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Investigação Experimental usando Algoritmos Populacionais em Ambientes Ruidosos.

NASCIMENTO, E. M. 01 July 2011 (has links)
Made available in DSpace on 2016-08-29T15:33:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_4927_.pdf: 3369847 bytes, checksum: 4cc5621710c503204596b4b258684b3b (MD5) Previous issue date: 2011-07-01 / O objetivo principal deste trabalho é a realização de um estudo investigativo experimental de algoritmos populacionais em ambientes ruidosos. Quatro versões do algoritmo Particle Swarm (PSO) foram adotadas nos experimentos. São elas: PSO canônico (topologia global), PSO padrão (topologia local), Bare Bones (BBPSO) e Fully Informed Particle Swarm (FIPS). Através de cooperação, as abordagens de otimização baseadas em população frequentemente encontram soluções satisfatórias com eficácia e eficiência. Entretanto, a maioria das versões desenvolvidas nos últimos anos apresenta dificuldades na otimização de funções com muitos mínimos locais em espaços de alta dimensão. Foi analisado o comportamento de uma estratégia denominada de estratégia de jump em ambientes incertos com a finalidade de estudar melhorias no desempenho dos métodos investigados, tanto no contexto estático quanto ruidoso. Inicialmente, os algoritmos populacionais foram investigados com a estratégia de jump com objetivo de escapar de mínimos locais. O jump é utilizado quando não são observadas melhorias durante o processo de otimização. Essa abordagem foi apresentada primeiramente com base nas distribuições de probabilidade Gaussiana e de Cauchy. Testes experimentais foram conduzidos em um conjunto bem conhecido de problemas multimodais, com muitos mínimos locais. Os resultados obtidos sugerem que as versões híbridas dos algoritmos populacionais são capazes de superar o desempenho de suas respectivas versões originais. Conclui-se que a estratégia de jump é bastante eficaz no combate à convergência prematura. A melhoria no desempenho é consequência de um pequeno, mas importante, número de saltos bem sucedidos. Em virtude dos resultados promissores obtidos com os algoritmos populacionais combinados com a estratégia de jump, essa abordagem foi expandida e, ao invés, de gerar números randômicos segundo distribuições de probabilidade, optou-se por utilizar sequências caóticas. As quatro versões do PSO foram novamente investigadas com objetivo de analisar a habilidade da estratégia modificada em permitir que indivíduos em regime de estagnação escapem de atratores sub-ótimos. Resultados de simulação demonstram que a adição de saltos caóticos impulsiona o desempenho dos algoritmos em comparação com as abordagens utilizando distribuição de probabilidade. Além disso, a estratégia populacional com caos possui custo computacional inferior. Na sequência do trabalho, o foco é a investigação da introdução de jump com caos nos algoritmos populacionais aplicados, entretanto, a problemas de otimização ruidosos, com adição de incerteza às funções de teste. O método híbrido é analisado experimentalmente em diversas funções benchmarks. Resultados de simulação indicam que a adição da estratégia de jump é benéfica em termos de robustez. Em ambientes ruidosos, um algoritmo para ser considerado robusto precisa alcançar sistematicamente uma solução satisfatória. Não é suficiente obter bons resultados sob baixos níveis de ruídos e degradar a solução à proporção que o nível de ruído aumenta. Conclui-se que embora o desempenho dos algoritmos populacionais deteriore com o aumento no nível de ruído, as soluções encontradas pelas versões modificadas são superiores às soluções obtidas pelas versões originais. A estratégia de saltos, adicionada aos algoritmos populacionais, aplicada tanto em funções estáticas quanto em funções ruidosas demonstrou ser bastante eficiente e eficaz, pois aumenta a chance do algoritmo escapar de mínimos locais. A abordagem analisada é simples e de fácil implementação, sem nenhum acréscimo de esforço computacional. O uso de sequências caóticas em substituição às distribuições de probabilidade contribui para a eficiência da abordagem.
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Otimização estrutural utilizando o algoritmo evolucionário do enxame de partículas

Correia de Oliveira, Leonardo 31 January 2008 (has links)
Made available in DSpace on 2014-06-12T17:36:38Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo2276_1.pdf: 2642883 bytes, checksum: 1f303d82998032e2904934b949150f26 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2008 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Nas ciências em geral, o termo otimização se refere ao estudo de um conjunto de técnicas que têm como objetivo a obtenção de um melhor resultado para uma função e parâmetros (variáveis de projeto) pré-especificados dentro de um conjunto permitido (espaço de projeto). A otimização em geral é feita através de procedimentos numéricos computacionais. A maioria desses procedimentos utiliza algoritmos que fazem uso de gradientes devido principalmente à eficiência computacional dos mesmos no processo de obtenção de pontos de ótimo. No entanto, nas últimas décadas, algoritmos metaheurísticos (algoritmos que não requerem cálculos de gradientes no processo de otimização) têm atraído grande atenção da comunidade científica. Os algoritmos dessa classe geralmente imitam algum fenômeno da natureza e são comumente chamados de algoritmos evolucionários. Dentre as alternativas existentes nessa classe de algoritmos, podem ser citados: o algoritmo genético (genetic algorithm GA), o recozimento simulado (simulated annealing SA) e o enxame de partículas (particle swarm PS). Embora as técnicas citadas requeiram mais avaliações de funções para encontrar uma solução ótima, quando comparadas com algoritmos que utilizam o cálculo de gradientes, os algoritmos baseados em procedimentos evolucionários apresentam várias vantagens, a saber: facilidade de programação; não necessitam da garantia de continuidade nas funções envolvidas na definição do problema; mais adequado na determinação de um ótimo global ou próximo do global; e adequados na solução de problemas discretos. Nos últimos três anos, o nosso grupo de pesquisa tem se empenhado na implementação computacional e uso do algoritmo de otimização do enxame de partículas (Particle Swarm Optimization - PSO). O algoritmo PSO se desenvolveu de experiências com algoritmos que modelavam o comportamento de muitas espécies de pássaros. A metodologia estudada tem fortes raízes em vida artificial e na psicologia social. Neste trabalho, o procedimento desenvolvido é aplicado a uma diversidade de problemas que têm o intuito de enfatizar a eficácia e versatilidade da metodologia estudada nos diversos tipos de problemas existentes, inclusive em problemas práticos da engenharia.Várias versões foram desenvolvidas no ambiente MATLAB, onde o algoritmo PSO está implementado, tanto para problemas que envolvem uma única função objetivo como para aqueles que envolvem várias funções (otimização multiobjetivo). As várias opções disponíveis estão configuradas em um ambiente bastante fácil de entender e de operar. A utilização de modelos substitutos de baixo custo computacional, porém de precisão aferida, constitui uma alternativa bastante promissora a ser utilizadas em tais algoritmos, evitando desta forma uma grande demanda de tempo computacional, característica inerente das metodologias evolucionárias acopladas a simuladores numéricos. Nesta combinação de estratégias, o grande número de avaliações de funções requeridas pelo algoritmo evolucionário não mais se darão através de simulações numéricas do problema real, e sim através de cálculos rápidos que consideram o uso de modelos aproximados. Neste contexto, a técnica escolhida foi o método das Bases Reduzidas. Além da opção de modelos substitutos, uma implementação alternativa utilizando os paradigmas da computação paralela foi realizada objetivando a eficiência computacional. Para essa implementação, as operações realizadas no algoritmo PSO, como atualizações no decorrer das iterações e cálculo de funções de avaliação, foram distribuídas entre as várias unidades de processamento disponíveis. Ambos os aspectos acima mencionados são de crucial importância, especificamente para o caso da aplicação dos algoritmos PSO em problemas da engenharia prática. As aplicações deste trabalho se dirigiram ao uso de funções empíricas multimodais objetivando mostrar a potencialidade da metodologia em se determinar a solução global, bem como as funções provenientes da simulação numérica de treliças planas sob várias condições de solicitação. Foram conduzidas otimizações uni e multiobjetivo considerando a abordagem PSO, no contexto do uso de modelos reais e substitutos, e também alguns estudos utilizando o algoritmo na versão da implementação computacional paralela
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O enxame de diques da Serra do Mar na região entre Resende e a Baía da Ilha Grande, RJ / The Serra do Mar dike swarm between Resende and Ilha Grande Bay, RJ

Eliane Guedes 10 August 2007 (has links)
A ocorrência de derrames basálticos continentais assim como enxames de diques a estes relacionados tem sido correlacionada ao impacto de uma pluma mantélica na base da litosfera, ao afinamento crustal e à fragmentação de continentes. Um outro modelo sugere que a ascensão do material magmático ocorre por descontinuidades na litosfera não sendo necessária assim a ocorrência de uma pluma mantélica. Na região entre Resende e a Baía da Ilha Grande, localizada no Estado do Rio de Janeiro, Região Sudeste do Brasil, foram cartografados aproximadamente 140 corpos magmáticos (diques e sills), correlacionados à fragmentação do Gondwana que teve seu ponto máximo a aproximadamente 120 Ma. Estes corpos, em conjunto com outros em outras regiões do Estado do Rio de Janeiro, fazem parte do Enxame de Diques da Serra do Mar. Os corpos cartografados são, em sua maioria, diques e subordinadamente sills que formam três diferentes grupos com base na orientação espacial: NW, NS e NE. A petrografia indicou que estes são formados por basalto, basalto porfirítico, diabásio e micro-gabro sendo a constituição mineralógica formada por fenocristais de olivina, augita e plagioclásio e uma matriz composta por augita, pigeonita, plagioclásio, minerais opacos, apatita, quartzo, clorita e saussurita. Os diques e sills fazem parte de uma série transicional de afinidade toleítica sendo composta por quartzo toleítos classificados como basalto, basalto andesítico, traquibasalto e basalto traquiandesítico. Os toleítos apresentam teores médios de MgO de 4,1% (peso) e teores médios de TiO2 de 3,70% (peso). Com base na razão (La/Yb)n e em outras razões de elementos traços, foi sugerida a ocorrência de três suítes magmáticas distintas: 1) Suíte A (La/Yb)n entre 7,20 e 11; 2) Suíte B (La/Yb)n entre 11,6 e 17,7; 3) Suíte C (La/Yb)n entre 24,8 e 32,6. A análise de diagramas bivariantes, multielementares e de elementos traços, sugriu que o provável processo evolutivo destas suítes foi a cristalização fracionada com o envolvimento de uma fonte do tipo enriquecida com pelo menos uma participação do manto litosférico subcontinental. Análises geocronológicas 40Ar/39Ar dos corpos da área alvo indicaram idades localizadas no intervalo entre 126,34,5 e 155,44,6 Ma, com a distribuição média das idades situada no intervalo entre 134-145 Ma, sendo portanto um pouco mais antigas se comparadas as idades de outras áreas do Enxame de Diques da Serra do Mar. A comparação da orientação espacial dos diques da área alvo com outras áreas do Enxame de Diques da Serra do Mar revelou que somente os diques NE apresentam direções coincidentes tanto com a estruturação do embasamento quanto com a dos outros diques que fazem parte do Enxame. Os corpos com direção NW e NS, abundantes na área alvo são raramente reportados em outras áreas, sugerindo que para área alvo a ocorrência de estruturas NW e NS, como por exemplo falhas e fraturas, exerceram um controle maior no processo de intrusão do que a estruturação NE do embasamento. Em relação a litogeoquímica, as comparações efetuadas com outras área do Enxame de Diques da Serra do Mar e da Província Magmática do Paraná, indicou que este padrão de mais uma suíte magmática é comum em toda área do enxame, porém não são reportadas razões (La/Yb)n tão altas quanto as apresentadas pela Suíte A. Os magmas das suítes da área alvo correlacionam-se algumas vezes com os magmas do tipo Urubici e outras com os do tipo Pitanga podendo ser representante de um tipo hibrido não representado na Província Magmática do Paraná, mas que seria semelhante ao magma do tipo Paraíba encontrado no Enxame de Diques da Serra do Mar. As idades mais antigas que a média normalmente encontrada para os diques que fazem parte do Enxame de Diques da Serra do Mar sugere que processos distensionais associados à fragmentação do Gondwana já estariam atuando na região sudeste do Brasil há pelo menos 150 Ma. / Continental flood basalts and Dike Swarms usually are correlated with the impact of a mantle plume at the base of the lithosphere and continental break-up. In the area located between Resende and Ilha Grande Bay, Rio de Janeiro State, southeast of Brazil, approximately 170 igneous rocks bodies (dikes and sills) were mapped and are correlated with the Gondwana break-up 120 My. The dikes and sills are part of the Serra do Mar Dike Swarm which occur in the coastline and interior areas of the Rio de Janeiro and São Paulo State. The basement rocks are Precambrian gneiss. These magmatic bodies are mostly dikes and few sills, and were divided in three groups based on orientation: NW, NS and NE. Petrography showed that these bodies are basalts, porphiritic basalts, diabases and gabbros. Their mineralogy includes olivine, augite and plagioclase, as phenocrysts, and augite, pigeonite, plagioclase, opaque minerals, apatite, quartz, chlorite and saussurite, as groundmass. These rocks are part of a tholeiitic transitional magmatic serie, classified as basalts, trachy basalts, basaltic trachyandesites and basaltic andesite. The MgO average in these rocks is 4.1 % and they were classified as high-TiO2 (average of 3.70%). Based on (La/Yb)n, samples are separated in 3 groups: 1) Suite A (La/Yb)n between 7,20 e 11; 2) Suite B (La/Yb)n between 11,6 e 17,7; 3) Suíte C (La/Yb)n between 24,8 e 32,6. Fractional crystallization with sublithospheric mantle source is the most probable evolutive process for those dikes. Comparison between these dikes and Paraná Magmatic Province indicates that the tholeiitic basalts in this work area are similar to Urubici and Pitanga magmas and also similar to Paraíba magma in the other areas of Serra do Mar Dike Swarm. 40Ar/39Ar geochronology for these rocks reveled ages between 126, 3 4,5 and 155,4 4,6 Ma. Clustering is in the interval between 134 145 Ma. The comparison of spatial orientation, geochemistry and geochronology data with other areas, suggests that distensive process started at 150Ma in the southeast region of Brazil before the Gondwana break-up.
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O enxame de diques da Serra do Mar na região entre Resende e a Baía da Ilha Grande, RJ / The Serra do Mar dike swarm between Resende and Ilha Grande Bay, RJ

Eliane Guedes 10 August 2007 (has links)
A ocorrência de derrames basálticos continentais assim como enxames de diques a estes relacionados tem sido correlacionada ao impacto de uma pluma mantélica na base da litosfera, ao afinamento crustal e à fragmentação de continentes. Um outro modelo sugere que a ascensão do material magmático ocorre por descontinuidades na litosfera não sendo necessária assim a ocorrência de uma pluma mantélica. Na região entre Resende e a Baía da Ilha Grande, localizada no Estado do Rio de Janeiro, Região Sudeste do Brasil, foram cartografados aproximadamente 140 corpos magmáticos (diques e sills), correlacionados à fragmentação do Gondwana que teve seu ponto máximo a aproximadamente 120 Ma. Estes corpos, em conjunto com outros em outras regiões do Estado do Rio de Janeiro, fazem parte do Enxame de Diques da Serra do Mar. Os corpos cartografados são, em sua maioria, diques e subordinadamente sills que formam três diferentes grupos com base na orientação espacial: NW, NS e NE. A petrografia indicou que estes são formados por basalto, basalto porfirítico, diabásio e micro-gabro sendo a constituição mineralógica formada por fenocristais de olivina, augita e plagioclásio e uma matriz composta por augita, pigeonita, plagioclásio, minerais opacos, apatita, quartzo, clorita e saussurita. Os diques e sills fazem parte de uma série transicional de afinidade toleítica sendo composta por quartzo toleítos classificados como basalto, basalto andesítico, traquibasalto e basalto traquiandesítico. Os toleítos apresentam teores médios de MgO de 4,1% (peso) e teores médios de TiO2 de 3,70% (peso). Com base na razão (La/Yb)n e em outras razões de elementos traços, foi sugerida a ocorrência de três suítes magmáticas distintas: 1) Suíte A (La/Yb)n entre 7,20 e 11; 2) Suíte B (La/Yb)n entre 11,6 e 17,7; 3) Suíte C (La/Yb)n entre 24,8 e 32,6. A análise de diagramas bivariantes, multielementares e de elementos traços, sugriu que o provável processo evolutivo destas suítes foi a cristalização fracionada com o envolvimento de uma fonte do tipo enriquecida com pelo menos uma participação do manto litosférico subcontinental. Análises geocronológicas 40Ar/39Ar dos corpos da área alvo indicaram idades localizadas no intervalo entre 126,34,5 e 155,44,6 Ma, com a distribuição média das idades situada no intervalo entre 134-145 Ma, sendo portanto um pouco mais antigas se comparadas as idades de outras áreas do Enxame de Diques da Serra do Mar. A comparação da orientação espacial dos diques da área alvo com outras áreas do Enxame de Diques da Serra do Mar revelou que somente os diques NE apresentam direções coincidentes tanto com a estruturação do embasamento quanto com a dos outros diques que fazem parte do Enxame. Os corpos com direção NW e NS, abundantes na área alvo são raramente reportados em outras áreas, sugerindo que para área alvo a ocorrência de estruturas NW e NS, como por exemplo falhas e fraturas, exerceram um controle maior no processo de intrusão do que a estruturação NE do embasamento. Em relação a litogeoquímica, as comparações efetuadas com outras área do Enxame de Diques da Serra do Mar e da Província Magmática do Paraná, indicou que este padrão de mais uma suíte magmática é comum em toda área do enxame, porém não são reportadas razões (La/Yb)n tão altas quanto as apresentadas pela Suíte A. Os magmas das suítes da área alvo correlacionam-se algumas vezes com os magmas do tipo Urubici e outras com os do tipo Pitanga podendo ser representante de um tipo hibrido não representado na Província Magmática do Paraná, mas que seria semelhante ao magma do tipo Paraíba encontrado no Enxame de Diques da Serra do Mar. As idades mais antigas que a média normalmente encontrada para os diques que fazem parte do Enxame de Diques da Serra do Mar sugere que processos distensionais associados à fragmentação do Gondwana já estariam atuando na região sudeste do Brasil há pelo menos 150 Ma. / Continental flood basalts and Dike Swarms usually are correlated with the impact of a mantle plume at the base of the lithosphere and continental break-up. In the area located between Resende and Ilha Grande Bay, Rio de Janeiro State, southeast of Brazil, approximately 170 igneous rocks bodies (dikes and sills) were mapped and are correlated with the Gondwana break-up 120 My. The dikes and sills are part of the Serra do Mar Dike Swarm which occur in the coastline and interior areas of the Rio de Janeiro and São Paulo State. The basement rocks are Precambrian gneiss. These magmatic bodies are mostly dikes and few sills, and were divided in three groups based on orientation: NW, NS and NE. Petrography showed that these bodies are basalts, porphiritic basalts, diabases and gabbros. Their mineralogy includes olivine, augite and plagioclase, as phenocrysts, and augite, pigeonite, plagioclase, opaque minerals, apatite, quartz, chlorite and saussurite, as groundmass. These rocks are part of a tholeiitic transitional magmatic serie, classified as basalts, trachy basalts, basaltic trachyandesites and basaltic andesite. The MgO average in these rocks is 4.1 % and they were classified as high-TiO2 (average of 3.70%). Based on (La/Yb)n, samples are separated in 3 groups: 1) Suite A (La/Yb)n between 7,20 e 11; 2) Suite B (La/Yb)n between 11,6 e 17,7; 3) Suíte C (La/Yb)n between 24,8 e 32,6. Fractional crystallization with sublithospheric mantle source is the most probable evolutive process for those dikes. Comparison between these dikes and Paraná Magmatic Province indicates that the tholeiitic basalts in this work area are similar to Urubici and Pitanga magmas and also similar to Paraíba magma in the other areas of Serra do Mar Dike Swarm. 40Ar/39Ar geochronology for these rocks reveled ages between 126, 3 4,5 and 155,4 4,6 Ma. Clustering is in the interval between 134 145 Ma. The comparison of spatial orientation, geochemistry and geochronology data with other areas, suggests that distensive process started at 150Ma in the southeast region of Brazil before the Gondwana break-up.
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Verificação de identidade pessoal através da dinâmica da digitação baseada em PSO e SVM

da Luz Fraga Barbosa Gonçalves de Azevedo, Gabriel January 2007 (has links)
Made available in DSpace on 2014-06-12T15:57:07Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo3141_1.pdf: 1187523 bytes, checksum: aeae95bc618434f1a50b6e6a9d701689 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2007 / SERVIÇO FEDERAL DE PROCESSAMENTO / Técnicas baseadas em biometria têm sido aplicadas com sucesso em sistemas de identificação pessoal. Entre essas técnicas, uma bastante promissora é a que utiliza a dinâmica de digitação de cada usuário para reconhecê-lo. Neste trabalho investigamos uma arquitetura de um sistema de identificação pessoal através da dinâmica da digitação dos usuários. Os principais objetivos deste trabalho são desenvolver um sistema totalmente automatizado, ou seja, sem qualquer intervenção humana, e um estudo sobre como o módulo de seleção das características pode aumentar a aptidão do sistema. Em primeiro lugar, testamos a dificuldade de aprendizado dos dados através de um sistema sem seleção de características e com classificadores baseados em distância e máquinas de vetores suporte (SVM). Em seguida combinamos ao classificador SVM, um módulo de seleção das características da categoria filtro e da categoria wrapper. Avaliamos uma técnica da abordagem filtro e duas técnicas de otimização para a abordagem wrapper: algoritmos genéticos (AG) e otimização por enxame de partículas (PSO). Como AG é uma técnica bastante conhecida e pesquisada em trabalhos anteriores, nos concentramos mais no desenvolvimento de abordagens baseadas no algoritmo PSO padrão para a seleção das características. Duas novas técnicas baseadas no PSO foram criadas e comparadas aos AGs. A avaliação dessas técnicas foram feitas através de três medidas de desempenho: erro de classificação (formado pelas taxas de falsa aceitação e falsa rejeição), tempo de processamento e taxa de redução dos conjuntos das características
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Swarm optimization clustering methods for opinion mining

SOUZA, Ellen Polliana Ramos 22 February 2017 (has links)
Submitted by Pedro Barros (pedro.silvabarros@ufpe.br) on 2018-07-25T19:46:45Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TESE Ellen Polliana Ramos Souza.pdf: 1140564 bytes, checksum: 0afe0dc25ea5b10611d057c23af46dec (MD5) / Approved for entry into archive by Alice Araujo (alice.caraujo@ufpe.br) on 2018-07-26T21:58:03Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TESE Ellen Polliana Ramos Souza.pdf: 1140564 bytes, checksum: 0afe0dc25ea5b10611d057c23af46dec (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-26T21:58:03Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) TESE Ellen Polliana Ramos Souza.pdf: 1140564 bytes, checksum: 0afe0dc25ea5b10611d057c23af46dec (MD5) Previous issue date: 2017-02-22 / Opinion Mining (OM), also known as sentiment analysis, is the field of study that analyzes people’s sentiments, evaluations, attitudes, and emotions about different entities expressed in textual input. This is accomplished through the classification of an opinion into categories, such as positive, negative, or neutral. Supervised machine learning (ML) and lexicon-based are the most frequent approaches for OM. However, these approaches require considerable effort for preparing training data and to build the opinion lexicon, respectively. In order to address the drawbacks of these approaches, this Thesis proposes the use of unsupervised clustering approach for the OM task which is able to produce accurate results for several domains without manually labeled data for the training step or tools which are language dependent. Three swarm algorithms based on Particle Swarm Optimization (PSO) and Cuckoo Search (CS) are proposed: the DPSOMUT which is based on a discrete PSO binary version, the IDPSOMUT that is based on an Improved Self-Adaptive PSO algorithm with detection function, and the IDPSOMUT/CS that is a hybrid version of IDPSOMUT and CS. Several experiments were conducted with different corpora types, domains, text language, class balancing, fitness function, and pre-processing techniques. The effectiveness of the clustering algorithms was evaluated with external measures such as accuracy, precision, recall, and F-score. From the statistical analysis, it was possible to observe that the swarm-based algorithms, especially the PSO ones, were able to find better solutions than conventional grouping techniques, such as K-means and Agglomerative. The PSO-based algorithms achieved better accuracy using a word bigram pre-processing and the Global Silhouette as fitness function. The OBCC corpus is also another contribution of this Thesis and contains a gold collection with 2,940 tweets in Brazilian Portuguese with opinions of consumers about products and services. / A mineração de opinião, também conhecida como análise de sentimento, é um campo de estudo que analisa os sentimentos, opiniões, atitudes e emoções das pessoas sobre diferentes entidades, expressos de forma textual. Tal análise é obtida através da classificação das opiniões em categorias, tais como positiva, negativa ou neutra. As abordagens de aprendizado supervisionado e baseadas em léxico são mais comumente utilizadas na mineração de opinião. No entanto, tais abordagens requerem um esforço considerável para preparação da base de dados de treinamento e para construção dos léxicos de opinião, respectivamente. A fim de minimizar as desvantagens das abordagens apresentadas, esta Tese propõe o uso de uma abordagem de agrupamento não supervisionada para a tarefa de mineração de opinião, a qual é capaz de produzir resultados precisos para diversos domínios sem a necessidade de dados rotulados manualmente para a etapa treinamento e sem fazer uso de ferramentas dependentes de língua. Três algoritmos de agrupamento não-supervisionado baseados em otimização de partícula de enxame (Particle Swarm Optimization - PSO) são propostos: o DPSOMUT, que é baseado em versão discreta do PSO; o IDPSOMUT, que é baseado em uma versão melhorada e autoadaptativa do PSO com função de detecção; e o IDPSOMUT/CS, que é uma versão híbrida do IDPSOMUT com o Cuckoo Search (CS). Diversos experimentos foram conduzidos com diferentes tipos de corpora, domínios, idioma do texto, balanceamento de classes, função de otimização e técnicas de pré-processamento. A eficácia dos algoritmos de agrupamento foi avaliada com medidas externas como acurácia, precisão, revocação e f-medida. A partir das análises estatísticas, os algortimos baseados em inteligência coletiva, especialmente os baseado em PSO, obtiveram melhores resultados que os algortimos que utilizam técnicas convencionais de agrupamento como o K-means e o Agglomerative. Os algoritmos propostos obtiveram um melhor desempenho utilizando o pré-processamento baseado em n-grama e utilizando a Global Silhouete como função de otimização. O corpus OBCC é também uma contribuição desta Tese e contem uma coleção dourada com 2.940 tweets com opiniões de consumidores sobre produtos e serviços em Português brasileiro.
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Uma metodologia baseada em algoritmo de otimização por enxame de partículas para manutenção preventiva focada em confiabilidade e custo

LUZ, André Ferreira da 06 1900 (has links)
Submitted by Almir Azevedo (barbio1313@gmail.com) on 2013-12-09T17:01:17Z No. of bitstreams: 1 dissertacao_mestrado_ien_2009_04.pdf: 364384 bytes, checksum: 6cf84681f737a44ede3a92963b0caf3f (MD5) / Made available in DSpace on 2013-12-09T17:01:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao_mestrado_ien_2009_04.pdf: 364384 bytes, checksum: 6cf84681f737a44ede3a92963b0caf3f (MD5) Previous issue date: 2009 / Neste trabalho, um algoritmo de Otimização por Enxame de Partículas (PSO, do inglês “Particle Swarm Optimization”) é desenvolvido para aplicação na otimização de políticas de manutenção preventiva. A metodologia proposta que permite intervalos flexíveis entre manutenções, ao invés de considerar os períodos fixos, possibilita uma melhor adaptação dos agendamentos, a fim de lidar com as taxas de falha dos componentes em envelhecimento. Por outro lado, devido a essa flexibilidade, o planejamento de manutenção preventiva se torna uma tarefa difícil. Motivada pelo fato do PSO ter demonstrado ser muito competitivo em relação a outras ferramentas de otimização, este trabalho investiga a sua utilização como uma ferramenta alternativa de otimização. Considerando que o PSO trabalha em espaço real e contínuo, torna-se um desafio sua aplicação a um problema de otimização discreto considerando agendamentos onde a quantidade de intervenções pode ser variável. O PSO desenvolvido neste trabalho apresenta uma modelagem original que contorna tal dificuldade, permitindo a aplicação do mesmo ao problema proposto. O PSO proposto destina-se a pesquisa para a melhor política de manutenção e considera vários aspectos relevantes, tais como: i) a probabilidade de necessitar uma reparação (manutenção corretiva), ii) o custo de tais reparos, iii) tempos de parada típicos, iv) os custos de manutenção preventiva, v) o impacto da manutenção na confiabilidade dos sistemas como um todo, e vi) a probabilidade de manutenção imperfeita. A fim de avaliar a metodologia proposta, optou-se por investigar um sistema eletromecânico composto por três bombas e quatro válvulas, o “Sistema de Injeção à Alta Pressão (HPIS)’ de um reator nuclear tipo PWR. Os resultados demonstram que o PSO com a modelagem proposta é eficiente na busca ótima da manutenção preventiva para as políticas de manutenção preventiva para o HPIS. / In this work, a Particle Swarm Optimization Algorithm (PSO) is developed for preventive maintenance optimization. The proposed methodology, which allows the use flexible intervals between maintenance interventions, instead of considering fixed periods (as usual), allows a better adaptation of scheduling in order to deal with the failure rates of components under aging. Moreover, because of this flexibility, the planning of preventive maintenance becomes a difficult task. Motivated by the fact that the PSO has proved to be very competitive compared to other optimization tools, this work investigates the use of PSO as an alternative tool of optimization. Considering that PSO works in a real and continuous space, it is a challenge to use it for discrete optimization, in which schedulings may comprise variable number of maintenance interventions. The PSO model developed in this work overcome such difficulty. The proposed PSO searches for the best policy for maintaining and considers several aspects, such as: i) probability of needing repair (corrective maintenance), ii) the cost of such repairs, iii) typical outage times, iv) costs of preventive maintenance, v) the impact of maintaining the reliability of systems as a whole, and vi) the probability of imperfect maintenance. To evaluate the proposed methodology, we investigate an electro-mechanical system consists of three pumps and four valves, "High Pressure Injection System (HPIS) of a PWR. Results show that PSO is quite efficient in finding the optimum preventive maintenance policies for the HPIS.
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Otimização aplicada ao planejamento de políticas de testes em sistemas nucleares por enxame de partículas

SIQUEIRA, Newton Norat 12 1900 (has links)
Submitted by Almir Azevedo (barbio1313@gmail.com) on 2014-01-15T11:33:15Z No. of bitstreams: 1 dissertacao_mestrado_ien_2006_02.pdf: 387445 bytes, checksum: 255065d79e3220f3ddfa7c2492d6f253 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-01-15T11:33:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao_mestrado_ien_2006_02.pdf: 387445 bytes, checksum: 255065d79e3220f3ddfa7c2492d6f253 (MD5) Previous issue date: 2006 / Este trabalho apresenta uma nova abordagem para resolução de problemas de maximização da disponibilidade em sistemas eletro-mecânicos, submetidos a políticas de testes periódicos para supervisão e inspeção. A nova abordagem utiliza ferramenta de otimização recém desenvolvida, Particle Swarm Optimization (PSO) criada por Kennedy e Eberhart (2001), integrada a modelos probabilísticos. São resolvidos dois problemas envolvendo otimização de políticas de manutenção, o primeiro utiliza um sistema eletromecânico clássico hipotético, e o segundo utiliza o sistema de geradores a diesel de emergência da planta nuclear de Angra 1. Para ambos os casos, o PSO é comparado com o algoritmo genético (AG). Nos experimentos realizados, o PSO foi capaz de obter resultados comparáveis aos do AG, ou até, ligeiramente superiores. Entretanto, o algoritmo do PSO é mais simples e a convergência mais rápida, apontando para uma boa alternativa para solução desta classe de problemas. / This work shows a new approach to solve availability maximization problems in electromechanical systems, under periodic preventive schedules tests. This approach uses a new optimization tool called PSO developed by Kennedy and Eberhart (2001), Particle Swarm Optimization, integrated with probabilistic safety analisys model. Two maintenance optimization problems are solved by the proposed technique, the first one is a hypothetical electromechanical configuration and the second one is a real clase from a nuclear power plant (Emergency Diesel Generators). For both problem PSO is compared to a genetic algorithm (GA). In the experiments made, PSO was able to obtain results comparable or even slightly better than those obtained GA. Therefore, the PSO algorithm is simpler and it´s convergence is faster, indicating that PSO is a good alternative for solving such kind of problems
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Algoritmo enxame de partículas evolutivo para o problema de coordenação de relés de sobrecorrente direcionais em sistemas elétricos de potência / Particle swarm evolutionary algorithm for the coordination problem of directional overcurrent relays in power systems

Santos, Fábio Marcelino de Paula 21 June 2013 (has links)
Um sistema elétrico de potência agrega toda a estrutura pela qual a energia elétrica percorre, desde a sua geração até o seu consumo final. Nas últimas décadas observou-se um significativo aumento da demanda e, consequentemente, um aumento das interligações entre sistemas, tornando assim a operação e o controle destes extremamente complexos. Com o fim de obter a desejada operação destes sistemas, inúmeros estudos na área de Proteção de Sistemas Elétricos são realizados, pois é sabido que a interrupção desses serviços causam transtornos que podem assumir proporções desastrosas. Em sistemas elétricos malhados, nos quais as correntes de curto-circuito podem ser bidirecionais e podem ter intensidades diferentes devido a alterações topológicas nos mesmos, coordenar relés de sobrecorrente pode ser uma tarefa muito trabalhosa caso não haja nenhuma ferramenta de apoio. Neste contexto, este trabalho visa o desenvolvimento de uma metodologia eficiente que determine os ajustes otimizados dos relés de sobrecorrente direcionais instalados em sistemas elétricos malhados de forma a garantir a rapidez na eliminação da falta, bem como a coordenação e seletividade, considerando as várias intensidades das correntes de curto-circuito. Seguindo essa linha de raciocínio, observou-se que o uso de técnicas metaheurísticas para lidar com o problema da coordenação de relés é capaz de alcançar resultados significativos. No presente projeto, dentre os algoritmos inteligentes estudados, optou-se por pesquisar a aplicação do Algoritmo Enxame de Partículas Evolutivo (Evolutionary Particle Swarm Optimization) por este apresentar como características as vantagens tanto do Algoritmo Enxame de Partículas (Particle Swarm Optimization) quanto as dos Algoritmos Genéticos, possuindo assim grande potencial para solução destes tipos de problemas. / An electric power system aggregates all the structure in which the electric energy travels, from its generation to the final user. In the last decades it has been observed a significative increase of the demand and, consequently, an increment of the number of interconnections between systems, making the operation and control of them extremely complex. Aiming to obtain a good operation of this kind of systems, a lot of effort in the research area of power system protection has been spent, because it is known that the interruption of this service causes disorders that may assume disastrous proportions. In meshed power systems, in which the shortcircuit currents might be bidirectional and might have different magnitudes due to topological changes on them, to coordinate overcurrent relays may be a really hard task if you do not have a support tool. Look in this context, this work aims the development of and efficient methodology thats determine the optimal parameters of the directional overcurrent relays in a meshed electric power system ensuring the quickness in the fault elimination, as well as the coordination and selectivity of the protection system, considering the various intensities of the short-circuit currents. Maintaining this line, it has been noticed that the use of metaheuristics to deal with the problem of relay coordination is capable of achieving promissory results. In the present research, among the studied intelligent algorithms, it was chosen to use in it the Evolutionary Particle Swarm Optimization, due to its features thats is the advantages of the Particle Swarm Optimization as well as the Genetic Algorithms ones, hence it has great potential do solve theses kind of problems.
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Algoritmo enxame de partículas evolutivo para o problema de coordenação de relés de sobrecorrente direcionais em sistemas elétricos de potência / Particle swarm evolutionary algorithm for the coordination problem of directional overcurrent relays in power systems

Fábio Marcelino de Paula Santos 21 June 2013 (has links)
Um sistema elétrico de potência agrega toda a estrutura pela qual a energia elétrica percorre, desde a sua geração até o seu consumo final. Nas últimas décadas observou-se um significativo aumento da demanda e, consequentemente, um aumento das interligações entre sistemas, tornando assim a operação e o controle destes extremamente complexos. Com o fim de obter a desejada operação destes sistemas, inúmeros estudos na área de Proteção de Sistemas Elétricos são realizados, pois é sabido que a interrupção desses serviços causam transtornos que podem assumir proporções desastrosas. Em sistemas elétricos malhados, nos quais as correntes de curto-circuito podem ser bidirecionais e podem ter intensidades diferentes devido a alterações topológicas nos mesmos, coordenar relés de sobrecorrente pode ser uma tarefa muito trabalhosa caso não haja nenhuma ferramenta de apoio. Neste contexto, este trabalho visa o desenvolvimento de uma metodologia eficiente que determine os ajustes otimizados dos relés de sobrecorrente direcionais instalados em sistemas elétricos malhados de forma a garantir a rapidez na eliminação da falta, bem como a coordenação e seletividade, considerando as várias intensidades das correntes de curto-circuito. Seguindo essa linha de raciocínio, observou-se que o uso de técnicas metaheurísticas para lidar com o problema da coordenação de relés é capaz de alcançar resultados significativos. No presente projeto, dentre os algoritmos inteligentes estudados, optou-se por pesquisar a aplicação do Algoritmo Enxame de Partículas Evolutivo (Evolutionary Particle Swarm Optimization) por este apresentar como características as vantagens tanto do Algoritmo Enxame de Partículas (Particle Swarm Optimization) quanto as dos Algoritmos Genéticos, possuindo assim grande potencial para solução destes tipos de problemas. / An electric power system aggregates all the structure in which the electric energy travels, from its generation to the final user. In the last decades it has been observed a significative increase of the demand and, consequently, an increment of the number of interconnections between systems, making the operation and control of them extremely complex. Aiming to obtain a good operation of this kind of systems, a lot of effort in the research area of power system protection has been spent, because it is known that the interruption of this service causes disorders that may assume disastrous proportions. In meshed power systems, in which the shortcircuit currents might be bidirectional and might have different magnitudes due to topological changes on them, to coordinate overcurrent relays may be a really hard task if you do not have a support tool. Look in this context, this work aims the development of and efficient methodology thats determine the optimal parameters of the directional overcurrent relays in a meshed electric power system ensuring the quickness in the fault elimination, as well as the coordination and selectivity of the protection system, considering the various intensities of the short-circuit currents. Maintaining this line, it has been noticed that the use of metaheuristics to deal with the problem of relay coordination is capable of achieving promissory results. In the present research, among the studied intelligent algorithms, it was chosen to use in it the Evolutionary Particle Swarm Optimization, due to its features thats is the advantages of the Particle Swarm Optimization as well as the Genetic Algorithms ones, hence it has great potential do solve theses kind of problems.

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