Made available in DSpace on 2014-12-17T14:53:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 SauloTAD_DISSERT.pdf: 1587906 bytes, checksum: 2d163959ab0b72bafed179c3efb3b6c8 (MD5) Previous issue date: 2012-07-04 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / Worldwide, the demand for transportation services for persons with disabilities, the elderly, and persons with reduced mobility have increased in recent years. The population is aging, governments need to adapt to this reality, and this fact could mean business opportunities for companies. Within this context is inserted the Programa de Acessibilidade Especial porta a porta PRAE, a door to door public transportation service from the city of Natal-RN in Brazil. The research presented in this dissertation seeks to develop a programming model which can assist the process of decision making of managers of the shuttle. To that end, it was created an algorithm based on methods of generating approximate solutions known as heuristics. The purpose of the model is to increase the number of people served by the PRAE, given the available fleet, generating optimized schedules routes. The PRAE is a problem of vehicle routing and scheduling of dial-a-ride - DARP, the most complex type among the routing problems. The validation of the method of resolution was made by comparing the results derived by the model and the currently programming method. It is expected that the model is able to increase the current capacity of the service requests of transport / Em todo o mundo, a demanda por servi?os de transporte para pessoas portadoras de necessidades especiais, idosos, e pessoas com mobilidade reduzida v?m crescendo nos ?ltimos anos. A popula??o est? envelhecendo, os governos precisam se adaptar a esta realidade, e este fato pode significar oportunidade de neg?cios para as companhias. Dentro deste contexto est? inserido o Programa de Acessibilidade Especial porta a porta PRAE do munic?pio de Natal-RN. A pesquisa presente neste trabalho procura desenvolver um modelo de programa??o capaz de auxiliar o processo de tomada de decis?o dos gestores deste servi?o de transporte. Para tanto, foi criado um algoritmo baseado em m?todos de gera??o de solu??es aproximativas conhecidas como heur?sticas. O objetivo do modelo ? incrementar o n?mero de pessoas atendidas pelo PRAE, dada a frota dispon?vel, gerando programa??es de roteiros otimizadas. O PRAE consiste em um problema de roteiriza??o e programa??o de ve?culos do tipo dial-a-ride DARP, o tipo mais complexo dentre os problemas de roteiriza??o. A valida??o do m?todo de resolu??o ser? feita mediante compara??o entre os resultados auferidos pelo modelo e a programa??o real. Espera-se que o modelo seja capaz de elevar a capacidade de solicita??es atual deste servi?o de transporte

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2018-03-12T13:20:55Z No. of bitstreams: 1 AndreHenriqueMatiasPires_DISSERT.pdf: 5565361 bytes, checksum: f5665a81cdc1abafd016753cfb9016e6 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2018-03-13T20:49:03Z (GMT) No. of bitstreams: 1 AndreHenriqueMatiasPires_DISSERT.pdf: 5565361 bytes, checksum: f5665a81cdc1abafd016753cfb9016e6 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-13T20:49:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AndreHenriqueMatiasPires_DISSERT.pdf: 5565361 bytes, checksum: f5665a81cdc1abafd016753cfb9016e6 (MD5) Previous issue date: 2017-12-06 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) / O controle de sistemas din?micos apresenta-se como um desafio. Os m?todos tradicionalmente utilizados na sintonia apresentam a dificuldade em expressar as especifica??es pretendidas e conseguir encontrar controladores que atendam a esses requerimentos, sobretudo quando o caso exige controladores mais complexos, como no caso de problemas MIMO (Multiple Input Multiple Output). Devido ? crescente competitividade na ind?stria, torna-se imprescind?vel utilizar t?cnicas de sintonia mais eficientes e que de fato consigam encontrar controladores com desempenho pretendido. Pode-se, para isso, utilizar meta-heur?sticas, como Particle Swarm Optimization (PSO), Algoritmo Gen?tico (AG) e Algoritmo do Vagalume(AV) para a obten??o dos par?metros do controlador de acordo com uma fun??o de avalia??o, a qual deve conseguir, de fato, codificar o qu?o bom ? um dado controlador, expressando de forma adequada as especifica??es desejadas, de modo que a meta-heur?stica empregada consiga encontrar o controlador que melhor satisfa?a tal fun??o. Em vista disso, prop?e-se a utiliza??o da an?lise wavelet multin?veis, j? muito presente na literatura, voltada para outras aplica??es, sobretudo na an?lise de sinais, sons e imagens, para a confec??o de um ?ndice a ser utilizado como fun??o de avalia??o na otimiza??o de controladores. A an?lise wavelet permite a apreens?o de informa??es do comportamento e forma do sinal, informando frequ?ncia de um sinal ao longo do tempo, caracter?stica que pode ser desej?vel, na avalia??o e projeto de controladores sendo, assim, poss?vel avaliar separadamente o desempenho do transit?rio e do regime permanente. Foi feito um estudo de caso, encontrando o controle otimizado de um sistema MIMO de quatro tanques acoplados. Foi feito um estudo comparativo com outras fun??es de avalia??o apresentadas na literatura e com o m?todo do LGR (Lugar Geom?trico das Raizes). Os controladores implementados apresentaram o desempenho esperado, e aquele encontrado utilizando o ?ndice proposto presentou melhor desempenho. / The control of dynamic systems is a challenge, the methods traditionally used in tuning present the difficulty in expressing the desired specifications and being able to find controllers that produce these requirements, especially when the case requires more complex controllers, as in the case of Multiple Input Multiple Output (MIMO) problems. Due to the increasing competitiveness in the industry, it becomes imperative to use more efficient tuning techniques and that in fact can find controllers with the desired performance. For this, one can use metaheuristics, such as Particle Swarm Optimization (PSO), Genetic Algorithm (AG) and Vagalume Algorithm (AV) to obtain the parameters of the controller according to a fitness function, which should in fact code how good a given controller is, adequately expressing the desired specifications, so that the metaheuristic employed can find the optimal controller, which best satisfies the chosen fitness function. Therefore, it is proposed to use the multilevel wavelet analysis, already present in the literature, focused on other applications, especially in the analysis of signals, sounds and images, for the creation of an index to be used as a fitness function in control optimization. Wavelet analysis allows to capture information on the behavior and shape of the signal by informing the frequency of a signal over time, a characteristic that may be desirable, in the evaluation and design of controllers and, thus, it is possible to separately evaluate the transient and steady-state performances. A case study will be done, finding control of a MIMO system of four coupled tanks. A comparative study was made with other fitness functions presented in the literature and with the LGR (Geometric Place of Roots) method. The implemented controllers presented the expected performance, and the one found using the proposed index presented better performance.

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-04-17T21:35:20Z No. of bitstreams: 1 AntoninoAlvesFeitosaNeto_TESE.pdf: 1592913 bytes, checksum: abef6d747d95842e55a8f4f5a5d73859 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2017-04-18T22:17:06Z (GMT) No. of bitstreams: 1 AntoninoAlvesFeitosaNeto_TESE.pdf: 1592913 bytes, checksum: abef6d747d95842e55a8f4f5a5d73859 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-18T22:17:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AntoninoAlvesFeitosaNeto_TESE.pdf: 1592913 bytes, checksum: abef6d747d95842e55a8f4f5a5d73859 (MD5) Previous issue date: 2016-12-09 / Este trabalho aborda a constru??o de comit?s de classifica??o atrav?s t?cnicas metaheur?sticas de otimiza??o tradicionais de h?bridas. O problema de classifica??o de padr?es ? tratado como um problema de otimiza??o procurando encontrar o subconjunto de atributos e classificadores do problema que minimize o erro de classifica??o do comit?. Os comit?s s?o gerados a partir da combina??o das t?cnicas de k-NN, ?rvore de Decis?o e Naive Bayes utilizando o voto majorit?rio. Os atributos dos classificadores base s?o modificados pelas metaheur?sticas de algoritmos gen?ticos, algoritmos mem?ticos, PSO, ACO, M?ltiplos Rein?cios, GRASP, Simulated Annealing, Busca Tabu, ILS e VNS. Tamb?m s?o aplicados algoritmos provenientes da arquiteturas de metaheur?sticas h?bridas AMHM e MAGMA. S?o desenvolvidos algoritmos dessas metaheur?sticas nas vers?es mono e multi-objetivo. S?o realizados experimentos em diferentes cen?rios mono e multiobjetivo otimizando o erro de classifica??o e as medidas de boa e m? diversidade. O objetivo ? verificar se adicionar as medidas de diversidade como objetivos de otimiza??o resulta em comit?s mais acurados. Assim, a contribui??o desse trabalho ? determinar se as medidas de boa e m? diversidade podem ser utilizadas em t?cnicas de otimiza??o mono e multiobjetivo como objetivos de otimiza??o para constru??o de comit?s de classificadores mais acurados que aqueles constru?dos pelo mesmo processo, por?m utilizando somente a acur?cia de classifica??o como objetivo de otimiza??o. Verificamos que as metaheur?sticas desenvolvidas apresentam melhores resultados que as t?cnicas cl?ssicas de gera??o de comit?s, isto ?, Bagging, Boosting e Sele??o Rand?mica. Verificamos tamb?m que na maioria das metaheur?sticas o uso das medidas de diversidade como objetivos de otimiza??o n?o auxilia na gera??o de comit?s mais acurados que quando utilizado somente o erro de classifica??o como objetivo de otimiza??o obtendo nos melhores cen?rios resultados n?o estatisticamente diferentes. / This work deals with the construction of classification committees using traditional and hybrid meta-heuristics of optimization techniques. The problem of pattenr classification is treated as an optimization problem, trying to find the subset of attributes and classifiers of the problem that minimizes the classification error of the committee. Committees are generated by combining the techniques of k-NN, Decision Tree and Naive Bayes using the majority vote. The attributes of the base classifiers are modified by the metaheuristics of genetic algorithms, memetic algorithms, PSO, ACO, Multi Start, GRASP, Simulated Annealing, Tabu Search, ILS and VNS. We also apply algorithms from AMHM and MAGMA hybrid metaheuristics architectures. Algorithms of these metaheuristics are developed in mono and multi-objective versions. Experiments are performed in different mono and multiobjective scenarios optimizing classification error and measures of good and bad diversity. The goal is to verify that adding diversity measures as optimization goals results in more accurate committees. Thus, the contribution of this work is to determine if the measures of good and bad diversity can be used in mono and multiobjective optimization techniques as objectives of optimization for the construction of committees of classifiers more accurate than those constructed by the same process, but using only the accuracy classification as an optimization objective. We have verified that the developed metaheuristics present better results than the classic generation techniques of committees, ie, Bagging, Boosting and Random Selection. We also verified that in the majority of metaheuristics the use of diversity measures as optimization objectives does not help to generate more accurate committees than when only the classification error, obtaining in the best scenarios non statistically different results.

Made available in DSpace on 2015-12-03T18:33:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Thiago_Borges_Ramalho.pdf: 1079128 bytes, checksum: de1270f3b50f5b1daf3cadce2353d803 (MD5) Previous issue date: 2013-08-28 / The premise of unbounded rationality advocated by the Efficient Market Hypothesis is challenged by the theoretical framework that involves the Behavioral Finance, whose basis, the Prospect Theory by Kahneman and Tversky (1979), questions the Expected Utility Theory, an important element of Neoclassical Economics as basis for decision making. This research aims to replicate the empirical investigation of the seminal article by Kahneman and Tversky (1979) to evaluate the decision-making process of employees (potential investors) of a major national financial institution. The results of this study were compared to those obtained in the original article and the studies led by C??rtes (2008), Cruz, Kimura and Krauter (2003), Rogers et al. (2007), Rogers, Favato and Securato (2008), and Torralvo (2010). The questionnaire adopted was an adaptation of the originally used, so that one could test, in studied sample, the applicability of Prospect Theory, more specifically with regard to Certain, Reflection and Isolation Effects. I also analyzed the differences in the decision making process considering the attributes of the respondents (gender, age, education, occupation, income and financial dependents). The results confirmed the existence of behavioral effects and proved that a large portion of the sample presented significant inconsistency in their choices according to the principles of the Expected Utility Theory, pointing that their decisions were not made under strictly rational behavior. Furthermore, in relation to violations observed, it was not possible to present significant conclusions in concern to the attributes by using regression analysis, suggesting the need of further studies / A premissa de racionalidade ilimitada preconizada pela Hip??tese dos Mercados Eficientes ?? contestada como ferramenta para tomada de decis??es pelo arcabou??o te??rico que envolve as Finan??as Comportamentais, cuja base, a Teoria da Perspectiva de Kahneman e Tversky (1979), questiona o que prediz a Teoria da Utilidade Esperada, importante elemento da Economia Neocl??ssica. A presente pesquisa objetiva replicar a investiga????o emp??rica do artigo seminal de Kahneman e Tversky (1979) para avaliar o processo decis??rio de funcion??rios (potenciais investidores) de uma importante institui????o financeira nacional. Os resultados deste estudo foram comparados aos obtidos no trabalho original e nas pesquisas realizadas por C??rtes (2008), Cruz, Kimura e Krauter (2003), Rogers et al. (2007), Rogers, Favato e Securato (2008) e Torralvo (2010). O question??rio adotado foi uma adapta????o do originalmente utilizado, para que se pudesse testar, na amostra estudada, a aplicabilidade da Teoria da Perspectiva, mais especificamente no que diz respeito aos Efeitos Certeza, Reflex??o e Isolamento. Foram analisadas, ainda, as diferen??as no comportamento frente ?? tomada de decis??es considerando os perfis demogr??ficos dos respondentes (g??nero, idade, forma????o, ocupa????o, renda e dependentes financeiros). Os resultados obtidos confirmaram a presen??a dos efeitos e comprovaram que uma grande parcela do p??blico amostral apresentou efetiva inconsist??ncia em suas escolhas segundo os fundamentos da Teoria da Utilidade Esperada, o que indica que suas decis??es n??o foram tomadas de forma estritamente racional. Al??m disso, em rela????o ??s viola????es observadas, n??o foi poss??vel apresentar conclus??es quanto ??s diferen??as entre os perfis demogr??ficos estudados por meio do modelo econom??trico proposto, apontando a necessidade da realiza????o de novos estudos

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:53:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 VanessaDSF_DISSERT.pdf: 862759 bytes, checksum: d1e5a8faf841592d593e48b4f4218e61 (MD5) Previous issue date: 2011-07-13 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico / This paper aims to propose a hybrid meta-heuristics for the Heterogeneous Fleet Vehicle Routing Problem (HVRP), which is a combinatorial optimization problem NP-hard, and is characterized by the use of a limited fleet consists of different vehicles with different capacities. The hybrid method developed makes use of a memetic algorithm associated with the component optimizer Vocabulary Building. The resulting hybrid meta-heuristic was implemented in the programming language C + + and computational experiments generated good results in relation to meta-heuristic applied in isolation, proving the efficiency of the proposed method. / O presente trabalho visa propor uma meta-heur?stica h?brida para o Problema de Roteamento de Ve?culos com Frotas Heterog?neas (PRVFH), que ? um problema de otimiza??o combinat?ria NP-dif?cil, e que se caracteriza pelo uso de uma frota limitada composta por ve?culos distintos com capacidades distintas. O m?todo h?brido desenvolvido utiliza-se de um algoritmo mem?tico associado ao componente otimizador Vocabulary Building. A meta-heur?stica h?brida resultante foi implementada na linguagem de programa??o C++ e os experimentos computacionais geraram bons resultados em rela??o ? meta-heur?stica aplicada isoladamente, comprovando a efici?ncia do m?todo proposto.