Muitos problemas de otimização em ambientes multiagentes utilizam os algoritmos evolutivos para encontrar as melhores soluções. Uma das abordagens mais utilizadas consiste na aplicação de um algoritmo genético, como alternativa aos métodos tradicionais, para definir as ações dos jogadores em um time de futebol de robôs. Entretanto, conforme relatado na literatura, há inúmeras possibilidades e formas de se aplicar um algoritmo genético no domínio do futebol de robôs. Assim sendo, neste trabalho buscou-se realizar uma análise comparativa dos algoritmos genéticos mono-objetivo e multi-objetivo aplicados no domínio do futebol de robôs. O problema padrão escolhido para realizar essa análise foi de desenvolver uma estratégia de controle autônomo, a fim de capacitar que os robôs tomem decisões sem interferência externa, pois, além de sua solução se encontrar ainda em aberto, o mesmo é também de suma relevância para a área de robótica. / Many optimization problems in multiagent environments adapt evolutionary algorithms to find the best solutions. A widely used approach consists of applying a genetic algorithm as an alternative to traditional methods, in order to define the actions of the players on a soccer team of simulated robots. However, as reported in the literature, there are many possibilities and ways to apply a genetic algorithm in the field of robot soccer. Therefore, this work attempts to make a comparative analysis of mono-objective and multi-objective genetic algorithms applied to control a robot soccer. The standard problem chosen for this analysis was to develop a strategy for autonomous control, in order to enable the robots to make decisions without external interference, because in addition to its solution is still open, it is also of utmost relevance to the area robotics.

As estruturas de concreto pré-moldado tendem a ser mais moduladas e mais padronizados do que as estruturas de concreto moldadas no local, logo as técnicas de otimização podem produzir mais benefícios econômicos devido à produção em escala. Entre as técnicas de otimização utilizadas em engenharia estrutural, os algoritmos genéticos têm sido reconhecidos como uma forte tendência devido à sua facilidade de implementação e os excelentes resultados obtidos. Este trabalho trata da otimização integrada de pavimentos de edifícios com estruturas de concreto pré-moldado utilizando algoritmos genéticos e minimizando os custos. O principal objetivo é apresentar uma formulação para a otimização do pavimento, baseado em restrições arquitetônicas; restrições estruturais e restrições construtivas. A função-objetivo contemplou não só o consumo de materiais, mas também os aspectos relativos à fabricação, transporte e montagem. Atesta-se a consistência da representação do problema pelo modelo em função dos resultados que foram muito coerentes com a prática dos projetos. Os vários exemplos apresentados mostraram a robustez e a aplicabilidade do modelo e evidenciou-se a possibilidade de sua utilização em um sistema de apoio à tomada de decisão, que sirva como ferramenta de auxílio aos projetistas na concepção estrutural. Foi implementada a rotina dos transgênicos, que melhorou a convergência, e, a dos gêmeos, que aumentou a variabilidade da população. / The precast concrete structures are more modular and standardized than the cast in place concrete structures, therefore optimization techniques can improve economics gain because of series production. Among the optimization techniques in structural engineering design, genetic algorithms have been recognized as a trend. This work aims the floor precast concrete building optimization using GA\'s and minimizing the cost. The main goal of the work is to present a model to optimize the floor taking account of the structural, architectonics and constructive restrictions. The adopted model reached its purpose of the representing the more realist as possible the problem. The cost function considered not only the material consumption but the manufacture, transport and assembled stage. An integrated structural optimization is performed from the structural layout (columns position, directions and spans for beams and hollow cores) through the complete elements detailing (dimensions and reinforcement). The example results evidence the effectiveness of the formulation, they were very consistent with the design practice and they present the system application possibility like a decision support system that helps the engineer in the projects development. It was implemented a transgenic routine to improve the convergence and a twin routine to improve the variability of the population.

Diversos setores da economia tem alto grau de dependência de sistemas computacionais: telecomunicação, financeiro, infraestrutura, industrial dentre outros. Desta forma, a qualidade do software contido nestes sistemas é um ítem importante para o bom desempenho destes setores. A arquitetura de software é considerada fator determinante para a qualidade de software. Este trabalho estuda a maneira pela qual a arquitetura de software determina a qualidade do software produzido e as possibilidades de se obter os atributos de qualidade desejados através da especificação de uma arquitetura de software apropriada. O método de pesquisa se fundamenta na revisão da literatura e quatro abordagens para a especificação da arquitetura de software são consideradas: clássica, orientada a objetos, orientada a atributos e orientada a busca. A abordagem orientada a busca é um campo de estudo relativamente recente e os avanços realizados são reportados dentro da área de conhecimento denominada de Search Based Software Engineering. Esta área de conhecimento utiliza técnicas metaheurísticas para achar boas soluções para os problemas encontrados na Engenharia de Software. Uma das técnicas meta-heurísticas mais utilizadas, o algorítmo genético, é usada em uma aplicação cujo processo de design segue a abordagem orientada a busca. / Many sectors of economy depend highly on computing systems: telecommunication, finance, infrastructure, industrial, and others. Thus, the quality of software in these systems is an important item to achieve good performance in these sectors. The software architecture is considered one of the main factors that shape the software quality. This work studies the way software architecture determines the software quality and the possibilities to obtain the desired software quality attributes through specifying appropriate software architecture. The research method is based upon literature review and four approaches to software architecture design process are considered: classic, object oriented, attribute oriented and search oriented. The search oriented approach to software architecture design process is a relatively new field of study and advances are reported in a knowledge area called Search Based Software Engineering. This knowledge area uses metaheuristics techniques to find good solutions to problems found in software engineering. One of the metaheuristic technique most frequently used, the genetic algorithm, is used in an application that follows the search based approach.

O objetivo desta dissertação foi a implementação de uma plataforma de otimização por Programação Genética (PG) com o intuito de estudar e caracterizar as propriedades estatísticas de uma grande classe de problemas. Esta implementação foi feita através de programas escritos em LISP, executados num {\\it cluster} de computadores com o sistema operacional Linux. A plataforma foi usada para estudar uma versão do {\\it Jogo da Minoria} (JM) onde seus jogadores utilizam redes neurais para a realização de suas escolhas. Os jogadores foram divididos em dois grupos distintos. O primeiro formado por jogadores que apresentam estratégias estáticas e portanto não adquirem aprendizado. O segundo grupo é formado por jogadores que utilizam um algoritmo de aprendizado para alterar suas estratégias de identificação da minoria. Mostramos que, em determinadas condições, estes jogadores adaptativos conseguem identificar padrões nas escolhas dos jogadores não-adaptativos e assim optam pela decisão da minoria. Porém a eficiência nesta identificação depende do algoritmo de aprendizado utilizado. O algoritmo de aprendizado gerado pela PG se apresentou mais eficiente que outros algoritmos analisados, como, por exemplo, o algoritmo hebbiano. Esta eficiência é caracterizada por uma emergência espontânea de coordenação entre estes jogadores e que lhes proporcionam um melhor desempenho médio por jogador. / The aim of this work is to describe an optimization platform through Genetic Programming in order to study and characterize the statistical property of a wide class of problems. This implementation was written in LISP and executed in a cluster of computers running the Linux operational system. The platform was used to study a version of the Minority Game where the players used neural networks to make their choices. The players were divided into two distinct groups. The first group was made up of players that had quenched strategies and therefore could not learn. The second group had players that used learning algorithms to change their strategies for minority identification. We showed that, under some conditions, the adaptatives players are able to identify patterns in the choices of the non-adaptatives players and can thus benefit by choosing the minority decision. The efficiency in this identification depends on the learning algorithm. The algorithm generated by Genetic Programming is more efficiency than the others algorithms analysed such as hebbian perceptron learning. This efficiency is characterized by a spontaneous emergence of coordination between this players, which permits earning higher scores than average.

Esta dissertação trata do problema do agrupamento de cargas fracionadas na distribuição de cimento ensacado partindo de um depósito central. O problema consiste em definir quais entregas de cimento serão carregadas juntas em um determinado veículo, de modo a aproveitar ao máximo sua capacidade e ao mesmo tempo reduzir o custo com o frete pago aos transportadores que farão sua distribuição. Em especial, o método de resolução proposto pode ser dividido em três fases. Na primeira fase, as entregas pertencentes a um mesmo cliente são agrupadas prioritariamente. Na segunda fase, são agrupadas as entregas de clientes dentro de uma mesma cidade. Neste caso, uma simplificação necessária é considerar que todas as entregas de uma mesma cidade estão localizadas em um único ponto. Com isso, a distância entre os clientes se torna irrelevante e é proposto um método baseado em um algoritmo genético para resolução de problemas de bin-packing (BPP). Para a terceira fase, é considerado o agrupamento para pontos de entrega pertencentes a cidades diferentes, onde as distâncias rodoviárias são consideradas. Nesta etapa, é proposta uma variação do método anterior, incorporando ao modelo algumas heurísticas para resolução de problemas de roteirização de veículos, como o algoritmo de Clarke & Wright e o algoritmo do Vizinho Mais Próximo. / This thesis deals with the problem of merging less-than-truckload deliveries in bagged cement distribution from a central depot. The problem consists in defining which cement deliveries shall be loaded in each given vehicle, in order to maximize the vehicle full capacity as well as reduce carriers freights. Particularly, the solution method can be divided hierarchically in three stages. In the first stage, the deliveries from the same client are merged with priority. In the second stage, the deliveries from the same city are merged. In this case, a necessary assumption is to consider the deliveries from the same city as located in a single destination point. Consequently, the distances among deliveries can be assumed as irrelevant and a heuristic method is proposed, which relies on a genetic algorithm for the bin-packing problem (BPP). In the third stage, merging of different delivery points that are apart from each other is considered. For this step, a variation of the previous method is proposed, incorporating some heuristics to solve the vehicle routing problem, like the Clarke & Wrights savings algorithm and the Nearest Neighbor algorithm.

A imagem por ressonância magnética (IRM) tem se tornado uma poderosa ferramenta clínica na avaliação da anatomia cerebral. Recentemente, várias técnicas têm tornado possível a caracterização da função cerebral através da estimativa de alguns parâmetros metabólicos. Uma dessas técnicas é a perfusão cerebral, que descreve a passagem de sangue através da rede vascular cerebral, e permite estimar, não invasivamente, algumas características das funções hemodinâmicas tais como Volume de Sangue Cerebral (CBV), Fluxo de Sangue Cerebral (CBF) e Tempo de Trânsito Médio (MTT). Neste trabalho foi desenvolvido um programa computacional, baseado na plataforma Matlab, que analisa as imagens e cria mapas de perfusão. Primeiro foi comparado o desempenho do método de ajuste de curvas convencional Levenberg-Marquardt (LM) versus o Método que utiliza o Algoritmo Genético (AG). Os resultados mostraram que os AGS são muito mais estáveis, com relação aos seus parâmetros de controle, do que o método usual LM e, portanto, fornece evidencias da eficácia do AG em relação ao método convencional. Como um segundo e principal objetivo nós aplicamos o método para construir e examinar os mapas de perfusão em pacientes com anemia falciforme (sickle cell disease -SCD), particularmente em relação a complicações neurológicas e anormalidades vistas como uma técnica de imagem complementar. Além disso, os mapas de perfusão agregam informação a respeito de aspectos funcionais do sistema vascular, que é complementar a informação anatômica. Os nossos resultados com mostraram que esses mapas são uma ferramenta importante para auxiliar na avaliação clínica dos pacientes com anemia falciforme, como também podem ser aplicados para avaliar áreas em risco tão bem quanto ajudar no tratamento clínico de tais pacientes. / Magnetic Resonance Imaging (MRI) has become a powerful clinical tool for evaluation of brain anatomy. Several recently techniques have made possible the characterization of brain function via assessment of metabolic parameters. One of these techniques is the cerebral perfusion, which describes passage of blood through the brain\'s vascular network, and al- lows estimating, non-invasively, some characteristics of hemodynamic functions such as Cerebral Blood Volume (CBV), cerebral blood flow (CBF) and mean transit time (MTT). In this work a computational program was development, based on Matlab platform, which analyze perfusion images and create perfusion maps. First, the performance of conven- tional Levenberg-Marquardt Method (LM) versus a Genetic Algorithms (GAs) was com- pared. The results showed that the GAs are more stable than usual LM method with rela- tion to their control parameters and therefore provides evidence the effectiveness of the GAs with relation to a conventional method. As a second and principal objective we ap- plied the method to construct and examine perfusion maps of patients with sickle cell dis- ease (SCD), particularly in relation to the neurological complications and to abnormalities seen with complementary imaging techniques. Moreover, perfusion maps aggregate infor- mation about functional aspects of the vascular system, which is complementary to ana- tomical information. Our results show that these maps are an important tool to support clinical evaluation of sickle cell disease patients, as it may be applied to evaluate brain areas at risk as well as a help in the clinical treatment of such patients.

Quando há interesse em monitorar a variância de uma característica da qualidade de interesse através de gráfico de controle por variáveis, o gráfico S2 é a alternativa mais usual. Entretanto, há situações onde mensurar a característica da qualidade é caro, consome mais tempo por unidade de inspeção, requer maior esforço dos operadores quanto à obtenção dos dados ou envolve ensaios destrutivos. Nestes casos, a classificação da variável contínua em categorias através de um dispositivo torna-se uma alternativa interessante. A avaliação pode ser mais rápida, a análise e o equipamento utilizado podem ser mais simples, de modo que o custo final da inspeção seja menor. O objetivo do trabalho é propor um gráfico de controle por atributos para monitoramento da variabilidade. Para tanto a estatística GS2 é calculada e gráfico sinaliza se GS2 > LC, LC limite de controle determinado de modo que minimize o ARL1, fixado um valor de ARL0. Como resultado a performance do gráfico GS2 é comparada ao gráfico S2 em termos de ARL1. / In cases aiming at monitoring the variance of a products quality characteristics using a variable control chart, chart S2 is the most used alternative. However, in some situations, this solution can be expensive, demand more time per individual inspected unit, demand greater efforts from operators to acquire data or involve destructive tests. In such cases, the use of a gauge measurement tool to classify the continuous variable into categories, becomes an interesting alternative. The assessment can be faster, the analysis and the tool used can be simple, resulting in less costly final inspections. This work proposes the use of an attribute control chart to monitor variability. Statistics GS2 is calculated and control chart signalize if GS2 > CL, whereas CL is the determined control limit, minimizing ARL1 for a fixed value of ARL0. GS2 control chart performance is compared to S2 chart based on ARL1.

As características irrelevantes, presentes em bases de dados de diversos domínios, deterioram a acurácia de predição de classificadores induzidos por algoritmos de aprendizado de máquina. As bases de dados geradas por uma língua eletrônica são exemplos típicos onde a demasiada quantidade de características irrelevantes e redundantes prejudicam a acurácia dos classificadores induzidos. Para lidar com este problema, duas abordagens podem ser utilizadas. A primeira é a utilização de métodos para seleção de subconjuntos de características. A segunda abordagem é por meio de ensemble de classificadores. Um ensemble deve ser constituído por classificadores diversos e acurados. Uma forma efetiva para construção de ensembles de classificadores é por meio de seleção de características. A seleção de características para ensemble tem o objetivo adicional de encontrar subconjuntos de características que promovam acurácia e diversidade de predição nos classificadores do ensemble. Algoritmos genéticos são técnicas promissoras para seleção de características para ensemble. No entanto, a busca genética, assim como outras estratégias de busca, geralmente visam somente a construção do ensemble, permitindo que todas as características (relevantes, irrelevantes e redundantes) sejam utilizadas. Este trabalho apresenta uma abordagem baseada em algoritmos genéticos para construção de ensembles de redes neurais artificiais com um conjunto reduzido das características totais. Para melhorar a acurácia dos ensembles, duas abordagens diferenciadas para treinamento de redes neurais foram utilizadas. A primeira baseada na interrupção precoce do treinamento com o algoritmo back-propagation e a segunda baseada em otimização multi-objetivo. Os resultados obtidos comprovam a eficácia do algoritmo proposto para construção de ensembles de redes neurais acurados. Também foi constatada sua eficiência na redução das características totais, comprovando que o algoritmo proposto é capaz de construir um ensemble utilizando um conjunto reduzido de características. / The irrelevant features in databases of some domains spoil the accuracy of the classifiers induced by machine learning algorithms. Databases generated by an electronic tongue are examples where the huge quantity of irrelevant and redundant features spoils the accuracy of classifiers. There are basically two approaches to deal with this problem: feature subset selection and ensemble of classifiers. A good ensemble is composed by accurate and diverse classifiers. An effective way to construct ensembles of classifiers is to make it through feature selection. The ensemble feature selection has an additional objective: to find feature subsets to promote accuracy and diversity in the ensemble of classifiers. Genetic algorithms are promising techniques for ensemble feature selection. However, genetic search, as well as other search strategies, only aims the ensemble construction, allowing the selection of all features (relevant, irrelevant and redundant). This work proposes an approach based on genetic algorithm to construct ensembles of neural networks using a reduced feature subset of totality. Two approaches were used to train neural networks to improve the ensembles accuracy. The first is based on early stopping with back-propagation algorithm and the second is based on multi-objective optimization. The results show the effectiveness and accuracy of the proposed algorithm to construct ensembles of neural networks, and also, its efficiency in the reduction of total features was evidenced, proving its capacity for constructing an ensemble using a reduced feature subset.

Os simuladores de tráfego são programas computacionais que, através de diversos modelos, tentam simular o tráfego, o comportamento dos motoristas, o desempenho dos veículos, entre outros aspectos que envolvem uma rede viária. Estes modelos precisam ser calibrados para representar as condições de um determinado local. O objetivo da pesquisa foi propor um método de calibração de um microssimulador de tráfego através de dados coletados por estações de monitoramento. O estudo de caso foi realizado através do simulador VISSIM para um trecho do Rodoanel Mário Covas (SP-021), utilizando um algoritmo genético (AG). A calibração envolveu, além dos parâmetros comportamentais dos sub-modelos de car-following e lane-change, o ajuste das distribuições de velocidade desejada dos veículos e um método para simulação do congestionamento. A função fitness do AG foi baseada em três medidas de desempenho: uma que comparava gráficos de fluxo-velocidade simulados e observados e outras duas que comparavam a distribuição do volume de tráfego e o percentual de veículos comerciais por faixa de tráfego. Os resultados mostraram que a medida mais apropriada para a comparação dos gráficos foi a distância de Hausdorff modificada (MHD). A medida MHD também foi fundamental para garantir a ciência do método de simulação de congestionamento de tráfego proposto. O modelo calibrado foi validado usando dados de tráfego coletados em dias diferentes, pela mesma estação de monitoramento. / Traffic simulators are computer programs that, through various models, try to simulate traffic, driver behavior, vehicle performance, and other aspects involved in a road network. These models need calibration to represent local conditions satisfactorily. The objective of the research was to propose a method for the calibration of a traffic microsimulator based on traffic data collected by monitoring stations. To demonstrate the feasibility of the proposed approach, a case study was performed calibrating the simulator VISSIM for a section of Rodoanel Mario Covas (SP-021) using a genetic algorithm (GA). The calibration focused on behavioral parameters for car-following and lane-change submodels, as well as on the desired speed distributions of vehicles and on a method to simulate congestion. The GA fitness function was based on three performance measures: one that compared simulated and observed speed-flow plots, and two that compared the distribution of traffic volume and truck volumes across traffic lanes, respectively. The results showed that the most appropriate measure for comparison of the graphs was the modified Hausdor distance (MHD). MHD was also important to ensure the efficiency of the method used to simulate traffic congestion. The calibrated model was validate using traffic data collected on different days, by the same monitoring station.

Esta tese explora características de sistemas de manufatura celular virtual, de técnicas de escalonamento e despacho em tempo de execução e de algoritmos genéticos para assegurar um alto grau de flexibilidade de rotas de processo e eficiência na programação de tarefas de sistemas de manufatura do tipo (NDDJSS – non-deterministic dynamic job shop system). Desenvolve-se assim, um método de programação baseado em duas novas técnicas, de clustering e de escalonamento e despacho, respectivamente, aplicado a sistemas de manufatura do tipo NDDJSS. Apresentam-se inicialmente os conceitos fundamentais considerados na organização de sistemas de manufatura em células de trabalho e suas implicações em termos de esforço de coordenação e controle das células e das tarefas; a abordagem por organização funcional das células de manufatura virtuais; ascaracterísticas, definições e notação usadas para problemas de escalonamento; a descrição de técnicas de escalonamento e despacho de sistemas de manufatura; aspectos relevantes de computação evolutiva, mais especificamente, de algoritmos genéticos. Em seguida, introduz-se a nova técnica de clustering e a nova técnica de escalonamento e despacho, juntamente com os requisitos e as formulações associadas. A nova técnica de clustering forma células de manufatura virtuais balanceadas quanto ao volume de trabalho, com alto grau de flexibilidade de rotas de processo. A nova técnica de escalonamento e despacho é autônoma, estável, adaptativa, flexível, contingente, monotônica e relativamente robusta, permitindo a geração de escalas em tempo de execução, ao mesmo tempo em que mantém a medida de desempenho, o makespan, dentro de uma faixa de desempenho pré-estabelecida. Exemplificam-se as aplicações das duas novas técnicas, através de exemplos extraídos da literatura técnica e simulados através de um programa de computador chamado (DEVICE – Design of virtual cells), desenvolvido especialmente para esta pesquisa. Após simulação obtêm-se os resultados de forma estruturada para análise. Os respectivos resultados da aplicação do método de programação proposto comprovam o potencial dessa abordagem. / This thesis explores characteristics of virtual cellular manufacturing systems, of scheduling and dispatching techniques for real time requirements and genetic algorithms for assures a high level of routeing flexibility and efficiency in tasks programming for (NDDJSS – non-deterministic dynamic job shop system). It introduces a programming method based in two new clustering and scheduling and dispatching techniques, respectively, applied in NDDJSS manufacturing systems. Initialy, the work presents basic concepts considered in the organization of cellular manufacturing systems and its implications for coordination and control efforts of cells and tasks, respectively; an approach of virtual mufacturing cells through the functional organization; the characteristics, definitions and notation used for scheduling problems; the description of more manufacturing systems scheduling and dispatching techniques; relevant aspects of evolutionary computation in specialty, the genetic algorithms. Subsequently, the work also introduces the new clustering and scheduling and dispatching techniques, the requirements and the formulas associated. The new clustering technique builds balanced workload with high flexibility of process routeing. Also, the new scheduling and dispatching technique is autonomous, stable, adaptative, flexible, contingent, monotonic and relatively robust, providing scales generating in running mode (real time) and mantaining the performance measures “makespan" within the stabilished range of performance. The applications of the two new techniquesare exemplified based on two examples picked from technique literature and so simulated through a new software called (DEVICE – design of virtual cells). The software DEVICE was designed specialty for this research. After run some simulations, the structured form results are obtained for analisys. The respectively results obtained for the proposed method application proves the powerful of this approach.