Tese (doutorado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, 2001 / Este trabalho apresenta um método automático para o reconhecimento de cadeias numéricas manuscritas, o qual é composto de dois estágios baseados em Cadeias Escondidas de Markov. O primeiro estágio tem como estratégia o uso de informação de contexto em abo / This thesis presents a segmentation-free method for recognizing handwritten numeral strings, which is composed of two HMM-based stages. The first stage consists of an implicit segmentation process that takes into account some contextual information to pro

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2013. / Submitted by Alaíde Gonçalves dos Santos (alaide@unb.br) on 2014-01-27T13:38:48Z No. of bitstreams: 1 2013_LeonardoOliveiraGoisCella.pdf: 783579 bytes, checksum: c7b0917eb8cf3bdcf8dfba759c5c0d04 (MD5) / Approved for entry into archive by Guimaraes Jacqueline(jacqueline.guimaraes@bce.unb.br) on 2014-02-11T12:30:18Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_LeonardoOliveiraGoisCella.pdf: 783579 bytes, checksum: c7b0917eb8cf3bdcf8dfba759c5c0d04 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-02-11T12:30:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_LeonardoOliveiraGoisCella.pdf: 783579 bytes, checksum: c7b0917eb8cf3bdcf8dfba759c5c0d04 (MD5) / Este trabalho apresenta a inferência do modelo de regressão ordinal, considerando a ligação Logit e a abordagem da verossimilhança multinomial. Foi proposta uma reparametrização do modelo de regressão. As inferências foram realizadas dentro de um cenário bayesiano fazendo-se o uso das técnicas de MCMC (Markov Chain Monte Carlo). São apresentadas estimativas pontuais dos parâmetros e seus respectivos intervalos HPD, assim como um teste de significância genuinamente bayesiano FBST (Full Bayesian Significance Test) para os parâmetros de regressão. A metodologia adotada foi aplicada em dados simulados e ilustrada por um problema genético que verificou a influência de um certo tipo de radiação na ocorrência de danos celulares. A abordagem da verossimilhança multinomial combinada à reparametrização do modelo é de fácil tratamento devido ao aumento da capacidade computacional e do avanço dos métodos MCMC. Além disso, o FBST se mostrou um procedimento simples e útil para testar a significância dos coeficientes de regressão, motivando assim a utilização de uma abordagem bayesiana na modelagem de dados ordinais. _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT / This work presents inferences of ordinal regression models considering the Logit link functions and the multinomial likelihood approach. A new reparametrization was proposed for the regression model. The inferences were performed in a bayesian scenario, using the MCMC (Markov Chain Monte Carlo) technics. Point estimates of the parameters and their respective HPD credibility intervals are presented, as well a Full Bayesian Significance Test (FBST) for the regression parameters. This methodology was applied on simulated data and illustrated in a genetic problem which was to verify the inuence of certain radiation on the occurrence of cellular damage. The multinomial likelihood approach combined with the model reparametrization is easy to treat due the increasing computing power and the advancement of MCMC methods. Moreover, the FBST proved being a simple and useful procedure for testing the significance of regression coeficients, thus motivating the use of a bayesian approach in ordinal data modeling.

Recentemente, Guiol, Machado e Schinazi propuseram um modelo estocástico para a evolução de espécies. Nesse modelo, as intensidades de nascimentos de novas espécies e de ocorrências de extinções são invariantes ao longo do tempo. Ademais, no instante de nascimento de uma nova espécie, a mesma é rotulada com um número aleatório gerado de uma distribuição absolutamente contínua. Toda vez que ocorre uma extinção, apenas uma espécie morre - a com o menor número vinculado. Quando a intensidade com que surgem novas espécies é maior que a com que ocorrem extinções, existe um valor crítico f_c tal que todas as espécies rotuladas com números menores que f_c morrerão quase certamente depois de um tempo aleatório finito, e as rotuladas com números maiores que f_c terão probabilidades positivas de se tornarem perpétuas. No entanto, espécies menos aptas continuam a aparecer durante o processo evolutivo e não há a garantia do surgimento de uma espécie imortal. Consideramos um caso particular do modelo de Guiol, Machado e Schinazi e abordamos estes dois últimos pontos. Caracterizamos o processo pontual limite vinculado às espécies na fase subcrítica do modelo e discorremos sobre a existência de espécies imortais. / Recently, Guiol, Machado and Schinazi proposed a stochastic model for species evolution. In this model, births and deaths of species occur with intensities invariant over time. Moreover, at the time of birth of a new species, it is labeled with a random number sampled from an absolutely continuous distribution. Each time there is an extinction event, exactly one existing species disappears: that with the smallest number. When the birth rate is greater than the extinction rate, there is a critical value f_c such that all species that come with number less than f_c will almost certainly die after a finite random time, and those with numbers higher than f_c survive forever with positive probability. However, less suitable species continue to appear during the evolutionary process and there is no guarantee the emergence of an immortal species. We consider a particular case of Guiol, Machado and Schinazi model and approach these last two points. We characterize the limit point process linked to species in the subcritical phase of the model and discuss the existence of immortal species.

Neste trabalho procuramos determinar o controle ótimo para problemas de custo médio a longo prazo (CMLP) de sistemas lineares com saltos markovianos (SLSMs) com observação parcial dos estados da cadeia de Markov, e, para isso, implementamos métodos computacionais heurísticos como algoritmos evolutivos de primeira geração - algoritmo genético (AG) básico - e os algoritmos UMDA(Univariate Marginal Distribution Algorithm) e BOA(Bayesian Optimization Algorithm), de segunda geração. Utilizamos um algoritmo variacional para comparar com os métodos implementados e medir a qualidade de suas soluções. Desenvolvemos uma abordagem de transição de níveis de observação (ATNO), partindo de um problema de observação completa e migrando através de problemas parcialmente observados. Cada um dos métodos mencionados acima foi implementado também no contexto da ATNO. Para realizar uma análise estatística sobre o desempenho dos métodos computacionais, utilizamos um gerador de SLSMs com importantes características da teoria de controle como: estabilidade, estabilizabilidade, observabilidade, controlabilidade e detetabilidade. Por fim, apresentamos alguns resultados sobre o CMLP com controles estabilizantes e resultados parciais a respeito da unicidade de solução / In this work we are interested in the optimal control for the long run average cost (LRAC) problem for linear systems with Markov jump parameters (LSMJP), using heuristic methods like first generation evolutionary algorithms - genetic algorithm (GA) - and second generation algorithms including UMDA (Univariate Marginal Distribution Algorithm) and BOA (Bayesian Optimization Algorithm). We have developed a scheme that employs different problems with intermediate levels of observation of the Markov chain, starting with complete observation and shifting to the partial observation problem. The aforementioned methods have been implemented using this scheme. Moreover, in order to compare the methods, we use an algorithm for generating a number of LSMJP and we present a basic statistical analysis of the results. Finally, we present some results on the LRAC with stabilizing control and some partial results on the uniqueness of the solution

Neste trabalho introduzimos brevemente o formalismo matemático da Mecânica Quântica e analisamos em detalhe a classe dos operadores completamente positivos (e sua conhecida representação de Kraus). Seguindo [10], definimos que chamamos de semigrupos dinâmicos quânticos (QDS) e semigrupos markovianos quânticos (QMS), em analogia aos semigrupos clássicos da teoria de processos estocásticos com t real e t ≥ 0. Explorando a relação entre o semigrupo e seu gerador infinitesimal, encontramos condições necessárias e suficientes para que um operador seja o gerador infinitesimal de um destes semigrupos quânticos com t real e t ≥ 0. Um operador que satisfaz esta condição é chamado de operador condicionalmente completamente positivo. O tópico mais importante nesta dissertação é o seguinte: seguindo [10] descrevemos uma representação destes geradores originalmente devida à Lindblad [23]. / In this work we briey introduce the mathematical formalism of the theory of Quantum Mechanics and we we analyze in great details the class of completely positive operators (and also their well-known Kraus representation). Following [10], we define what we call quantum dynamical semigroups (QDS) and quantum markov semigroups (QMS), in analogy with classical semigroups arrising from stochastic processes theory where t is real and t ≥ 0. Exploring the relation between a semigroup and his infinitesimal generator, we find necessary and suficient conditions to an operator become an infinitesimalgenerator of one of those quantum semigroups where t is real and t ≥ 0. An operator which satisfies this condition is called conditionally completely positive. We present (following [10]) a representation for those generators originally due to Lindblad [23].

A Racionalização dos recursos num sistema hospitalar pode ser melhorada e depende, dentre outros fatores, de políticas de admissão de pacientes que podem ser implementadas pelo controle nas admissões e pela combinação de altas prematuras de pacientes com Assistência Domiciliar (Homecare). A Assistência Domiciliar destina-se a pacientes cujo tratamento exige internações prolongadas e freqüentes. Este trabalho tem como objetivos (a) apresentar o sistema de Assistência Domiciliar como política viável de controle de alta hospitalar; e (b) apresentar a formulação de um modelo de Processo Markoviano de Decisão aplicado à Assistência Domiciliar de pacientes. Estes pacientes são classificados em pacientes tipo 1 (graves) e pacientes tipo 2 (não graves). O modelo matemático proposto permite monitorar a chegada dos pacientes tipo 2 e alta prematura de ambos os tipos de pacientes no sistema. A adoção do programa de Assistência Domiciliar depende da elegibilidade do paciente para este tipo de tratamento, que inclui aspectos social e econômico do paciente além da classificação da complexidade da doença.

Material transportation is one of the most important aspects of open-pit mine operations. The problem usually involves a truck dispatching system in which decisions on truck assignments and destinations are taken in real-time. Due to its significance, several decision systems for this problem have been developed in the last few years, improving productivity and reducing operating costs. As in many other real-world applications, the assessment and correct modeling of uncertainty is a crucial requirement as the unpredictability originated from equipment faults, weather conditions, and human mistakes, can often result in truck queues or idle shovels. However, uncertainty is not considered in most commercial dispatching systems. In this thesis, we introduce novel truck dispatching systems as a starting point to modify the current practices with a statistically principled decision making methodology. First, we present a stochastic method using Time-Dependent Markov Decision Process (TiMDP) applied to the truck dispatching problem. In the TiMDP model, travel times are represented as probabilistic density functions (pdfs), time-windows can be inserted for paths availability, and time-dependent utility can be used as a priority parameter. In order to minimize the well-known curse of dimensionality issue, to which multi-agent problems are subject when considering discrete state modelings, the system is modeled based on the introduced single-dependent-agents. Based also on the single-dependent-agents concept, we introduce the Genetic TiMDP (G-TiMDP) method applied to the truck dispatching problem. This method is a hybridization of the TiMDP model and of a Genetic Algorithm (GA), which is also used to solve the truck dispatching problem. Finally, in order to evaluate and compare the results of the introduced methods, we execute Monte Carlo simulations in a example heterogeneous mine composed by 15 trucks, 3 shovels, and 1 crusher. The uncertain aspect of the problem is represented by the path selection through crusher and shovels, which is executed by the truck driver, being independent of the dispatching system. The results are compared to classical dispatching approaches (Greedy Heuristic and Minimization of Truck Cycle Times - MTCT) using Student's T-test, proving the efficiency of the introduced truck dispatching methods.

Os modelos markovianos são ferramentas importantes para o estudo do comportamento dos sistemas de produção. Seu uso requer, no entanto, que os tempos de permanência nos estados do sistema apresentem uma distribuição exponencial negativa. O método de estágios é uma ferramenta comum usada para ajustar distribuições de probabilidade não exponenciais, permitindo o seu uso em modelos markovianos. O presente trabalho apresenta uma revisão dos procedimentos existentes de estimação de parâmetros para as famílias de distribuições de probabilidade que surgem no uso do método, especialmente as distribuições do tipo fase. A caracterização e as propriedades dessas distribuições são apresentadas, juntamente com os procedimentos de estimação. Os resultados de uma implementação do método da máxima verossimilhança são estudados em detalhe, com a verificação dos propriedades estatísticas e uma comparação com os resultados de um método similar. Uma breve aplicação é feita em amostras obtidas dos processos de manutenção de uma instalação industrial.

Este trabalho trata dos aspectos qualitativos da política ótima de aquisição de sistemas flexíveis de manufatura, através da inclusão dos benefícios estratégicos nas funções de custos e receitas que podem ser gerados pelo emprego do sistema. O problema é formulado como um Processo Markoviano de Decisão. Resolve-se uma equação de programação dinâmica em horizonte finito para determinar a política ótima de aquisição. A forma das estratégias ótimas é analisada através de uma simulação, tesntado-se a sensibilidade das políticas de aquisição em relação aos parâmetros estratégicos e às incertezas do processo, definidas aqui como taxas de juros, evoluções tecnológicas e comportamento da concorrência dianta da tecnologia.

This thesis is concerned with the study of the classical intertemporal continuous time optimal portfolio problem in the switching diffusion market and the problem of optimal control of the switching reserves of an insurance company. The switching diffusion market is a jumping Markov parameter diffusion market which has two independent sources of uncertainties: a Brownian motion and a continuous time Markov chain (CTMC). While the brownian motion intends to model the normal oscillations of the asset prices, the CTMC aims at modelling the abrupt changes that can occur in the parameters of the stock model. Although the problem considered in this thesis is not a linear one with quadratic cost, it is shown in this work that one can use techniques similar to that ones used to deal with the LQG problem with jumping parameters.