• Refine Query
  • Source
  • Publication year
  • to
  • Language
  • 19
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • 2
  • Tagged with
  • 20
  • 20
  • 20
  • 11
  • 11
  • 8
  • 8
  • 7
  • 7
  • 7
  • 7
  • 7
  • 7
  • 6
  • 6
  • About
  • The Global ETD Search service is a free service for researchers to find electronic theses and dissertations. This service is provided by the Networked Digital Library of Theses and Dissertations.
    Our metadata is collected from universities around the world. If you manage a university/consortium/country archive and want to be added, details can be found on the NDLTD website.
1

Programaçao genética orientada a gramática e a mineraçao de base de dados relacionais

Ishida, Celso Yoshikazu, Ramirez Pozo, Aurora Trinidad 27 October 2010 (has links)
No description available.
2

Programaçao genética e algoritmos de estimaçao de distribuiçao

Regolin, Evandro Nunes 27 October 2010 (has links)
No description available.
3

Adaptação dinâmica de parâmetros em computação evolucionária

Spinosa, Eduardo Jaques 10 February 2011 (has links)
Resumo: A Computação Evolucionária (CE) introduz um novo paradigma para resolver problemas em Inteligência Artificial, representando candidatos à solução como indivíduos e evoluindo-os com base na Teoria da Seleção Natural de Darwin. Algoritmos Genéticos (AG) e Programação Genética (PG), duas importantes técnicas de CE, têm sido aplicadas com sucesso tanto em cenários teóricos quanto em situações práticas. Este trabalho discute o ajuste automático dos parâmetros que controlam o processo de busca neste tipo de algoritmo. Baseado em uma pesquisa recente, um método que controla o tamanho da população em AG é adaptado e implementado em PG. Uma série de experimentos clássicos foi realizada, antes e depois das modificações, mostrando que este método pode aumentar a robustez e a confiabilidade no algoritmo. Os dados permitem uma discussão sobre o método e a importância da adaptação de parâmetros em algoritmos de CE.
4

Um estudo sobre configuração automática do algoritmo de otimização por enxame de partículas multiobjetivo

Lima, Ricardo Henrique Remes de January 2017 (has links)
Orientadora: Profª. Drª. Aurora Pozo / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa: Curitiba, 10/03/2017 / Inclui referências / Área de concentração: Ciência da Computação / Resumo: O desempenho de algoritmos bio-inspirados está diretamente relacionado a uma escolha adequada de componentes e parâmetros de projeto. Para aumentar a robustez destes métodos e facilitar a sua utilização para usuário comum, pesquisas recentes focam no estudo de estratégias que automaticamente configurem algoritmos. Uma das principais abordagens utilizadas é a Programação Genética (PG), baseada em algoritmos evolutivos, ela evolui uma população de programas de computador através da aplicação de operadores de cruzamento e mutação para resolver o problema em questão. A Evolução Gramatical (GE) é um tipo de PG que utiliza gramáticas livres de contexto para a definição dos componentes do programa. Outra alternativa de configuração automática de algoritmos é a utilização de algoritmos de otimização: diversas ferramentas têm sido desenvolvidas neste contexto, entre elas destacam-se a Iterated Race (IRACE), um framework que utiliza conceitos de uma "corrida" entre os candidatos para selecionar as melhores configurações. Nesta dissertação o foco de estudo é a configuração automática de algoritmos e como caso de estudo escolhemos o algoritmo de Otimização por Enxame de Partículas Multiobjetivo (MOPSO). O MOPSO, assim como outros algoritmos de otimização estudados no nosso grupo de pesquisa, possui diversos componentes que podem ser alterados de acordo com a necessidade do usuário e o problema considerado. As duas técnicas Evolução Gramatical e o IRACE serão utilizadas. Experimentos foram realizados para avaliar ambas as técnicas na geração de projetos de MOPSO e verificar se os algoritmos gerados conseguem superar o desempenho de algoritmos refinados manualmente. Os resultados obtidos indicam que é possível gerar projetos MOPSO com desempenho similar e resultados competitivos. Palavras-cha e: evolução gramatical, projeto automático de algoritmos, otimização por enxame de partículas. / Abstract: The performance of bio-inspired algorithms is directly related to an appropriate choice of components and design parameters. To increase the robustness of these methods and simplify their use for ordinary users, recent research focuses on the study of strategies that automatically configure algorithms. One of the main approaches used is Genetic Programming (GP), based on evolutionary algorithms, it evolves a population of computer programs through the application of crossover and mutation operators to solve the problem in question. Grammatical Evolution (GE) is a type of GP that uses context-free grammars to define program components. Another alternative of automatic algorithm configuration is the use of optimization algorithms, several tools have been developed in this context, among them Iterated Race (IRACE), a framework that uses concepts of a "race" among the candidates to select the best settings. In this dissertation the focus of study is the automatic configuration of algorithms and as a case study we chose the Multi-objective Particle Swarm Optimization algorithm (MOPSO). The MOPSO, as well as other optimization algorithms studied in our research group, has several components that can be modified according to the user needs and the problem considered. The two techniques Grammatical Evolution and IRACE will be used. Experiments were performed to evaluate both techniques in the generation of MOPSO designs and to verify if the generated algorithms can outperform manually tunned algorithms. The results indicate that it is possible to generate MOPSO designs with similar performance and competitive results. Keywords: grammatical evolution, automatic design, particle swarm optimization.
5

Programação genética baseada em árvores para classificação com uma classe com ênfase na geração de anomalias

Cabral, Rafael da Veiga 18 January 2012 (has links)
Resumo: A PG (Programação Genetica) e aplicada com sucesso em Classicação. Entretanto, a pesquisa voltada a aplicação de PG para OCC (One-Class Classication) encontra-se em estagios iniciais, pois os poucos trabalhos relacionados existentes estão repletos de mudancas que não foram individualmente avaliadas e cujos propositos estão em resolver problemas provenientes do metodo de geracão de anomalias empregado e tambem na redução do tempo computacional da etapa de treino. Nesse contexto, e notavel que para tornar a PG em algoritmo de excelência para OCC o primeiro passo e avaliar sua abordagem convencional para o problema, algo que ainda no foi realizado, e objetivo central do presente trabalho, pois a introdução de novas ideias somente se justica ao se conhecer as limitações e os resultados obtidos pelo algoritmo convencional. Contudo, a aplicação de PG para OCC requer que o problema seja transformado em classicação binaria, cujas duas classes que compõem o conjunto de dados de treino são compostas por exemplos de perl normal e anormal. Porem, em diversos problemas de OCC e impraticavel obter exemplos anormais, por isto neste trabalho enfatiza-se a avaliacão de algoritmos para gerar exemplos anormais, algo que tambem ainda não foi realizado para PG. Entre os algoritmos de geração de anomalia estudados, selecionou-se o metodo pro- posto por Banhalmi et al. [6] que baseia-se em exemplos mais distantes da classe normal, o algoritmo baseado no conceito de hiperesfera proposto por Tax e Duin [38] e a tecnica RNS (Real-valued Negative Selection) inspirada em sistemas imunologicos proposta por Gonzales et al. [19] [20]. Um estudo comparativo entre eles foi realizado, para avaliar o desempenho de classicação obtido por um classicador induzido por PG convencio- nal sob uma abordagem de classicacão binaria. Vericou-se que o metodo proposto por Banhalmi et al. possibilitou a obtencão dos melhores resultados. O algoritmo de geracão de anomalias com melhor avaliacão foi empregado aos demais experimentos do presente trabalho, entre eles, um estudo comparativo entre a PG pro- posta no presente trabalho e as abordagens da literatura para OCC. Nesse experimento, vericou-se que a PG proposta neste trabalho obteve melhores resultados de classicacão em dois problemas OCC, em outros três obteve desempenho similar e em um deles foi in- ferior. Portanto, atesta-se a hipotese de que e possvel resolver OCC usando um algoritmo de PG convencional utilizando o algoritmo adequado para geracão de anomalias. O impacto de certos parâmetros da PG tambem foi avaliado. Entre eles o tamanho da populacão, que apresentou maior impacto no desempenho de classicacão em um problema OCC comparado a diferentes ajustes no tamanho da arvore e na taxa de mutacão. Alem disso, diferentes funcões de aptidão tambem foram experimentadas. Vericou-se que a funcão composta pela media das taxas individuais de acerto em cada classe apresentou melhor desempenho de classicacão OCC quando comparada ao uso da metrica AUC (Area Under the Receiver Operation Characteristic Curve). A taxa WMW (Wilcoxon- Mann-Whitney), considerada um estimador da AUC com custo computacional inferior, tambem foi aplicada como funcão de aptidão e apresentou resultado semelhante ao uso da AUC.
6

Aplicação de técnicas de validação estatística e biológica em agrupamento de dados de expressão gênica / Daniele Yumi Sunaga ; orientador, Júlio Cesar Nievola

Sunaga, Daniele Yumi January 2006 (has links)
Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2006 / Inclui bibliografia / O crescimento exponencial dos dados de expressão gênica provenientes da tecnologia de microarranjo de DNA é acompanhado pelo aumento da necessidade de ferramentas computacionais eficientes que auxiliem o processo de análise e interpretação desses dados. T
7

Aprendizagem de políticas de oferta de negociação entre agentes cognitivos / Emerson Romanhuki ; orientador, Edson Emílio Scalabrin

Romanhuki, Emerson January 2008 (has links)
Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2008 / Bibliografia: f. 80-87 / Este trabalho apresenta uma abordagem para a geração pró-ativa de políticas de oferta e contra-ofertas em um processo de negociação bilateral entre agentes cognitivos utilizando técnicas de aprendizagem de máquina. As aplicações deste trabalho destinam-se / This work proposes an approach to generate pro-active offer and counter-offers politics in a process of bilateral negotiations between cognitive agents with learning machine capacities. The applications of this work are destined to commercial negotiations
8

Indução de programas genéticos lineares para modelagem de processos de manipulação de informação / Induction of linear genetic programs for modeling data manipulation processes

Archanjo, Gabriel Ambrósio 19 August 2018 (has links)
Orientador: Fernando José Von Zuben / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-19T21:18:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Archanjo_GabrielAmbrosio_M.pdf: 1081631 bytes, checksum: e32557df52f7ddfb6df98bdea48e0fe6 (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: Reproduzindo tendências verificadas em outros setores produtivos, métodos para automatizar etapas e reduzir custos têm sido propostos na área de desenvolvimento de software. Entretanto, a etapa mais trabalhosa, a codificação da solução, continua sendo realizada quase que exclusivamente por programadores humanos. Trabalhos na área de geração automática de programas para manipulação de dados têm focado predominantemente na descoberta de conhecimento e extração de padrões de bases de dados estáticas. Porém, para a modelagem de processos que normalmente alteram registros armazenados em bancos de dados, é necessário tratar os dados como entidades dinâmicas. Este trabalho apresenta uma abordagem para indução de programas via programação genética linear. Em termos de funcionalidade, os programas obtidos são capazes de consultar, inserir, excluir e atualizar registros num banco de dados relacional. O intuito é modelar processos de manipulação de informação, presentes em sistemas de tecnologia de informação. Os resultados indicam que a abordagem é capaz de implementar processos simples, gerando programas de computador consistentes e com interpretabilidade comparável à de programas escritos em linguagens de programação tradicionais / Abstract: Reproducing trends observed in other productive branches, methods to automate stages and reduce costs have been proposed for software development. However, perhaps the most laborious step, the computer programming, is generally performed entirely by human programmers. Works in the field of automated generation of computer programs for data manipulation have been focused almost exclusively on knowledge discovery and pattern extraction in static datasets. Nevertheless, in the case of modeling processes that usually alter objects stored in databases, it is necessary to handle the dataset as dynamic entities. This work proposes an approach for program induction based on linear genetic programming. In terms of functionality, the obtained programs are able to query, delete, insert and update records stored in a relational database. The aim is to model processes for data manipulation, present in information technology systems. The results indicate that the proposed approach can implement simple processes, generating consistent programs as interpretable as the ones written in traditional programming languages / Mestrado / Engenharia de Computação / Mestre em Engenharia Elétrica
9

Estudos de circuitos evolutivos aplicados ao reconhecimento de voz

Mantovani, Suely Cunha Amaro 03 August 2018 (has links)
Orientador: Jose Raimundo de Oliveira / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-03T21:42:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Mantovani_SuelyCunhaAmaro_D.pdf: 6055350 bytes, checksum: 1a68f5859f41b323f9f1c778635b4ab2 (MD5) Previous issue date: 2003 / Resumo: Este trabalho apresenta alguns resultados dos estudos de Circuitos Evolutivos aplicados na área de projeto de síntese de circuitos e reconhecimento de voz. O Circuito Evolutivo é capaz de mudar suas conexões internas, usando técnicas de aprendizagem genética, adaptando sua própria funcionalidade a mudanças de condições externas. Esta técnica tornou-se possível, pelo aperfeiçoamento dos dispositivos eletrônicos como os Dispositivos Lógicos Programáveis. Nos dias atuais é possível ter em um único dispositivo a habilidade de mudar, on-line e em tempo real, parte de seu próprio circuito. Este trabalho tem como objetivo, desenvolver uma arquitetura reconfigurável para um sistema que é capaz de receber comandos de voz para executar tarefas especiais como por exemplo, ajuda a pessoas com alguma deficiência física em sua rotina diária. A idéia é coletar várias amostras de fala, processá-las através de algoritmos baseados na teoria Mel - Cepstrais, visando obter coeficientes numéricos para representar cada amostra. Estes coeficientes compõem o universo de busca que é usado pelo algoritmo genético. Os padrões considerados são limitados aos sete fonemas vogais da língua portuguesa (a, eh, e, i, oh, o, u ) / Abstract: This work presents some results of the application¿s study of Evolvable Hardware (EHW) in the area of circuits design and voice recognition. Evolvable Hardware is able to change inner connections, using genetic learning techniques, adapting its own functionality to external condition changing. This technique became feasible by the improvement of electronics devices as the Programmable Logic Devices. Nowadays, it is possible to have, in a single device, the ability to change, on-line and in real-time, part of its own circuit. This work aim to develop a reconfigurable architecture of a system that is able to receive voice commands to execute special tasks as, for instance, to help handicapped persons in their daily home routines. The idea is to collect several voice samples, process them through algorithms based on Mel - Ceptrais theory to obtain their numerical coefficients for each sample. These coefficients compose a universe of search that is used by Genetic Algorithm. The voice patterns considered, are limited to the seven sustained portuguese vowel phonemes (a, eh, e, i, oh, o, u) / Doutorado / Automação / Doutor em Engenharia Elétrica
10

Criação de filtros de imagens através da utilização de programação genética

Simões, Lucas Pauli 03 June 2013 (has links)
Made available in DSpace on 2016-06-02T19:06:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5428.pdf: 4673420 bytes, checksum: 83314c7f075f21d0c118b9716342077e (MD5) Previous issue date: 2013-06-03 / Universidade Federal de Sao Carlos / The techniques of computer vision have been used more and more by the industries in order to aid the automation of their processes; however, the implementation of computer vision techniques has several difficulties according with the application. Such techniques are limited to the computational cost along with its complexity. Problems of elements identification in industrial sceneries are examples of an application that can generate a larger complexity in the process automation. Researches are accomplished using several techniques for solving those difficulties. This work approaches the field of computer vision through the use of artificial intelligence techniques. Here, methods are evaluated for creation and replication of binary images filters through the use of the genetic programming with the objective of elements identification in an industrial scenery. Two methods that possess different approaches are evaluated; one uses operations between pixels and other mathematical morphology for objects detection. The results are presented qualitatively as well as quantitatively through comparative images of the evaluated methods and statistical measures, respectively. Through the GPLab toolbox together with Matlab, the automatic creation of filters for objects identification was possible, so the detection and deletion of elements in images can be used by other support systems to automatic operation in an industrial environment. The results established a efficient way of filter creation with the use of the genetic programming. / As técnicas de visão computacional têm sido utilizadas cada vez mais pelas indústrias para o auxílio da automação de seus processos, porém, a implementação das técnicas de visão computacional encontra diversas dificuldades de acordo com a aplicação. Tais técnicas são limitadas ao custo computacional de acordo com sua complexidade. Problemas de identificação de elementos em cenários industriais são exemplos de uma aplicação que pode gerar uma maior complexidade na automação do processo. Pesquisas são realizadas utilizando diversas técnicas para a solução dessas dificuldades. Este trabalho aborda o campo de visão computacional através da utilização de técnicas de inteligência artificial. Aqui são avaliados métodos para criação e replicação de filtros de imagens binárias através da utilização da programação genética com o objetivo de identificação de elementos em um cenário industrial. São avaliados dois métodos que possuem abordagens diferentes, um utiliza operações entre pixels e outra morfologia matemática para a detecção de objetos. Os resultados são apresentados tanto qualitativamente quanto quantitativamente através de imagens comparativas dos métodos avaliados e das medidas estatísticas, respectivamente. Através da utilização de toolbox GPLab em conjunto com o Matlab, foi possível a criação de filtros de forma automática para identificação de objetos, de forma que a detecção e remoção de elementos em imagens possa ser utilizada por outros sistemas de apoio ao funcionamento automático em um ambiente industrial. Os resultados estabeleceram uma forma de criação de filtros eficiente a partir da utilização da programação genética.

Page generated in 0.1714 seconds