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Uma nova solução para visibility culling de cenas genéricas, baseada em replicação, heurísticas e redução de draw calls / A New Solution for Visibility Culling in Generic Scenes, based on Replication, Heuristics and Reduction of Draw Calls (Inglês)

Serpa, Yvens Reboucas 10 July 2017 (has links)
Made available in DSpace on 2019-03-30T00:14:05Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2017-07-10 / This work presents RHView, a new solution for the visibility culling problem, based on a replicated spatial partitioning data structure (R), heuristics (H) and reduction of draw calls. RHView encompasses generic tridimensional scenes, which may be completely static or even composed by dynamic objects. Additionally, it includes the traditional algorithms View-Frustum Culling, Backface Culling and Occlusion Culling, which are adapted and integrated to the replicated structure, which in turn keeps copies of the geometric meshes existent in its nodes, allowing for an efficient reduction on the number of draw calls. More specifically, RHView verifies the visibility state of dynamic objects using the View-Frustum Culling and Occlusion Culling algorithms, the latter, triggered by a cost heuristics and adapted for a better management of Occlusion Queries. In general terms, the main characteristics and heuristics of RHView are: identification of dynamic occluders in execution time, visibility status calculation, use of Level of Detail (LoD) of objects (based on the distance from the camera and on their number of fragments), temporal coherence, minimal triangle per node heuristic and memory cost heuristic. Comparative performance tests were systematically conducted in a variety of indoor and outdoor scenarios, containing from 500 thousand to 1.5 billion vertices, with different dimensions and density of triangles per measure unit. Further, RHView was compared to two state-of-the-art solutions, Nested Grid and CHC++, as well as to the traditional spatial partitioning data structures, Grid, KD-Tree and Octree. The results show that RHView achieves always superior performance, with lower processing time and lower number of draw calls (having reduced the latter by 12 times, in some of the tests conducted). In particular, RHView was up to 2.8, 30 and 48 times faster than, respectively, CHC++, Nested Grid and the traditional structures. RHView is based on a tradeoff between precision and number of draw calls, getting greater framerates per second (FPS), even when, occasionally, presented lower triangle removal rates, in comparison to the other approaches. Regarding the proposed heuristic for calculating the rendering time, it presented a mean error of ±0.05s and ±0.0005s, in the worst and best cases, respectively. Keywords: Visibility Culling, Generic Scenes, Replicated Spatial Partitioning Data Structure, Heuristic, Draw Calls / Este trabalho apresenta RHView, uma nova solução para o problema de visibility culling, baseada em uma estrutura de particionamento espacial replicada (R), heurísticas (H) e redução de draw calls. RHView contempla cenas tridimensionais genéricas, sejam estas completamente estáticas ou mesmo compostas por objetos dinâmicos. Adicionalmente, inclui os algoritmos tradicionais View-Frustum Culling, Backface Culling e Occlusion Culling, adaptados e integrados à estrutura replicada, a qual mantém cópias das malhas geométricas contidas em seus nós, possibilitando a redução eficiente do número de draw calls. Mais especificamente, RHView determina a visibilidade de objetos dinâmicos usando os algoritmos de View-Frustum Culling e Occlusion Culling, este último, acionado por uma heurística de custo e adaptado para melhor gerência de Occlusion Queries. Em termos gerais, as principais características e heurísticas da RHView são: identificação de oclusores dinâmicos em tempo de execução, cálculo do estado de visibilidade, uso de nível de detalhamento (LoD) dos objetos em cena (baseado na distância à câmera e no número de fragmentos dos mesmos), coerência temporal, heurística de mínimo de triângulos por nó e de custo em memória. Testes comparativos de desempenho foram conduzidos de forma sistemática em cenários internos e externos variados, contendo de 500 mil a 1,5 bilhão de vértices, com diferentes dimensões e densidades de triângulos por unidade de medida. Mais especificamente, RHView foi comparada frente a duas soluções que refletem o estado-da-arte, Nested Grid e CHC++, bem como às estruturas tradicionais de particionamento espacial, Grid, KD-Tree e Octree. Os resultados obtidos mostram que RHView apresenta desempenho sempre superior, exibindo menor tempo de processamento e menor número de draw calls (tendo reduzido este último, em até 12 vezes, em alguns dos testes conduzidos). Em particular, RHView foi até 2,8, 30 e 48 vezes mais rápido que, respectivamente, o CHC++, o Nested Grid e as estruturas de particionamento tradicionais. RHView baseia-se em uma razão custo/benefício entre precisão e número de draw calls, obtendo maiores taxas de quadros por segundo (FPS), mesmo quando, ocasionalmente, apresentou menores taxas de remoção de triângulos, em comparação às outras abordagens. Com relação à heurística para cálculo do tempo de renderização proposta, esta apresentou um erro médio de ±0,05s e ±0,0005s, no pior e melhor casos, respectivamente. Palavras-chave: Visibility Culling, Cenas Genéricas, Estrutura de Particionamento Espacial Replicada, Heurísticas, Draw Calls
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Comitês de agrupamentos bidimensionais de dados gerados via algorimos bio-inspirados multimodais / Ensembles of biclusters generated by multimodal bio-inspired algorithms (Inglês)

Menezes, Lara Carvalho 28 December 2011 (has links)
Made available in DSpace on 2019-03-29T23:32:52Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2011-12-28 / The goal of Data Mining (DM) as a research area is to provide a set of tasks and algorithms aiming at extracting interesting and useful information from large databases. Among several DM tasks lies that of biclustering, whereby rows and columns of a data matrix are simultaneously grouped based on the similarity of their elements. The main objectives of this work are to provide a thorough comparative assessment on the performance of several multimodal bio-inspired algorithms while coping with biclustering as well as to investigate the potentials of ensemble models induced over biclusters generated by these algorithms, having in mind Bioinformatics problems. After introducing general DM concepts as well as specific concepts related to biclustering, a detailed characterization of the multimodal bio-inspired algorithms and ensemble models investigated here is provided. Experiments have been systematically conducted to evaluate the performance of these algorithms, and the overall results achieved indicate that the ensemble models can usually outperform the multimodal bio-inspired algorithms when applied alone, as evidenced by several efficiency and effectiveness measures and hypothesis tests. Keywords: Data mining, Machine learning, Biclustering, Committee machines, Metaheuristics, Bio-inspired algorithms, Bioinformatics. / A área de Mineração de Dados (MD) fornece um conjunto de tarefas e algoritmos voltados à extração de informações de grandes bases de dados. Entre essas tarefas, temos o agrupamento bidimensional de dados (biclustering), em que linhas e colunas de uma matriz são agrupadas simultaneamente com base na similaridade dos seus elementos. Os objetivos deste trabalho são realizar um estudo comparativo sistemático entre algoritmos bio-inspirados multimodais aplicados à tarefa de agrupamento bidimensional de dados e investigar o desempenho de comitês de biclusters gerados por esses algoritmos, tomando como base problemas de Bioinformática. Após se introduzir conceitos gerais de MD e específicos da tarefa de biclustering, passa-se a discorrer sobre algoritmos bio-inspirados multimodais e sobre modelos de comitês aplicados a essa tarefa. Experimentos conduzidos de forma sistemática avaliam o desempenho dos algoritmos bio-inspirados e de dois arranjos de comitês de biclusters, sendo que os resultados obtidos indicam que, em geral, os comitês obtiveram um desempenho mais satisfatório que os algoritmos multimodais, de acordo com as métricas de avaliação levantadas e testes estatísticos. Palavras-Chave: Mineração de dados, Aprendizado de máquina, Agrupamento bidimensional, Comitês de máquinas, Meta-heurísticas, Algoritmos bio-inspirados, Bioinformática
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Uma abordagem hiper-heurística inspirada em enxame de partículas / A hyper-heuristic approach inspired by particle swarms (Inglês)

Moreno, Paulo César 27 July 2012 (has links)
Made available in DSpace on 2019-03-29T23:33:16Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2012-07-27 / Hyper-heuristics are an emerging theme in the optimization area which try to address computationally hard problems at a new level of abstraction. Instead of having a single algorithm that is optimized to perform well on a certain class of problems, hyper-heuristics try to balance the advantages and disadvantages of a set of problem specific heuristic algorithms, named low-level heuristics. By combining and parameterizing these heuristics or heuristic components in different ways, hyper-heuristics seek a satisfactory result in a larger set of problem instances. The objectives of this work are to propose a new hyper-heuristic approach inspired by particle swarms and to analyze empirically the utilization and the effectiveness of low-level heuristics during the execution of the proposed hyper-heuristic and of a set of hyper-heuristics proposed by other authors. The novel hyper-heuristic simultaneously explores the heuristic space as well as the solution space by maintaining both a population of heuristics and another of candidate solutions. Computational experiments and statistical tests were used to compare the effectiveness of the hyper-heuristics investigated here, demonstrating that the proposed hyper-heuristic obtained a more satisfactory performance in accordance with the evaluation metrics used. The empirical analysis allowed us to observe the different patterns of usage by the contestant hyper-heuristics of the low-level heuristics available for each problem domain. Keywords: Hyper-heuristics, Metaheuristics, Combinatorial Optimization, Particle Swarm Optimization. / Hiper-heurísticas são um tema emergente na área de otimização e se propõem a resolver problemas computacionalmente difíceis com um novo nível de abstração. Em vez de se ter um único algoritmo otimizado para tratar bem uma certa classe de problemas, elas tentam balancear as vantagens e desvantagens de um conjunto de heurísticas específicas para um domínio de problema, denominadas heurísticas de baixo nível. Combinando e parametrizando essas heurísticas, ou componentes de heurísticas, se busca um resultado satisfatório em um conjunto maior de instâncias de problemas. Os objetivos deste trabalho são propor uma nova abordagem hiper-heurística inspirada em enxame de partículas e analisar empiricamente o uso e a eficácia das heurísticas de baixo nível utilizadas durante a execução da hiper-heurística proposta, bem como de um conjunto de hiper-heurísticas concebidas por outros autores. A hiper-heurística proposta explora concorrentemente o espaço de busca heurístico e o espaço de busca de soluções, lançando mão de uma população de heurísticas e outra de soluções-candidatas. Experimentos computacionais e testes estatísticos foram utilizados para comparar a eficácia das hiper-heurísticas investigadas, demonstrando que a hiper-heurística proposta obteve um desempenho mais satisfatório de acordo com as métricas de avaliação utilizadas. Por outro lado, a análise empírica possibilitou o entendimento dos diferentes padrões de uso, por parte das hiper-heurísticas investigadas, das heurísticas de baixo nível disponíveis para cada domínio de problema. Palavras-Chave: Hiper-heurísticas, Meta-heurísticas, Otimização Combinatória, Otimização por Enxame de Partículas.
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Mapeamento dinâmico de tarefas em MPSoCs heterogêneos baseados em NoC

Carvalho, Ewerson Luiz de Souza January 2009 (has links)
Made available in DSpace on 2013-08-07T18:42:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000418219-Texto+Completo-0.pdf: 4033858 bytes, checksum: 2661cfd90512a0fe826582c0489e6ce1 (MD5) Previous issue date: 2009 / MPSoCs are multi-processor systems integrated in a single chip. They are a trend in VLSI circuit design, since they minimize the design productivity crisis represented by the gap between the silicon technol-ogy and the actual SoC design capacity. Examples of MPSoCs include those proposed by Intel and Tilera, composed by 80 and 64 processing elements respectively. MPSoCs may employ NoCs to integrate several processors, memories, as well as specific hardware cores. NoCs may be used to replace busses, due to their ad-vantages of higher scalability and communication parallelism. The target architecture of the present work is a NoC-based heterogeneous MPSoC supporting hard-ware task execution through embedded reconfigurable logic, together with software tasks executed by pro-grammable processors. One of the processors of the target architecture, named manager processor, is respon-sible for system resources management, task scheduling, task mapping, and configuration control. Task map-ping defines the placement of a new task into the system. Most works in literature propose static mapping techniques defined at design time, where all application tasks are mapped simultaneously. This static map-ping is not appropriate for dynamic workloads scenarios. Since applications running in MPSoCs may con-tain a varying number of tasks, and since their number may exceed the available resources, task mapping at run-time is necessary. Such task mapping method is named dynamic task mapping. The present work investigates the performance of heuristics for dynamic task mapping, targeting NoC congestion minimization. Tasks are mapped on demand, according to the communication requests and the load in NoC channels. The implemented algorithms employ a greedy approach, where tasks are indivi-dually mapped. The mapping decision is based on local information, considering the communication con-straints of the requested task. The algorithm used as the reference mapping strategy in experiments maps a task into the first free resource available. Four congestion-aware mapping heuristics are proposed. Through the experiments employing RTL abstraction level modeling, it is possible to observe reductions of 31% in channel load distribution, 15% in average latency, and 87% in congestion level. These results demonstrate the efficiency of proposed heuristics. / MPSoCs são sistemas multiprocessados integrados na forma de um SoC. Eles são tendência no projeto de circuitos VLSI, pois minimizam a crise de produtividade de projeto, representada pelo descompasso entre a capacidade da tecnologia do silício e a capacidade atual de projeto de SoCs. Cita-se como exemplo de MPSoCs os propostos pela Intel e pela Tilera, compostos respectivamente por 80 e 64 núcleos de processa-mento. MPSoCs podem empregar NoCs para integrar diversos processadores, memórias, bem como núcleos de hardware específicos. O uso de NoCs deve-se a suas vantagens em relação a barramentos, entre as quais maior escalabilidade e paralelismo na comunicação. A arquitetura alvo do presente trabalho consiste em um MPSoC heterogêneo, com utilização de NoC como meio interconexão entre os elementos de processamento, suportando a execução de tarefas de hardware via lógica reconfigurável, e a execução de tarefas de software via processadores. Um dos processadores da arquitetura alvo, denominado processador gerente, é responsável por: gerência da ocupação dos recursos do sistema, escalonamento, mapeamento, e configuração de tarefas. O mapeamento de tarefas define a posição de uma dada tarefa no sistema. A maioria dos trabalhos encontrados na literatura propõe técnicas de mapeamento estático, definido em tempo de projeto, no qual todas as tarefas de uma dada aplicação são mapeadas simultaneamente. Este mapeamento estático não é adequado para cenários com carga dinâmica de tarefas. Dado que aplicações executando em um MPSoC podem possuir um número variável de tarefas, e que tal número pode exceder os recursos disponíveis, é necessário realizar o mapeamento de tarefas em tempo de execução, mapeamento este denominado de mapeamento dinâmico.O presente trabalho investiga o desempenho de heurísticas para mapeamento dinâmico de tarefas, com o objetivo de minimizar congestionamentos em NoCs. As tarefas são mapeadas sob demanda, de acordo com as requisições de comunicação e com a ocupação dos canais da NoC. Os algoritmos implementados aplicam estratégias gulosas, onde as tarefas são mapeadas uma por vez. Para isso, a decisão é baseada na informação local da aplicação, apenas relacionada à tarefa requisitada. O algoritmo utilizado como referência nos experimentos mapeia uma dada tarefa no primeiro recurso livre encontrado. Quatro heurísticas congestion-aware são propostas. Através de experimentos realizados com base na modelagem do sistema no nível RTL, pode-se observar redução de 31% na carga nos canais da NoC, de 15% na latência média, e de até 87% no nível médio de congestionamento. Tais resultados demonstram a eficiência das heurísticas propostas.
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Extração de contextos definitórios a partir de textos em língua portuguesa

Wendt, Igor da Silveira January 2011 (has links)
Made available in DSpace on 2013-08-07T18:43:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 000445541-Texto+Completo-0.pdf: 1627180 bytes, checksum: 184a4b2054d700b987b074f0fcdf3122 (MD5) Previous issue date: 2011 / The definitory context is part of a text or utterance that provides information about a concept based on its use. The extraction of definitions from texts is an important task in various applications. Several papers present this feature as an aid in the construction of ontologies, in the development of material for aid in translation, in question answering systems, in creation of glossaries, dictionaries, among others. Thus, this study proposes set of heuristics to make the automatic extraction of potentially definitory contexts contained in Portuguese texts. The results of these heuristics were evaluated by terminologists and obtained 35. 1 % F-measure when applied in a General Geology corpus and 51. 7 % F-measure when applied in a General Chemistry corpus, reducing in both more than 50%of the amount of contexts to be examined by a specialist compared with the contexts extraction through a concordancer. / O contexto definitório é a parte de um texto ou de um enunciado que fornece informação sobre um conceito, com base em seu uso. A extração de contextos definitórios a partir de textos é uma tarefa importante em várias aplicações. Diversos trabalhos usam este recurso como auxílio na construção de ontologias, no desenvolvimento de material de auxílio à tradução, na elaboração de sistemas de perguntas e respostas, na criação de glossários, dicionários, entre outros. Nesse sentido, este trabalho propõe um conjunto de heurísticas para fazer a extração automática de contextos potencialmente definitórios em textos de língua portuguesa. Os resultados dessas heurísticas foram avaliados por terminólogos. Os resultados mostram 35,1% de F-measure quando o conjunto de heuristicas foi aplicado a um corpus de Geologia Geral e 51,7% de F-measure quando aplicado a um corpus de Química Geral. Isso proporcionou uma redução, em ambos os corpus, de mais de 50% da quantidade de contextos para serem analisados pelo especialista, comparando-se com a extração de contextos em um concordanciador.
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Uma abordagem híbrida de posicionamento de blocos para o problema de carregamento de contêiner / A block-loading hybrid approach for the Container Loading Problem (Inglês)

Saraiva, Rommel Dias 27 January 2015 (has links)
Made available in DSpace on 2019-03-30T00:01:35Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-01-27 / This work presents a block-loading hybrid approach to solve the Container Loading Problem. The general idea behind the proposed algorithm is to decompose this classic Cutting and Packing problem into two subproblems, namely, a three-dimensional problem of generating a set of blocks of boxes and a two-dimensional problem of positioning a subset of these blocks on the floor of the container. On the one hand, the block generation phase is completely deterministic. Constructive algorithms to accomplish this task have been recently proposed. On the other hand, the positioning phase is non-deterministic. It comprises the Generate-and-Solve methodology, a hybrid optimization framework that combines a metaheuristic engine with an exact solver. Computational experiments performed on benchmark problem instances show that hybrid approach presents very competitive results compared to those found by state-of-the-art algorithms, obtaining in average a space utilization of 93.49% for the instances under investigation. Regarding only the best solution found for each instance, the space utilization was of 94.13% in average. In particular, for instances with a few number of box types, the proposed approach outperformed the best results reported in the literature in several test cases. Key-words: Combinatorial Optimization. Cutting and Packing. Container Loading. HybridMetaheuristics. / Este documento apresenta uma abordagem híbrida de posicionamento de blocos para resolver o Problema de Carregamento de Contêiner. A ideia central do algoritmo proposto é decompor esse clássico problema de Corte e Empacotamento em dois subproblemas: um problema de empacotamento tridimensional que objetiva gerar blocos de caixas; e um problema de posicionamento bidimensional no piso do contêiner que busca maximizar o volume ocupado por um subconjunto desses blocos. Por um lado, a fase de geração de blocos é completamente determinística. Algoritmos construtivos que realizam essa tarefa têm sido recentemente propostos. Por outro lado, a fase de posicionamento de blocos é não-determinística. Esta compreende a metodologia híbrida Gerar-e-Resolver, que combina uma metaheurística com um modelo exato. Experimentos computacionais realizados em bibliotecas de testes da literatura mostram que a abordagem híbrida apresenta resultados bastante competitivos em relação àqueles do estado da arte, alcançando aproveitamento médio de 93,49% do espaço do contêiner para as instâncias estudadas. Considerando apenas a melhor solução encontrada para cada instância, o aproveitamento médio foi de 94,13%. Em particular, para instâncias com poucos tipos de caixas, a abordagem superou os melhores resultados conhecidos na literatura em diversos casos de teste. Palavras-chaves: Otimização Combinatória. Corte e Empacotamento. Carregamento de Contêiner. MetaheurísticasHíbridas.
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Estudo comparativo entre metaheutísticas populacionais com tamanho da população variável

Oliveira, Daniel Gonçalves de 01 August 2008 (has links)
Made available in DSpace on 2019-03-29T23:13:05Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2008-08-01 / This work introduces four novel population-based heuristic algorithms, whose population size varies along the execution, which are aimed at solving problems of search and numerical optimization. These algorithms are extensions of the standard models of two metaheuristics recently proposed in the literature, which have been successfully applied in different fields. They are: Particle Swarm Optimization (PSO) and Differential Evolution (DE). In addition, these new algorithms are daptations of two other models proposed in the context of Genetic algorithms (GAs), namely, the Adaptive Population size GA (APGA) and Population Resize on Fitness Improvement GA (PRoFIGA). In order to empirically validate the proposed algorithms, their implementations are evaluated in terms of efficiency and effectiveness in three different case studies: optimization of benchmark numerical functions; prototype selection for data clustering; and training of feedforward neural networks. The results obtained in the benchmark functions optimization indicate gains, in terms of the ffectiveness issue, for time-varying population size models. Conversely, the results achieved by the time-varying population size models when dealing with the data clustering task have not shown gains in erformance. Finally, in the training of artificial neural networks, the novel algorithms could utperform the standard models in terms of effectiveness criterion, although the gains incurred were less expressive than those obtained in the first case study. Keywords: Optimization, Population-based Metaheuristics, Parameter Control, Evolutionary Computing, Particle Swarm Optimization, Differential Evolution, Data Clustering, Artificial Neural Netwo / Este trabalho apresenta quatro novos algoritmos heurísticos de cunho populacional, cujo tamanho da população varia ao longo de sua execução, sendo estes destinados à resolução de problemas de busca e otimização numérica. Estes algoritmos são extensões dos modelos padrão de duas metaheurísticas propostas recentemente na literatura e que vêm sendo aplicadas com sucesso em diferentes domínios; são elas a Otimização por Enxame de Partículas (PSO) e a otimização por Evolução Diferencial (DE). Ademais, os novos algoritmos são adaptações de dois outros modelos propostos no contexto de algoritmos Genéticos (AGs): o Algoritmo Genético com Tamanho Adaptativo da População (APGA) e o Algoritmo Genético com Tamanho da População Variável Baseado na Melhoria do Fitness (PRoFIGA). Com o intuito de validar empiricamente os algoritmos propostos, estes são avaliados, em termos de critérios de eficiência e eficácia, em três estudos de caso: otimização de funções numéricas de benchmark; descoberta de protótipos em agrupamentos de dados; e treinamento de redes neurais feedfoward. Os resultados obtidos na otimização de funções numéricas de benchmark indicam a possibilidade de ganhos substanciais, em termos da localização de soluções (quase-)ótimas, em relação aos modelos com tamanho fixo da população. Já na tarefa de descoberta de protótipos em agrupamentos de dados, os resultados obtidos não evidenciaram ganhos significativos em termos de eficácia. Finalmente, os resultados obtidos na tarefa de treinamento de redes neurais artificiais indicam também ganhos de eficácia, embora menos expressivos, por parte dos algoritmos com população variável em relação aos algoritmos com tamanho fixo da população. Palavras-Chave: Otimização, Metaheurísticas Populacionais, Controle de Parâmetros, Computação Evolutiva, Inteligência Coletiva, Otimização por Enxame de Partículas, Otimização por Evolução Diferencial, Agrupamento de dados, Redes Neurais Artificiais.
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Programação de tripulação no transporte de ônibus urbano : uma abordagem utilizando programação linear inteira / Crew Scheduling In Urban Bus Transportation: An Integer Linear Programming Approach (Inglês)

Nunes, Rafael de Paula 18 September 2015 (has links)
Made available in DSpace on 2019-03-29T23:53:02Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-09-18 / In this dissertation, we propose an Integer Linear Programming model to solve a Crew Scheduling Problem (CSP) in urban bus public transportation. As a starting point, we search for the solution that represents the global optimum in terms of the quantity of drivers used in the scheduling, using IBM ILOG CPLEX as optimization tool. We model the CSP as a set partitioning problem to avoid the allocation of different drivers to a given task. To meet a complementary goal, we propose a second mathematical model to minimize the amount of untapped hours and, thus, to reduce the extra-time hours performed by drivers. Several computational tests were performed with real-world data of urban bus lines provided by the municipal agency of the city of Fortaleza that regulates this sector, Etufor. To make the CSP more tractable, different strategies of determination of tasks were tested and compared. Computational results suggest the use of specific techniques, in accordance with the size of the bus line, for generating good solutions with respect to the amount of drivers and of untapped hours. Finally, a case study is performed to compare the quality of our solutions to those of a urban bus company, particularly in terms of number of drivers used in the schedule, the usage of available hours, and legal restrictions as well. Keywords: Crew Scheduling Problem, Urban Bus Public Transportation, Integer Linear Programming, Heuristics, Labor Laws / Este trabalho propõe uma abordagem que utiliza Programação Linear Inteira para a solução do Problema de Programação de Tripulação (PPT) em transporte público de ônibus urbano. Como ponto de partida, buscamos a solução que representa o ótimo global em termos de quantidade de motoristas, através do uso da ferramenta IBM ILOG CPLEX. Essa modelagem tratou o PPT como um problema de particionamento de conjunto, o que evita a necessidade de um pós-processamento das soluções para a remoção de dupla alocação de tarefas. Para atender um objetivo secundário, uma segunda modelagem matemática foi proposta para minimizar a quantidade de horas não aproveitadas, e assim reduzir a utilização de horas extras por parte da empresa. Diversos testes computacionais foram realizados com dados reais de linhas de transporte urbano fornecidos pelo órgão municipal da cidade de Fortaleza que regulamenta o setor, Etufor. Para tornar o PPT tratável, algumas abordagens de determinação de tarefas foram testadas e comparadas. Os resultados computacionais obtidos são interessantes pois sugerem a utilização de técnicas específicas de acordo com o porte da linha para a geração de boas soluções no que se refere à quantidade de motoristas e à redução das horas não aproveitadas. Por fim, um estudo de caso é apresentado, comparando a solução do modelo com a solução praticada por uma empresa, em termos de quantidade de motoristas escalados, aproveitamento das horas contratadas e também respeito às restrições. Palavras-chave: Problema de Programação de Tripulação, Transporte Público de Ônibus Urbano, Programação Linear Inteira, Heurísticas, Restrições Trabalhistas.
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Aplicação da avaliação heurística por profissionais de TI não especialistas em usabilidade / REVIEW OF THE APPLICATION OF HEURISTIC IT PROFESSIONALS NOT SPECIALISTS IN USABILITY (Inglês)

Ribeiro, Samira e Silva Amaral 07 December 2015 (has links)
Made available in DSpace on 2019-03-29T23:53:08Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2015-12-07 / The competitive mobile applications market is making its users increasingly demanding. The user can decide whether or not will continue using an application depending on the satisfaction degree during its first use. Therefore, it is crucial for an application be easy to use in order not to be discarded. At the same time, there are only a few software development companies investing in usability testing in Fortaleza. Initially, it is supposed that the non-prioritization on usability testing occurs due to lack of financial resources to hire a professional who specializes in usability or lack of time to perform these tests. Thus, a research opportunity was identified analyzing the scenario described as well as it was correlated the following questions: Could an IT Professional, who is not an usability expert, apply heuristic evaluation efficiently and effectively? How this research could contributes to heuristic evaluation in mobile applications with such a large number of researches in this field? Thus, it was initiated a bibliographic study to identify the state of the art on heuristics for mobile phones. During the investigation period on the subject, it was conducted four experiments and two interviews generating satisfactory results for this study. The methodology suggested by this research presents heuristic evaluation used by functionality of the application as well as by the appropriate heuristics to the screens of a feature or even by heuristic being passed in all application screens. In all cases, it is suggested that the expert helps in choosing the heuristics and in the validation of evaluation results to ensure their effectiveness, making use of qualitative analyses. All results showed evidence that it is possible for an IT Professional, who is not an usability expert, apply heuristic evaluation in mobile applications. As a contribution of this work has been the development of a checklist with heuristics specific for mobile applications. This study expected to contributes to the research that bridge between the areas of Human-Computer Interaction and Software Engineering, as companies pass the plan to carry out inspection in mobile applications, for IT professionals already engaged in the development of these applications, who is not an usability expert. Key words: Heuristic evaluation, applications for mobile phones and Usability / O concorrido mercado de aplicações móveis vem tornando seus usuários cada vez mais exigentes. Na primeira utilização, o usuário já pode decidir se irá ou não continuar utilizando-a, dependendo do seu grau de satisfação. Devido a este cenário, para que uma aplicação móvel não seja descartada, é fundamental que ela seja fácil de usar. Paralelamente a isso, poucas são as empresas de desenvolvimento de software que investem em testes de usabilidade em Fortaleza. Inicialmente suspeitamos que esta despriorização ocorra devido à falta de recurso financeiro para contratar um profissional especializado em usabilidade ou a falta de tempo para a realização destes testes. Identificamos neste cenário uma oportunidade de pesquisa, foi quando nos fizemos as seguintes indagações: E se uma pessoa da área de TI não especialista em usabilidade, conseguisse aplicar a avaliação heurística com eficiência e eficácia? Como se poderia contribuir para avaliação heurística em aplicações móveis, já que essa vem crescendo tanto? Então iniciamos com um estudo bibliográfico, para identificar o estado da arte das heurísticas para celulares. Depois iniciamos nossas investigações. Aplicamos quatro experimentos e duas entrevistas. Estes insumos nos ajudaram a atingir nosso objetivo, que foi investigar sobre a realização da avaliação heurística por pessoas da área de TI não especialistas em usabilidade. A metodologia sugerida por esta pesquisa possui dois direcionamentos, onde a avaliação heurística pode ser aplicada por funcionalidade da aplicação e depois pelas heurísticas apropriadas às telas dessa funcionalidade ou por heurística sendo passada em todas as telas da aplicação. Em ambos os casos, sugerimos que o especialista ajude na escolha das heurísticas e também na validação dos resultados da avaliação para garantir a sua eficácia. Fazendo uso de uma análise qualitativa, os resultados apresentaram evidências de que é possível que uma pessoa da área de TI não especialista em usabilidade, consiga aplicar a avaliação heurística em aplicações móveis. Como contribuição deste trabalho, tem-se a elaboração de um checklist com heurísticas específicas para aplicações móveis. Esperamos contribuir também com as pesquisas que fazem a ponte entre as áreas de Interação Humano-Computador e Engenharia de Software, na medida em que as empresas passarem a planejar a realização de inspeção em aplicações móveis, por profissionais de TI já envolvidos no desenvolvimento dessas aplicações. Descritores: Avaliação Heurística, Aplicações para celulares e Usabilidade

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