (Shifted Schwefel’s Problem), F3 (Shifted Rotated High Conditioned Elliptic Function) e F5 (Schwefel’s Problem 2.6 with Global Optimum on Bounds). Os resultados mostraram que para funções unimodais propostas, o AGRI tem boa performance em comparação com as outras meta-heurísticas selecionadas podendo alcançar o ótimo global ou boas soluções com poucas iterações. / Viral Infection is used to improve the performance in Genetic Algorithms (GA) by reducing premature convergence through the population diversity control, since viruses presents high replication and mutation rates in the nature. The metaheuristic called AGRI is inspired biologicaly in a viruses family based on RNA, which provide a high allelic variation to GA, since RNA doesn’t have genoma correction mechanisms to remove re-combined viral genetic material . In this algorithm, the viruses are a separate population. To each infection, the better performance viruses genomes are transmitted vertically spreading parts of solutions to GA population. The diversity viral is maintained through a mechanism that substitutes all viruses out of elitism viral rate. In this method, the virus population evolves along with GA population, so the inefficient viruses are created from genetic material of the better adapted individuals and other new genes. The algorithm AGRI follows biological principles in several viral infection and multiplication aspects. For example: it creates the first viral population without GA population genetic material; it sorts the viral population before infect an individual, making possible some viruses doesn’t infected a part of the population and other viruses infect more individuals. Since GA second-generation, the replaced viruses are created by both individuals genetic material and have different genes quantities. In this approach, the search space maximization is increased by three mechanisms: high viral population genetic variability by variety of sizes to solutions pieces; infection validation process that confirms the fitness increases in each individual and infection possibility by any viruses in the viral population. To analyse the AGRI’s viral infection parameters effects and comparate his performance with others high-performing metaheuristics, the following minimization benchmarking are selected: F1 (Shifted Sphere Function), F2 (Shifted Schwefel’s Problem), F3 (Shifted Rotated High Conditioned Elliptic Function) e F5 (Schwefel’s Problem 2.6 with Global Optimum on Bounds). The results to the functions unimodais proposed showed that AGRI has a good performance in comparison with others metaheuristics reaching in few iterations the global best or good results.

Geração e Simplificação da Base de Conhecimento de um Sistema Híbrido Fuzzy- Genético propõe uma metodologia para o desenvolvimento da base de conhecimento de sistemas fuzzy, fundamentada em técnicas de computação evolucionária. Os sistemas fuzzy evoluídos são avaliados segundo dois critérios distintos: desempenho e interpretabilidade. Uma metodologia para a análise de problemas multiobjetivo utilizando a Lógica Fuzzy foi também desenvolvida para esse fim e incorporada ao processo de avaliação dos AGs. Os sistemas fuzzy evoluídos foram avaliados através de simulações computacionais e os resultados obtidos foram comparados com os obtidos por outros métodos em diferentes tipos de aplicações. O uso da metodologia proposta demonstrou que os sistemas fuzzy evoluídos possuem um bom desempenho aliado a uma boa interpretabilidade da sua base de conhecimento, tornando viável a sua utilização no projeto de sistemas reais. / Genetic-Fuzzy Systems Generation and Simplification of a Knowledge Base proposes a methodology to develop a knowledge base for fuzzy systems through the utilization of evolutionary computational techniques. The evolved fuzzy systems are evaluated considering two distinct criteria: performance and interpretability. Another Fuzzy Logic-based methodology for multiobjective problem analysis was also developed in this work and incorporated in GAs fitness evaluation process. The aforementioned systems were analyzed through computational simulations, and the results were compared to those obtained through other methods, in some applications. The proposed methodology demonstrated that the evolved fuzzy systems are capable of not only good performance, but also good interpretation of their knowledge base, thus showing that they can be effectively used in real world projects.