Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Redes embutidas (NoC, Network-on-Chip) vêm sendo adotadas como uma solução interessante para o projeto de infraestruturas de comunicação em sistemas embutidos (SoC, System-on-Chip). Estas redes são em geral parametrizadas, podendo assim ser utilizadas em vários projetos de SoCs, cada qual com diferentes quantidades de núcleos. NoCs permitem uma escalabilidade dos sistemas, ao mesmo tempo que balanceiam a comunicação entre núcleos. Projetos baseados em NoC visam a implementação de uma aplicação específica. Neste contexto, ferramentas de auxílio de projeto são essenciais. Estas ferramentas são projetadas para, a partir de uma descrição simples da aplicação, realizar sucessivos processos de otimização que irão modelar as várias características do sistema. Estes algoritmos de otimização são necessários para que a rede atenda a um conjunto de restrições, como área, consumo de energia e tempo de execução. Dentre estas etapas, pode ser incluído o roteamento estático. As rotas através da rede por onde os núcleos irão se comunicar são otimizadas, de forma a minimizar o tempo de comunicação e os atrasos na transmissão de pacotes ocasionados por congestionamentos nas chaves que compõem a NoC. Nesta dissertação, foi utilizada a otimização por colônia de formigas no cálculo dos percursos. Esta é uma meta-heurística interessante para a solução de problemas de busca em grafos, inspirada no comportamento de formigas reais. Para os algoritmos propostos, múltiplas colônias são utilizadas, cada uma encarregada pela otimização do percurso de uma mensagem. Os diferentes testes realizados mostram o roteamento baseado no Elitist Ant System obtendo resultados superiores a outros algoritmos de roteamento. / asfsfss

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Redes embutidas (NoC, Network-on-Chip) vêm sendo adotadas como uma solução interessante para o projeto de infraestruturas de comunicação em sistemas embutidos (SoC, System-on-Chip). Estas redes são em geral parametrizadas, podendo assim ser utilizadas em vários projetos de SoCs, cada qual com diferentes quantidades de núcleos. NoCs permitem uma escalabilidade dos sistemas, ao mesmo tempo que balanceiam a comunicação entre núcleos. Projetos baseados em NoC visam a implementação de uma aplicação específica. Neste contexto, ferramentas de auxílio de projeto são essenciais. Estas ferramentas são projetadas para, a partir de uma descrição simples da aplicação, realizar sucessivos processos de otimização que irão modelar as várias características do sistema. Estes algoritmos de otimização são necessários para que a rede atenda a um conjunto de restrições, como área, consumo de energia e tempo de execução. Dentre estas etapas, pode ser incluído o roteamento estático. As rotas através da rede por onde os núcleos irão se comunicar são otimizadas, de forma a minimizar o tempo de comunicação e os atrasos na transmissão de pacotes ocasionados por congestionamentos nas chaves que compõem a NoC. Nesta dissertação, foi utilizada a otimização por colônia de formigas no cálculo dos percursos. Esta é uma meta-heurística interessante para a solução de problemas de busca em grafos, inspirada no comportamento de formigas reais. Para os algoritmos propostos, múltiplas colônias são utilizadas, cada uma encarregada pela otimização do percurso de uma mensagem. Os diferentes testes realizados mostram o roteamento baseado no Elitist Ant System obtendo resultados superiores a outros algoritmos de roteamento. / asfsfss

As redes de sensores sem fio estão presentes nos mais diversos setores, formando um conjunto de elementos colaborativos que realizam o transporte da informação em cenários urbanos, agricultura de precisão, saúde e automação industrial. Sua utilização enfrenta desafios como necessidade constante de adaptações a alterações de topologia, baixas taxas de comunicação e uso eficiente de energia. Dessa forma, as aplicações dessas redes precisam suportar estas características dinamicamente. Esta tese propõe, então, um novo protocolo de roteamento: o HOFACO (Hybrid Objective Function based on Ant Colony Optimization), com base no funcionamento do padrão RPL (Routing Protocol for Low Power and Lossy Networks) aplicado à eficiência energética. Este protocolo proposto preserva as interfaces já consolidadas de roteamento e faz uso de uma informação heurística baseada em swarm intelligence (inteligência de enxames), por meio do uso de agentes - colônia de formigas -, para a composição híbrida de métricas utilizadas na avaliação do rank durante a construção de topologias. Esta proposta foi validada por meio de implementações em simulações e dispositivos reais em duas plataformas distintas: o Contiki e o OpenWSN. O processo de validação utilizou parâmetros como número de mensagens de controle, alterações de configurações topológicas, latência da rede e taxa de entrega de pacotes comparando-se a proposta a soluções tradicionais. Os resultados obtidos demonstraram um funcionamento compatível com estes parâmetros e uma melhoria em torno de 7,6% no sentido de redução do tempo de estabilização da rede. Adicionalmente, foi feito um teste comparativo de consumo de energia, evidenciando uma melhoria em termos de eficiência enérgica de até 20,9% da proposta com relação a protocolos tradicionais. / The wireless sensor networks are present in the most diverse sectors, forming a set of collaborative elements that perform the transport of information in urban scenarios, precision agriculture, health and industrial automation. Its use faces challenges as a constant need for adaptations to topology changes, low communication rates and efficient energy use. In this way, the applications of these networks must support these characteristics dynamically. This thesis proposes, therefore, a new routing protocol: the HOFACO (Hybrid Objective Function based on Ant Colony Optimization), based on the RPL (Routing Protocol for Low Power and Lossy Networks) applied to energy efficiency. This proposed protocol preserves the already consolidated routing interfaces and makes use of heuristic information based on swarm intelligence, using ant colony agents for the hybrid composition of metrics used in rank evaluation during the construction of topologies. This proposal was validated through implementations in simulations and real devices in two different platforms: Contiki and OpenWSN. The validation process used parameters such as number of control messages, changes of topological configurations, network latency and packet delivery rate, comparing the proposal to traditional solutions. The results showed a functioning compatible with these parameters and an improvement around 7.6% in the sense of reducing the time of stabilization of the network. In addition, a comparative test of energy consumption was made, evidencing an improvement in terms of energetic efficiency up to 20.9% of the proposal with respect to traditional protocols.

Orientador: Gustavo Sousa Pavani / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2012

A tarefa de planejamento de trajetórias de robôs móveis autônomos consiste em determinar objetivos intermediários para que um robô seja capaz de partir de sua localização inicial e alcançar seu objetivo final. Além do planejamento, é importante definir um método de controle da navegação (seguimento da trajetória) do robô para que ele seja capaz de realizar seu trajeto de forma segura. Este projeto propõe uma abordagem híbrida para planejamento exploratório e execução de trajetórias de robôs móveis autônomos em ambientes indoor. Para o planejamento de trajetória, foram investigados algoritmos de busca em espaço de estados, dando ênfase ao uso de algoritmos evolutivos e algoritmos de otimização por colônia de formigas para a descoberta e otimização da trajetória. O controle da navegação é realizado por meio de comportamentos locais reativos, baseado na exploração e uso de mapas topológicos, os quais permitem uma maior flexibilidade em termos de definição da localização da posição do robô móvel e sobre os detalhes do mapa do ambiente (mapas com informações aproximadas e não métricos). Assim, foi proposto e desenvolvido um método robusto capaz de planejar, mapear e explorar um caminho ótimo ou quase ótimo para que o robô possa navegar e alcançar seu objetivo de forma segura, com pouca informação prévia do ambiente ou mesmo sobre sua localização. Além disso, o robô pode reagir a ambientes com alterações dinâmicas em sua estrutura, considerando por exemplo, elementos dinâmicos como portas que possam ser abertas ou fechadas e passagens que são obstruídas. Por fim, foram realizados diversos testes e simulações a fim de validar o método proposto, com a avaliação da qualidade das soluções encontradas e comparação com outras abordagens tradicionais de planejamento de trajetórias (algoritmos A* e D*). / The task of planning path for autonomous mobile robots consists in determine intermediary goals in order to allow a robot be able to leave its initial location and reach its final goal. Besides the planning, it is important to define a method of navigation control (the trajectory following) of the robot for it be able to do its path safely. This project proposes a hybrid approach to path planning and execution of an autonomous mobile robot in indoor environments. For the path planning, search algorithms in state space have been investigated, with emphasis in evolutionary algorithms and ant colony optimization algorithms for the trajectory search and optimization. The navigation control is done by local reactive behaviors, based on topological maps, which allow more flexibility concerning localization definition of position of the mobile robot and about the details of the environment map (maps with approximate information and not metric). Thus, a robust method able to plan an optimum or almost optimum path for the robot to reach its goal safely has been proposed, with little previous information of the environment. Furthermore, the robot can react to dynamic elements in the environment structure, concerning, for example, dynamic elements such as doors that can be opened or closed and ways that are blocked. Finally, several tests and simulations has been carried out to validate the proposed method, with evaluation of the solutions quality and comparison with others traditional approaches for the path planning task (A* and D* algorithms).

Esta dissertação apresenta os algoritmos BicriterionAnt, MACS e MONACO, disponíveis na literatura, baseados em colônia de formigas, para resolução do Problema do Caixeiro Viajante Multiobjetivo (PCVMO). São apresentadas as características do problema e de cada algoritmo utilizado. Estes algoritmos foram testados em seis instâncias bi-objetivo do PCVMO. Foram implementadas algumas alterações na estrutura original dos algoritmos na tentativa de produzir resultados melhores do que os algoritmos originais. Para a avaliação dos resultados e medição da qualidade das soluções, foram utilizadas métricas de desempenho que auxiliam na identificação dos melhores conjuntos de soluções não-dominadas. / This dissertation presents the BicriterionAnt, MACS and MONACO Ant Colony algorithms, available in literature, to solve the Multi-Objective Traveling Salesman Problem (MOTSP). The characteristics of the problem and of each algorithm used are presented. Those algorithms were tested in six bi-objective instances of MOTSP. Changes in the original algorithms were implemented to try to produce better results than the original ones. To validate the results and to measure the quality of the solutions, metrics of performance were used which help to identify the best non-dominated solution sets.

A tarefa de planejamento de trajetórias de robôs móveis autônomos consiste em determinar objetivos intermediários para que um robô seja capaz de partir de sua localização inicial e alcançar seu objetivo final. Além do planejamento, é importante definir um método de controle da navegação (seguimento da trajetória) do robô para que ele seja capaz de realizar seu trajeto de forma segura. Este projeto propõe uma abordagem híbrida para planejamento exploratório e execução de trajetórias de robôs móveis autônomos em ambientes indoor. Para o planejamento de trajetória, foram investigados algoritmos de busca em espaço de estados, dando ênfase ao uso de algoritmos evolutivos e algoritmos de otimização por colônia de formigas para a descoberta e otimização da trajetória. O controle da navegação é realizado por meio de comportamentos locais reativos, baseado na exploração e uso de mapas topológicos, os quais permitem uma maior flexibilidade em termos de definição da localização da posição do robô móvel e sobre os detalhes do mapa do ambiente (mapas com informações aproximadas e não métricos). Assim, foi proposto e desenvolvido um método robusto capaz de planejar, mapear e explorar um caminho ótimo ou quase ótimo para que o robô possa navegar e alcançar seu objetivo de forma segura, com pouca informação prévia do ambiente ou mesmo sobre sua localização. Além disso, o robô pode reagir a ambientes com alterações dinâmicas em sua estrutura, considerando por exemplo, elementos dinâmicos como portas que possam ser abertas ou fechadas e passagens que são obstruídas. Por fim, foram realizados diversos testes e simulações a fim de validar o método proposto, com a avaliação da qualidade das soluções encontradas e comparação com outras abordagens tradicionais de planejamento de trajetórias (algoritmos A* e D*). / The task of planning path for autonomous mobile robots consists in determine intermediary goals in order to allow a robot be able to leave its initial location and reach its final goal. Besides the planning, it is important to define a method of navigation control (the trajectory following) of the robot for it be able to do its path safely. This project proposes a hybrid approach to path planning and execution of an autonomous mobile robot in indoor environments. For the path planning, search algorithms in state space have been investigated, with emphasis in evolutionary algorithms and ant colony optimization algorithms for the trajectory search and optimization. The navigation control is done by local reactive behaviors, based on topological maps, which allow more flexibility concerning localization definition of position of the mobile robot and about the details of the environment map (maps with approximate information and not metric). Thus, a robust method able to plan an optimum or almost optimum path for the robot to reach its goal safely has been proposed, with little previous information of the environment. Furthermore, the robot can react to dynamic elements in the environment structure, concerning, for example, dynamic elements such as doors that can be opened or closed and ways that are blocked. Finally, several tests and simulations has been carried out to validate the proposed method, with evaluation of the solutions quality and comparison with others traditional approaches for the path planning task (A* and D* algorithms).

Orientador: Prof. Dr. Gustavo Sousa Pavani / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, 2017. / Algoritmos baseados em Otimização por Colonia de Formigas (Ant Colony Optimization { ACO) vem sendo usados com bastante sucesso no metaescalonamento distribuído e integrado dos recursos de computação e de comunicação em ambientes de grade computacional baseadas em redes opticas (lambda grid ). Nesse ambiente sao utilizados infraestruturas de comunicações compostas por enlaces de fibras opticas e nós opticos, que são elementos sujeitos aos mais variados tipos de falhas. Com efeito, problemas decorrentes dos equipamentos ou meios de transmissão podem interromper o trafego de informações e, consequentemente, causam a indisponibilidade de recursos na grade. A arquitetura proposta em [1] é capaz de gerenciar dinamicamente e de forma conjunta os recursos de rede e processamento no ambiente de lambda grid, além de prover agendamento e reserva futura desses recursos. Neste trabalho, considerar-se-à tambem a capacidade de sobrevivencia da grade sob condições adversas de falhas. Para tanto, a grade computacional deve prover mecanismos de restauração de forma a se recuperar em caso de falhas de enlace ou nó. Simulações foram realizadas com os diversos algoritmos de metaescalonamento propostos originalmente em [1], demonstrando o respectivo desempenho em termos de capacidade de restauração e de atraso de execução das tarefas restauradas. / Algorithms based on Ant Colony Optimization (ACO) have been successfully used in distributed and integrated meta-scheduling of computing and networking resources in lambda grids. The lambda grid environment is composed by optical fiber links and optical nodes, which are susceptible to diferent types of failure. In eect, problems due to equipment or transmission outages may interrupt the information trac and, consequently, cause unavailability of grid resources. The architecture proposed in [1] is capable of the dynamic, joint management of networking and processing resources at the lambda grid. It can also provide scheduling and advance reservation of those resources. In this work, we also consider the survivability capacity of the lambda grid when a failure occurs. Therefore, the lambda grid has to provide a restoration mechanism in order to recover from link and node failures. Simulations carried with the meta-scheduling algorithms originally proposed in [1] demonstrate their performance in terms of restorability and delay in scheduling the restored tasks.

Made available in DSpace on 2015-03-04T18:51:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissert_MSc_JaquelineAngelo.pdf: 926474 bytes, checksum: da4b07a3aac6c41fe497e0351128bde1 (MD5) Previous issue date: 2008-07-24 / Coordenacao de Aperfeicoamento de Pessoal de Nivel Superior / This dissertation presents the BicriterionAnt, MACS and MONACO Ant Colony algorithms, available in literature, to solve the Multi-Objective Traveling Salesman Problem (MOTSP). The characteristics of the problem and of each algorithm used are presented. Those algorithms were tested in six bi-objective instances of MOTSP. Changes in the original algorithms were implemented to try to produce better results than the original ones. To validate the results and to measure the quality of the solutions, metrics of performance were used which help to identify the best non-dominated solution sets. / Esta dissertação apresenta os algoritmos BicriterionAnt, MACS e MONACO, disponíveis na literatura, baseados em colônia de formigas, para resolução do Problema do Caixeiro Viajante Multiobjetivo (PCVMO). São apresentadas as características do problema e de cada algoritmo utilizado. Estes algoritmos foram testados em seis instâncias bi-objetivo do PCVMO. Foram implementadas algumas alterações na estrutura original dos algoritmos na tentativa de produzir resultados melhores do que os algoritmos originais. Para a avaliação dos resultados e medição da qualidade das soluções, foram utilizadas métricas de desempenho que auxiliam na identificação dos melhores conjuntos de soluções não-dominadas.