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

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.

O desenvolvimento tecnológico e a inovação desempenham um papel fundamental no crescimento da produtividade e do emprego. Um dos mecanismos que os governos utilizam para induzir as empresas a investirem em pesquisa, desenvolvimento e inovação tecnológica é através de incentivos fiscais. Ao considerar um setor que permeia diversos segmentos econômicos, como o setor de serviços de telecomunicações, objeto deste trabalho, esses incentivos são ainda mais importantes para promover a mudança técnica, gerando, dessa forma, impactos em todos os demais setores da economia. Com o objetivo de analisar a utilização dos incentivos fiscais para inovação tecnológica, previstos na Lei 11.196/05 e no Decreto 5.798/06, no setor de serviços de telecomunicações, foi realizada uma survey com empresas desse setor buscando identificar como elas estão utilizando esses incentivos, quais os impactos na estrutura de inovação tecnológica e quais os motivos da não utilização dos mesmos. Através da análise dos resultados, foi possível identificar que poucas empresas do setor utilizam os incentivos fiscais para inovação tecnológica, previstos na Lei 11.196/05 e no Decreto 5.798/06. Para as empresas que utilizam os incentivos, observou-se que ocorreram alterações significativas no que tange a centro tecnológico próprio e outros itens de infraestrutura voltados a PD&I, bem como uma integração maior entre todas as áreas envolvidas com o tema de inovação tecnológica. Quanto à não utilização dos incentivos, foi possível constatar que a principal razão para não utilização dos incentivos fiscais previstos na Lei 11.196/05 e no Decreto 5.798/06 é a falta de conhecimento, o que indica a necessidade de ações efetivas entre o setor público e privado para superar essa barreira. / Technological development and innovation play a key role in productivity and employment growth. One of the mechanisms that governments use to induce the enterprises to invest in research, development and technological innovation is through tax incentives. Considering a sector that permeates various economic sectors, as the sector of telecommunications services, these incentives are even more important to promote technical change, thus generating impacts in all other sectors of the economy. In order to analyze the use of tax incentives for technological innovation under Law 11.196/05 and Decree 5.798/06 in the telecommunications services, a survey was conducted with companies in this sector trying to identify how the enterprises are using these incentives, which impacts on the structure of technological innovation were observed and what the reasons for non-use of tax incentives. The results of this research could be identified that few companies are using tax incentives for technological innovation under Law 11.196/05 and Decree 5.798/06. For companies that use the incentives it was observed that there were significant changes in regard to the technological center and other items of infrastructure turned the R&D, as well as greater integration among all areas involved with the theme of technological innovation. As the use of incentives was not possible to see that the main reason not to use the tax incentives provided by Law 11.196/05 and Decree 5.798/06 is the lack of knowledge, which indicates the need for effective action between the public and private sectors to overcome this problem.

Orientador: Maria José Carvalho de Souza Domingues. / Dissertação (mestrado) - Universidade Regional de Blumenau, Centro de Ciências Sociais Aplicadas, Programa de Pós-Graduação em Administração.

Dissertação de Mestrado em Informática apresentada à Faculdade de Ciências da Universidade do Porto

Estágio realizado na Indra Sistemas Portugal e orientado pelo Doutor José Augusto Oliveira Matos / Tese de mestrado integrado. Engenharia Informática e Computação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Tese de mestrado integrado. Engenharia Mecânica. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2009

Dissertação apresentada para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores, apresentada na Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, sob a orientação do Prof. Doutor Artur Capelo Cardoso

Tese de mestrado. Multimédia. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2012

Estágio realizado na Enabler Informática, S. A. e orientado pelo Eng.ª Sandra Oliveira / Tese de mestrado integrado. Engenharia Informátca e Computação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008