Este trabalho apresenta uma solução para o problema de coordenação dos atuadores das pernas de robôs móveis levando em consideração múltiplos critérios. É assumido que a posição no tempo de cada atuador é descrita por uma função periódica a ser determinada iterativamente por um algoritmo de aprendizado por reforço. As pernas similares do robô são identificadas e agrupadas visando diminuir o número de funções que precisam ser determinadas. O desempenho do robô simulado é medido considerando: a) as velocidades de translação frontal e de rotação, b) a suavidade na locomoção do robô e c) o máximo torque e o consumo de energia dos atuadores. Também é investigada a utilização da transferência de conhecimento no intuito de agilizar o aprendizado em duas situações específicas: na acomodação a uma falha ocorrida e no aprendizado por partes, onde os critérios desejados para o modo de caminhar são inseridos gradativamente no aprendizado. As funções determinadas no ambiente de simulação pelo algoritmo de reforço são, então, usadas nos atuadores do robô real construído usando o kit de robótica educacional Bioloid Comprehensive Kit. O desempenho do robô real é, então, medido e comparado com o desempenho do robô simulado. Este trabalho apresenta quatro estudos de caso: um robô quadrúpede, um quadrúpede híbrido (com rodas livres acopladas aos pés), um trípode e um robô bípede. As soluções obtidas pela aplicação do método proposto são apresentadas e se mostram satisfatórias.

As conexões entre as células de um autômato celular tradicional são realizadas conforme um reticulado. Esse padrão de conexão faz com que o comprimento médio do menor caminho entre as células seja grande, exigindo que o autômato celular efetue várias evoluções para que o comportamento dinâmico de uma regra alcance todo o reticulado. O presente trabalho propõe a modificação na estrutura de conexão dos autômatos celulares empregando conceitos de redes complexas. É apresentado um processo de construção capaz de produzir redes que evoluem tanto para frente quanto para trás. O processo de construção de redes emprega uma variante de grafos dirigidos rotulados, permitindo que as redes geradas evoluam a partir do mesmo conjunto de regras utilizado pelo autômato celular tradicional. Experimentos empregando o cálculo de entropia, além de testes sobre aleatoriedade, foram realizados com o objetivo de investigar o comportamento dinâmico obtido por quatro redes distintas, geradas a partir do processo de construção de redes aqui proposto. Os experimentos indicam que, dependendo da estrutura de conexão, é possível reduzir de forma significativa a quantidade de evoluções necessárias para que uma perturbação inicial se propague por todas as células do reticulado. Uma aplicação direta dos resultados encontrados nesse trabalho consiste na elaboração de métodos criptográficos significativamente mais rápidos do que aqueles que empregam os autômatos celulares tradicionais.

O objetivo deste trabalho é apresentar o modelo dos autômatos adaptativos de segunda ordem e mostrar a forte conexão desse modelo com o aprendizado indutivo no limite. Tal modelo é definido com a utilização de um conjunto de transformações sobre autômatos finitos não - determinísticos e a conexão com o aprendizado no limite á estabelecida usando o conceito de mutação composta, onde uma hipótese inicial dá início ao processo de aprendizagem, produzindo, após uma sequência de transformações sofridas por essa primeira hipótese, um modelo final que é o resultado correto do aprendizado. Será apresentada a prova de que um autômato adaptativos de segunda ordem, usado como um aprendiz, pode realizar o processo de aprendizado no limite. O formalismo dos autômatos adaptativos de segunda ordem é desenvolvido sobre o modelo dos autômatos adaptativos de primeira ordem, uma extensão natural do modelo dos autômatos adaptativos clássicos. Embora tenha o mesmo poder computacional, o autômato adaptativo de primeira ordem apresenta uma notação mais simples e rigorosa que o seu antecessor, permitindo derivar novas propriedades. Uma dessas propriedades é justamente sua capacidade de aprendizado. Como consequência, o modelo dos autômatos adaptativos de segunda ordem aumenta a expressividade computacional dos dispositivos adaptativos através da sua notação recursiva, e também através do seu potencial para o uso em aplicações de aprendizado de máquina, ilustrados nesta tese. Uma arquitetura de aprendizado de máquina usando os autômatos adaptativos de segunda ordem é proposto e um modelo de identificação no limite, aplicado em processos de inferência para linguagens livre de contexto, é apresentado. / The purpose of this work is to present the second-order adaptive automaton under an transformation automata approach and to show the strong connection of this model with learning in the limit. The connection is established using the adaptive mutations, in which any hypothesis can be used to start a learning process, and produces a correct final model following a step-by-step transformation of that hypothesis by a second-order adaptive automaton. Second-order adaptive automaton learner will be proved to acts as a learning in the limit. The presented formalism is developed over the first-order adaptive automaton, a natural and unified extension of the classical adaptive automaton. First-order adaptive automaton is a new and better representation for the adaptive finite automaton and to also show that both formulations the original and the newly created have the same computational power. Afterwards both formulations show to be equivalent in representation and in computational power, but the new one has a highly simplified notation. The use of the new formulation actually allows simpler theorem proofs and generalizations, as can be verified in this work. As results, the second-order adaptive automaton enhances the computational expressiveness of adaptive automaton through its recursive notation, and also its skills for the use in machine learning applications were illustrated here. An architecture of machine learning to use the adaptive technology is proposed and the model of identification in limit applied in inference processes for free-context languages.

O objetivo deste trabalho é apresentar o modelo dos autômatos adaptativos de segunda ordem e mostrar a forte conexão desse modelo com o aprendizado indutivo no limite. Tal modelo é definido com a utilização de um conjunto de transformações sobre autômatos finitos não - determinísticos e a conexão com o aprendizado no limite á estabelecida usando o conceito de mutação composta, onde uma hipótese inicial dá início ao processo de aprendizagem, produzindo, após uma sequência de transformações sofridas por essa primeira hipótese, um modelo final que é o resultado correto do aprendizado. Será apresentada a prova de que um autômato adaptativos de segunda ordem, usado como um aprendiz, pode realizar o processo de aprendizado no limite. O formalismo dos autômatos adaptativos de segunda ordem é desenvolvido sobre o modelo dos autômatos adaptativos de primeira ordem, uma extensão natural do modelo dos autômatos adaptativos clássicos. Embora tenha o mesmo poder computacional, o autômato adaptativo de primeira ordem apresenta uma notação mais simples e rigorosa que o seu antecessor, permitindo derivar novas propriedades. Uma dessas propriedades é justamente sua capacidade de aprendizado. Como consequência, o modelo dos autômatos adaptativos de segunda ordem aumenta a expressividade computacional dos dispositivos adaptativos através da sua notação recursiva, e também através do seu potencial para o uso em aplicações de aprendizado de máquina, ilustrados nesta tese. Uma arquitetura de aprendizado de máquina usando os autômatos adaptativos de segunda ordem é proposto e um modelo de identificação no limite, aplicado em processos de inferência para linguagens livre de contexto, é apresentado. / The purpose of this work is to present the second-order adaptive automaton under an transformation automata approach and to show the strong connection of this model with learning in the limit. The connection is established using the adaptive mutations, in which any hypothesis can be used to start a learning process, and produces a correct final model following a step-by-step transformation of that hypothesis by a second-order adaptive automaton. Second-order adaptive automaton learner will be proved to acts as a learning in the limit. The presented formalism is developed over the first-order adaptive automaton, a natural and unified extension of the classical adaptive automaton. First-order adaptive automaton is a new and better representation for the adaptive finite automaton and to also show that both formulations the original and the newly created have the same computational power. Afterwards both formulations show to be equivalent in representation and in computational power, but the new one has a highly simplified notation. The use of the new formulation actually allows simpler theorem proofs and generalizations, as can be verified in this work. As results, the second-order adaptive automaton enhances the computational expressiveness of adaptive automaton through its recursive notation, and also its skills for the use in machine learning applications were illustrated here. An architecture of machine learning to use the adaptive technology is proposed and the model of identification in limit applied in inference processes for free-context languages.

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:53:32Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo5203_1.pdf: 2427628 bytes, checksum: b7e101175fb8c6dac688a04de83a3303 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2004 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Inspirado por uma sugestão de McCulloch e Pitts em seu trabalho pioneiro, uma simulação de Máquinas de Turing (MT) por Redes Neurais Artifiais (RNAs) apresentada. Diferente dos trabalhos anteriores, tal simulação está de acordo com a interpretação correta da análise de Turing sobre computação; é compatvel com as abordagens correntes para análise da cognição como um processo interativo agente-ambiente; e é fisicamente realizável uma vez que não se usa pesos nas conexãos com precisão ilimitada. Uma descrição completa de uma implementação de uma MT universal em uma RNA recorrente do tipo sigmóide é dada. A fita, um recurso infinito, é deixada fora da codificação como uma caracterstica externa não-intrínsica. A rede resultante é chamada de Máquina de Turing Neural. O modelo clássico de computação Máquina de Turing = Fita + Autômato de Estados Finito (AEF) é trocado pelo modelo de computação neural Máquina de Turing Neural (MTN) = Fita + Rede Neural Artifial (RNA) Argumentos para plausabilidade física e cognitiva desta abordagem são fornecidos e as consequências matemáticas são investigadas. E bastante conhecido na comunidade de neurocomputação teórica, que um AEF arbitrário não pode ser implementado em uma RNA quando ruído ou limite de precisão é considerado: sob estas condições, sistemas analógicos em geral, e RNA em particular, são computacionalmente equivalentes aos Autômatos Definidos uma classe muita restrita de AEF. Entre as principais contribuições da abordagem proposta é a definição de um novo modelo de máquina, Máquina de Turing Definida(MTD), que surge quando ruído é levado em consideração. Este resultado reflete na segunda equação descrita acima se tornando MTN com ruíıdo (MTN) = Fita + RNA com ruído(RNA) com a equação correspondente Máquina de Turing Definida = Fita + Autômatos Finitos Definidos (AFD) A investigação de capacidades computacionais das Máquinas de Turing Definida é uma outra contribuição importante da Tese. É provado que elas computam a classe das funções elementares (Brainerd & Landweber, 1974) da Teoria da Recursão

Orientador: Arnaldo Vieira Moura / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-25T06:09:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Grilo_AlexBredariol_M.pdf: 1279418 bytes, checksum: 80f0b105ffcfb57f6e43c530b32cb7a9 (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: A Computação Quântica é um tópico relativamente recente e pouco conhecido, principalmente no meio da Computação. Seu estudo surgiu na tentativa de físicos simularem sistemas regidos pela Mecânica Quântica por computadores clássicos, o que se conjecturou inviável. Portanto, um novo modelo computacional que utiliza a estrutura quântica da matéria para computar foi teorizado para suprir estas deficiências. Este trabalho tem como objetivo principal estudar as influências da Computação Quântica na Teoria da Computação. Para atingir tal objetivo, primeiramente são expostos os conhecimentos básicos da Mecânica Quântica através de uma linguagem voltada para Teóricos de Computação sem conhecimento prévio na área, de forma a remover a barreira inicial sobre o tema. Em seguida, serão apresentadas inovações na área da Teoria de Computação oriundas da Computação Quântica. Começaremos com os principais Algoritmos Quânticos desenvolvidos até hoje, que foram os primeiros passos para demonstrar a possível superioridade computacional do novo modelo. Dentre estes algoritmos, apresentaremos o famoso Algoritmo de Shor, que fatora números em tempo polinomial. Adicionalmente, neste trabalho foram estudados tópicos mais avançados e atuais em Computabilidade e Complexidade Quânticas. Sobre Autômatos Quânticos, foram estudados aspectos de um modelo que mistura estados clássicos e quânticos, focando na comparação do poder computacional em relação aos Autômatos Finitos Clássicos. Do ponto de vista de Classes de Complexidade, será abordada a questão se em linguagens da classe QMA, o análogo quântico da classe NP, consegue-se atingir probabilidade de erro nulo na aceitação de instâncias positivas / Abstract: Quantum Computing is a relatively new area and it is not well known, mainly among Computer Scientists. It has emerged while physicists tried to simulate Quantum Systems with classical computers efficiently, which has been conjectured impossible. Then, a new computational model that uses the quantum structure of matter to perform computations has been theorized in order to perform these operations. We intend in this work to study the influences of Quantum Computing in Theoretical Computer Science. In order to achieve this goal, we start by presenting the basics of Quantum Computing to Theoretical Computer Science readers with no previous knowledge in this area, removing any initial barriers for a clean understanding of the topic. We will then follow by showing innovations in Theoretical Computer Science introduced by Quantum Computation. We start by showing the main Quantum Algorithms, that exemplify advantages of the new computational model. Among these algorithms, we will present the Shor Algorithm that factors numbers in polynomial time. We follow with more advanced topics in Quantum Computability and Complexity. We study Quantum Finite Automata Models that work with quantum and classical states, focusing on comparing their computational power with Deterministic Finite Automata. In Complexity Theory, we study the question if for languages in QMA, the quantum analogue of NP, zero probability error can be achieved in yes-instances / Mestrado / Ciência da Computação / Mestre em Ciência da Computação

Este trabalho é um estudo inicial sobre a integração de duas áreas da engenharia da computação, as tecnologias adaptativas e os algoritmos genéticos. Para tanto, foi realizada a aplicação de algoritmos genéticos na inferência de autômatos adaptativos. Várias tácnicas foram estudas e propostas para a implementação do algoritmo, visando µa obtenção de resultados cada vez mais satisfatórios. Ambas as tecnologias, algoritmos genéticos e tecnologia adaptativa, possuem caráter fortemente adaptativo, porém com características bastante diferentes na forma que são implementadas e executadas. As inferências, propostas neste trabalho, foram realizadas com sucesso, de maneira que as técnicas descritas podem ser empregadas em ferramentas de auxílio para projetistas desses tipos de dispositivos. Ferramentas que podem vir a ser úteis devido µa complexidade envolvida no desenvolvimento de um autômato adaptativo. Através desta aplicação dos algoritmos genéticos, observando como os autômatos evoluíram durante a execução dos ensaios realizados, acredita-se que foi obtido um entendimento melhor da estrutura e funcionamento dos autômatos adaptativos e de como essas duas tecnologias, tão importantes, podem ser combinadas. / This work is an initial study about the integration of two computing engineering areas, the adaptive technologies and the genetic algorithms. For that, it was per- formed the application of genetic algorithms for the adaptive automata inference. Several techniques were studied and proposed along the algorithm implementation, always seeking for more satisfying results. Both technologies, genetic algorithm and adaptive technology, hold very strong adaptive features, however, with very di®erent characteristics in the way they are implemented and executed. The inferences, proposed in this work, were performed with success, so that the techniques described may be employed in aid tools for designers of such de- vices. Tools that may be useful due to the complexity involved in the development of an adaptive automaton. Through this genetic algorithm application, observing how automata evolved during the algorithm execution, we believe that it was obtained a better under- standing about the adaptive automaton structure and how those two, so impor- tant, technologies can be integrated.

Este trabalho é um estudo inicial sobre a integração de duas áreas da engenharia da computação, as tecnologias adaptativas e os algoritmos genéticos. Para tanto, foi realizada a aplicação de algoritmos genéticos na inferência de autômatos adaptativos. Várias tácnicas foram estudas e propostas para a implementação do algoritmo, visando µa obtenção de resultados cada vez mais satisfatórios. Ambas as tecnologias, algoritmos genéticos e tecnologia adaptativa, possuem caráter fortemente adaptativo, porém com características bastante diferentes na forma que são implementadas e executadas. As inferências, propostas neste trabalho, foram realizadas com sucesso, de maneira que as técnicas descritas podem ser empregadas em ferramentas de auxílio para projetistas desses tipos de dispositivos. Ferramentas que podem vir a ser úteis devido µa complexidade envolvida no desenvolvimento de um autômato adaptativo. Através desta aplicação dos algoritmos genéticos, observando como os autômatos evoluíram durante a execução dos ensaios realizados, acredita-se que foi obtido um entendimento melhor da estrutura e funcionamento dos autômatos adaptativos e de como essas duas tecnologias, tão importantes, podem ser combinadas. / This work is an initial study about the integration of two computing engineering areas, the adaptive technologies and the genetic algorithms. For that, it was per- formed the application of genetic algorithms for the adaptive automata inference. Several techniques were studied and proposed along the algorithm implementation, always seeking for more satisfying results. Both technologies, genetic algorithm and adaptive technology, hold very strong adaptive features, however, with very di®erent characteristics in the way they are implemented and executed. The inferences, proposed in this work, were performed with success, so that the techniques described may be employed in aid tools for designers of such de- vices. Tools that may be useful due to the complexity involved in the development of an adaptive automaton. Through this genetic algorithm application, observing how automata evolved during the algorithm execution, we believe that it was obtained a better under- standing about the adaptive automaton structure and how those two, so impor- tant, technologies can be integrated.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:05:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 1996.pdf: 1191035 bytes, checksum: b157897bb46cbc27928eb487403c2e75 (MD5) Previous issue date: 2008-05-30 / Financiadora de Estudos e Projetos / Privacy has become an important aspect when modeling computational systems that have personal information and actions that deal with them. Control access models are used to provide security of such information. Some of these models, altough, are just applied to specific domains. It is proposed an access control model simple yet generic enough to comply with the security and privacy aspects of a system. The proposed model uses an adaptive automaton to perform the access control, and has a set of privacy commands, coded from a legislation or policy. These commands verify if a certain action in the systen may be characterized as a privacy violation. Moreover, the model may be used with auditing mechanisms to register actions in the system and guarantee the privacy. / A privacidade tornou-se um aspecto importante na modelagem de sistemas computacionais que envolvem informações pessoais e ações que as manipulam. Para garantir a segurança das informações, são utilizados modelos de controle de acesso. Alguns destes modelos tratam dos requisitos de privacidade, mas possuem aplicação apenas para domínios específicos. Este trabalho propõe um modelo de controle de acesso simplificado e genérico o suficiente para contemplar os requisitos de segurança e privacidade de um sistema. O modelo proposto utiliza um autômato adaptativo para realizar o controle de acesso, e possui um conjunto de comandos de privacidade, codificados a partir de uma legislação ou política, que verificam se uma determinada ação no sistema pode ser caracterizada como violação de privacidade. Além disso, o modelo permite a utilização de mecanismos de auditoria para registrar as ações no sistema e garantir a privacidade.

Orientador: Reginaldo Palazzo Júnior / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-19T10:50:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Chaves_DanielPedroBezerra_D.pdf: 1159929 bytes, checksum: 06894c7e904c6209a690af3080f7cc32 (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: Neste trabalho apresentamos um método de descrição combinatorial para o fluxo geodesico sobre uma região hiperbólica compacta, tendo como objetivo associar a seqüências de codificação, parâmetros topologicos oriundos destas superfícies. Isto permite conjugar conceitos topologicos e combinatoriais oriundos das superfícies estudadas com conceitos de teoria da informação e codificação. Demonstramos como a propriedade de completude de um sistema dinâmico de eventos discretos invariantes no tempo se reflete na topologia do espaço de trajetórias do sistema, quando especificadas por seqüências bi-infinitas e descritas sobre um alfabeto finito. A mesma estrutura obtida pelo processo de codificação do fluxo geodesico, e a qual passamos a chamar de sistema simbólico fechado (ssf). Identificamos como um ssf pode ser caracterizado globalmente, através do seu conjunto de restrições irredutíveis, ou localmente, por conjuntos de restrições dependentes do contexto. Ambas derivadas de relações de ordem parcial. Disto determinamos métodos de representação do ssf. Através da relação entre os métodos de codificação aritmético e geométrico, propomos processos de codificação sobre superfícies hiperbólicas, determinando como as representações mínimas das seqüências código do fluxo geodesico podem ser construídas a partir das propriedades topológicas e combinatoriais da superfície / Abstract: In this work we present methods for a combinatorial description of the geodesic flow on a hyperbolic compact surface, with the intent of identifying how the topological parameters of the surface may be associated with discrete sequences. This approach allows to conjugate the topological and combinatorial properties of a surface with concepts of information theory and coding. We determine the intrinsic topological property of complete and time-invariant discrete dynamical systems whose trajectories are bi-infinite sequences over a finite alphabet. The same structure generated by the geodesic flow coding methods, that we call shift space. We show how a shift space can be completely characterized by the irreducible forbidden set and locally by the constraint sets, and how both can be obtained through partial order relations. As consequence of these results, some constructions to represent the shift spaces are proposed. Methods for coding source sequences on hyperbolic surfaces are proposed, based on T-piecewise and common-sets relations that exist between these methods. We conclude by specifying a construction procedure for presentations of arithmetic codes that is related with the topological and combinatorial properties of the hyperbolic surface / Doutorado / Telecomunicações e Telemática / Doutor em Engenharia Elétrica