Submitted by Pedro Barros (pedro.silvabarros@ufpe.br) on 2018-06-26T21:01:34Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Jeydson Lopes da Silva.pdf: 5014155 bytes, checksum: 7b7d71a2247ab166650f14e229d29d1f (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-26T21:01:35Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) DISSERTAÇÃO Jeydson Lopes da Silva.pdf: 5014155 bytes, checksum: 7b7d71a2247ab166650f14e229d29d1f (MD5) Previous issue date: 2017-02-20 / FACEPE / A energia elétrica é considerada como um dos principais insumos do setor industrial; sua disponibilidade, qualidade e custo são diretamente ligados à capacidade competitiva deste setor. Com o aumento dos custos da eletricidade e da emissão de gases causadores do efeito estufa, ações voltadas para o uso eficiente deste insumo tornam-se cada vez mais atrativas. Uma parte muito importante da área de controle e automação dos processos industriais é a sintonia dos controladores PID, uma vez que os processos, dentre outras coisas, dependem dos seus controladores, e estes para serem produtivos precisam estar bem sintonizados. O presente trabalho descreve uma maneira de sintonizar desses tipos de controladores baseada em inteligência artificial utilizando uma técnica de otimização evolutiva, conhecida como Otimização por Enxame de Partícula (PSO), técnica eficiente na otimização de funções com vários mínimos locais, funcionando desta forma como uma alternativa às diversas formas de sintonizações clássicas existentes. O objetivo deste trabalho é o de demonstrar o ganho em desempenho no controlador, tanto na parte energética como na ação de controle, proporcionado pela sintonia do controlador através do PSO. Uma parte importante da metodologia deste trabalho é a possibilidade da implementação direta no sistema real dos parâmetros sintonizados do controlador, encontrados por meio da otimização por PSO via simulação computacional; para isso, foi necessária a modelagem do sistema de forma digital, a qual permitiu reproduzir os efeitos da dinâmica do processo real. A implementação real foi feita por meio do protótipo de um sistema de exaustão industrial, o qual é todo controlado por um controlador lógico programável (CLP), localizado no Laboratório de Sistemas Motrizes da Universidade Federal de Pernambuco, a partir do qual foi realizada a coleta de dados experimentais para a análise do desempenho do sistema quando do uso deste tipo de sintonia do controlador. / Electricity is considered as one of the main inputs of the industrial sector; its availability, quality and cost are directly related to the competitive capacity of this sector. With rising costs of electricity and the emission of greenhouse gases, actions aimed at the efficient use of this input become increasingly attractive. A very important part of the area of control and automation of industrial processes is the tuning of the parameters of the PID controllers, since the processes, among other things, depend on their controllers, and these to be productive must be well tuned. The present work describes a way of tuning these types of controllers based on artificial intelligence using an evolutionary optimization technique, known as Particle Swarm Optimization (PSO), an efficient technique for optimizing functions with several local minimums, working in this way as a different form of classical tuning. The objective of this work is to demonstrate the gain in performance in the controller, both in the energy part and in the control action, provided by the controller tuning through the PSO. An important part of the methodology of this work is the possibility of directly implementing in the real system the tuned parameters of the controller, found by means of PSO optimization through computational simulation; for this it was necessary to model the system in digital form, which allowed to reproduce the effects of the actual process dynamics. The actual implementation was done through the prototype of an industrial exhaust system, which is all controlled by means of a PLC, located in the Laboratory of Motor Systems of the Federal University of Pernambuco, from which the collection of experimental data for the analysis of the performance of the system when using this type of controller tuning.

Submitted by Alex Sandro R?go (alex@ifpb.edu.br) on 2016-11-23T14:27:36Z No. of bitstreams: 1 Aplica??o da Transformada Wavelet em An?lise de Texturas de Gr?ficos de Recorr?ncia.pdf: 3275892 bytes, checksum: 62518c9066cc2060f2785d053b661ff7 (MD5) / Approved for entry into archive by Alex Sandro R?go (alex@ifpb.edu.br) on 2016-11-23T14:29:16Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Aplica??o da Transformada Wavelet em An?lise de Texturas de Gr?ficos de Recorr?ncia.pdf: 3275892 bytes, checksum: 62518c9066cc2060f2785d053b661ff7 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-11-23T14:29:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Aplica??o da Transformada Wavelet em An?lise de Texturas de Gr?ficos de Recorr?ncia.pdf: 3275892 bytes, checksum: 62518c9066cc2060f2785d053b661ff7 (MD5) Previous issue date: 2016-11-23 / A an?lise ac?stica do sinal de voz, devido ? sua natureza n?o invasiva e ao baixo custo, tem se mostrado uma eficiente ferramenta para aux?lio ao diagn?stico das desordens vocais provocadas por patologias na laringe. Os gr?ficos apresentam padr?es de larga e pequena escala, cujas varia??es em sua textura representam o comportamento do sinal de voz, proporcionando informa??es acerca do estado de normalidade ou de altera??o na qualidade vocal. Os padr?es de pequena escala podem ser vistos como caracter?sticas de textura e servem como base para uma an?lise quantitativa dos gr?ficos de recorr?ncia. T?cnicas de Processamento Digital de Imagens s?o empregadas para a an?lise da textura contida nos gr?ficos de recorr?ncia, baseada na transformada wavelet bidimensional. A fim de discriminar sinais saud?veis de sinais patol?gicos, s?o extra?dos diversos descritores de texturas dos coeficientes de cada sub-banda obtida pela decomposi??o wavelet bidimensional. Nesta pesquisa, duas abordagens foram aplicadas, as quais se diferenciam pela forma de extra??o dos padr?es representativos dos sinais: extra??o dos descritores de textura diretamente das sub-bandas da transformada wavelet; e extra??o dos descritores de Haralick, a partir da matriz de co-ocorr?ncia. Os sinais de voz foram classificados como saud?veis ou patol?gicos, como tamb?m foi realizada a discrimina??o entre patologias. Paralisia, edema de Reinke e n?dulos nas pregas vocais foram as patologias lar?ngeas consideradas na pesquisa. Os melhores resultados foram obtidos com os descritores de Haralick, empregando redes neurais MLP (Multilayer Perceptron) na classifica??o, em conjunto com o algoritmo de otimiza??o por enxame de part?culas PSO (Particle Swarm Optimization) empregado na sele??o das caracter?sticas mais representativas. O sistema proposto melhorou significativamente a acur?cia na discrimina??o entre patologias, com resultados superiores aos encontrados na literatura, que empregam a an?lise de recorr?ncia.

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:37:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DAVILA PATRICIA FERREIRA CRUZ.pdf: 3761174 bytes, checksum: 5bdf7491a01f52fa9d31b6f66eca7c87 (MD5) Previous issue date: 2015-06-17 / With the popularization of Internet, the advancement of electronic devices and the ease of storage, the volume of data stored and available at companies has increased substantially. Therefore, it becomes necessary to use intelligent techniques to extract useful information and knowledge from these data. In this context, Data Mining has been the aim of several researches by providing a set of intelligent techniques to the exploration of large volumes of data. The present project aims to research and develop new algorithms inspired by the collective behavior of bee colonies for solving complex clustering and classification tasks. More specifically, this project proposes adaptations of an optimization algorithm inspired by the behavior of bees so that it can be applied to solve clustering problems and also for positioning centers of RBF neural networks. The proposed approaches were applied to several benchmark problems with promising results. / Com a popularização da Internet, o avanço dos dispositivos eletrônicos e a facilidade de armazenamento, o volume de dados armazenados e disponibilizados por empresas de diversos ramos tem aumentado rapidamente. Com isso, torna-se necessária a utilização de técnicas avançadas capazes de extrair desses dados informações úteis e conhecimentos que, na maioria das vezes, estão implícitos. Nesse contexto, a Mineração de Dados tem sido alvo de diversas pesquisas por prover um conjunto de técnicas inteligentes para a exploração de grandes volumes de dados. O presente projeto visa à investigação e desenvolvimento de novos algoritmos inspirados no comportamento coletivo das colônias de abelhas para aplicação em problemas complexos de classificação e agrupamentos de dados, que são importantes tarefas da Mineração de Dados. Mais especificamente, esse projeto propõe adaptações de um algoritmo de otimização inspirado no comportamento de abelhas, sua aplicação em problemas de agrupamento de dados e para o posicionamento de centros de redes neurais do tipo RBF. Os resultados experimentais em bases de dados da literatura mostraram a viabilidade e benefícios das propostas, tanto para problemas de agrupamento, quanto para problemas de classificação.

Submitted by Rosa Assis (rosa_assis@yahoo.com.br) on 2017-03-21T19:17:51Z No. of bitstreams: 2 THIAGO AUGUSTO SOARES MASUTTI.pdf: 2397295 bytes, checksum: 601ae7fc072d419958ea8f13ddff366e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Paola Damato (repositorio@mackenzie.br) on 2017-03-22T15:10:55Z (GMT) No. of bitstreams: 2 THIAGO AUGUSTO SOARES MASUTTI.pdf: 2397295 bytes, checksum: 601ae7fc072d419958ea8f13ddff366e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-22T15:10:55Z (GMT). No. of bitstreams: 2 THIAGO AUGUSTO SOARES MASUTTI.pdf: 2397295 bytes, checksum: 601ae7fc072d419958ea8f13ddff366e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2016-08-10 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Fundo Mackenzie de Pesquisa / Combinatorial optimization problems are widely studied in the literature. On the one hand, their challenging characteristics, such as the constraints and number of potential solutions, inspire their use to test new solution techniques. On the other hand, the practical application of these problems provides support on daily tasks of people and companies. Vehicle routing problems constitute a well-known class of combinatorial optimization problems, from which the Traveling Salesman Problem (TSP) is one of the most elementary problems. Despite its simplicity, the difficulty in finding its exact solution and its direct application in practical problems in multiple areas make it one of the most studied problems in the literature. Algorithms inspired by biological phenomena are being successfully applied to optimization problems, mainly combinatorial optimization problems. Those inspired by the collective behavior of insects produce good results for solving such problems. This work proposes the VRoptBees, a framework inspired by honeybee behavior to tackle vehicle routing problems. Together with the framework, two examples of implementation are described, one to solve the TSP and the other to solve the Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP). Tests were conducted with benchmark instances from the literature, on which the implementation for the TSP presented the third best results in a comparison with other bee-inspired algorithms. / Problemas de otimização combinatória são largamente estudados na literatura. De um lado, suas características desafiadoras, como o número de restrições e possíveis soluções, inspiram seu uso para testar novas técnicas de solução. Por outro lado, a aplicação prática desses problemas auxilia no dia a dia de pessoas e empresas. Os problemas de roteamento de veículos constituem uma classe muito conhecida da otimização combinatória, tendo o Problema de Caixeiro Viajante (PCV) como um dos mais elementares. Apesar de sua simplicidade, a dificuldade em encontrar uma solução exata e sua direta aplicação prática em diversas áreas o faz um dos problemas mais estudados na literatura. Algoritmos inspirados em fenômenos naturais têm sido utilizados com sucesso em problemas de otimização, principalmente de natureza combinatória. Aqueles inspirados no comportamento coletivo de insetos apresentam bons resultados para esses problemas. Nesse trabalho é proposto um framework inspirado no comportamento de abelhas para a solução de problemas de roteamento de veículos, chamado de VRoptBees. Junto ao framework, dois exemplos de implementações são propostos, um para a solução do PCV e outro para o Problema de Roteamento de Veículos Capacitados (PRVC). Testes foram feitos com instâncias de benchmark comumente utilizadas na literatura, com a implementação ao PCV apresentando o terceiro melhor resultado entre os algoritmos inspirados em abelhas.

O enxame de diques ácidos da região de Manaíra-Princesa Isabel aflora no na porção mais centro-ocidental do estado da Paraíba, geograficamente limitada pelas cidades de Manaíra, Princesa Isabel e Tavares. Geologicamente, intrude um substrato composto por rochas granitóides neoproterozóicas representadas pelos batólito de Triunfo e os plútons de Princesa Isabel e Tavares. Os diques estão distribuídos em um trend NNE-SSW, a sul dos milonitos verticais da Zona de Cisalhamento de Juru-Belém, compreendendo nefelina sienitos a sienitos supersaturados em sílica, com afinidade peralcalina a sub-metaluminosa, potássica a ultrapotássica. Um conjunto menor de diques é ainda representado por álcali-granitos, com afinidade peraluminosa. A assinatuura geoquímica-isotópica dos diques mostra forte enriquecimento em elementos incompatíveis (Rb, Ba, K, Th, U, Sr), depleção pronunciada em Nb, e razões 87Sr/86Sr e 143Nd/144Nd (= ?Nd negativos) muito radiogênicas. A combinação desses aspectos sugere uma fonte comum, provavelmente um manto litosférico enriquecido. Um componente de subducção, sugerido pelas anomalias negativas em Nb, seria o provável responsável pela modificação geoquímica desse manto. Ao contrário, razões 206,207,208Pb/204Pb mais baixas, em relação à média dos valores crustais, sugerem a participação conjunta de um componente não-radiogênico, ainda não identificado. Idades TDM entre 1,8-2,2 Ga indicam que o evento metassomático deve ter sido antigo, provavelmente relacionado à geração de crosta (em ambiente de arco) paleoproterozóica na região. Dados U/Pb SHRIMP em zircão e 40Ar/39Ar em anfibólio indicam idade c. 600 Ma para o magmatismo alcalino fissural na região de Manaíra-Princesa Isabel. Esse resultado é importante para definir um cenário geodinâmico de exumação crustal, no setor central da Zona Transversal, entre dois picos de atividade magmática a c. 630 Ma e 580 Ma. / The Manaíra-Princesa Isabel dike swarm forms one of the most expressive Neoproterozoic alkaline magmatism of the Borborema Province (NE Brazil). It consists of about a hundred NE-trending bodies intrusive in Neoproterozoic porphyritic granites (Princesa Isabel and Tavares plutons) and orthogneisses and low grade metasediments of the Eoneoproterozoic Riacho Gravatá Complex. The swarm was divided in four groups according its geographic location, i.e., the Tavares dikes to the north, the Princesa Isabel and Manaíra dikes, and the Serra Talhada dikes to the south. Silica oversatured nepheline syenites and syenites are typicall for Tavares, Princesa Isabel and Manaíra dikes, with potassic to ultrapotassic, peralkaline to sub-metaluminous affinity. A minor but distinct Serra Talhada dikes, show characteristically peraluminous affinity. Geochemical and isotopic signatures indicate strong enrichment in incompatible elements (Rb, Ba, K, Th, U, Sr), negative Nb anomaly, and quite radiogenic 87Sr/86Sr and 143Nd/144Nd (= negative eNd values) initial ratios. These features suggest a common source for the swarm, which was probably an enriched litosferic mantle reservoir. Nb depletion found in all dikes indicates an important subduction component geochemical signature. Conversely, the 206,207,208Pb/204Pb ratios are lower than crustal values, indicating participation of an unradiogenic component. Paleoproterozoic Sm-Nd model ages, between 1.8-2.2 Ga, are interpreted as age of an older metasomatic event modifying the dike mantle source. SHRIMP U/Pb (zircon) and 40Ar/39Ar (amphibole) data yielded crystallization age of c. 600 Ma for the Manaíra-Princesa Isabel dike swarm. This allows to define an important crustal exumation period in the Zona Transversal domain between two significant magmatic activity peaks, at c. 630 Ma and 580 Ma.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-07-25T11:42:55Z No. of bitstreams: 1 guilhermegarciamota.pdf: 1382427 bytes, checksum: 92691ad4aa7e0aecd85e766a2425bf44 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-07-25T16:33:10Z (GMT) No. of bitstreams: 1 guilhermegarciamota.pdf: 1382427 bytes, checksum: 92691ad4aa7e0aecd85e766a2425bf44 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-25T16:33:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 guilhermegarciamota.pdf: 1382427 bytes, checksum: 92691ad4aa7e0aecd85e766a2425bf44 (MD5) Previous issue date: 2016-02-26 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / As vespas enxamenates são dominantes na região neotropical e os estudos com esses organismos permitem entender melhor todos os processos da evolução da socialidade. A maioria da população desconhece a contribuição desses indivíduos como polinizadores e inimigos naturais de insetos praga, e visualizam apenas o risco das ferroadas que motivam a destruição das colônias. Dentre as espécies enxameantes, o gênero Apoica é incomum por exibir comportamento de forrageio noturno e por apresentar ninhos compostos por um único favo descoberto e construído diretamente sobre o substrato, com ausência de pedúnculo. A espécie Apoica pallens é comum no Estado de Minas Gerais e devido a escassez de informações, este trabalho visou ampliar os conhecimentos sobre a espécie, caracterizando as atividades de forrageio, as presas capturadas, a produtividade das colônias e os substratos utilizados para fundação das colônias. Os resultados demonstram que a atividade de forrageio da espécie, compreende uma amplitude de 12 horas. Dentre as presas coletadas, mais de 90% pertencentes foram lagartas de lepidóptera. A dissecação dos ninhos revelou que as células produtivas encontravam mais concentradas na região central e a média da razão encontrada entre o número de adultos produzidos por célula e o número total de células do foi de 0,62, demonstrando uma baixa utilização das células para produção de adultos. As colônias foram mais encontradas em locais com menor pressão antrópica e na maioria das vezes nas proximidades de um recurso hídrico, os substratos utilizados não foram específicos, destacando uma maior utilização de espécies vegetais. Os resultados encontrados compõem informações para preencher lacunas da literatura, motivando novos estudos com a espécie como alvo. / Swarm-founding social wasps are dominant in the neotropical region, and studies on these organisms allow a better understanding of the evolution of sociality. Most of the human communities don’t know about the contribution of these organisms as pollinators and natural enemies of insect pests, being only able to see the risk of accidents related to the wasps, which motivates the destruction of wasp colonies. Among the swarm founding species, the Apoica genus stands out due to its night foraging habit and to its nest architecture, composed of a single exposed comb built directly on the substrate, without a peduncle. The species Apoica pallens is commonly found in the Minas Gerais state and, due to the lack of information, this study aimed to build knowledge on the species’ foraging habits, characterizing its foraging activity, captured prey, colony productivity and nesting substrate. Results showed that the species’ foraging activity period comprehends a 12-hour amplitude. Among the captured prey, more than 90% of the samples were represented by Lepidoptera caterpillars. Nest dissection showed that productive cells were located in the nest’s center; the number of adults produced by cell/ total cell number rate was 0.62, which suggests low utilization of cells for producing adults. Colonies were found in areas with low anthropic pressure and usually near to hydric resources; the nesting substrates weren’t specific, showing a broad utilization of vegetal species. Our results make up a set of information that will fill a gap in the literature, motivating further studies on A. pallens.

Submitted by Almir Azevedo (barbio1313@gmail.com) on 2014-01-15T12:48:16Z No. of bitstreams: 1 dissertacao_mestrado_ien_2008_04.pdf: 1317159 bytes, checksum: c510f22d0bfa406fdceeb4cdbb80e43f (MD5) / Made available in DSpace on 2014-01-15T12:48:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao_mestrado_ien_2008_04.pdf: 1317159 bytes, checksum: c510f22d0bfa406fdceeb4cdbb80e43f (MD5) Previous issue date: 2008 / O projeto de modelos em escala reduzida tem sido empregada por engenheiros de vários setores como indústria naval, indústria aeroespacial, petrolífera, indústria nuclear e outras. Modelos em escala reduzida são usados em experimentos porque são economicamente mais atraentes do que seus próprios protótipos (escala real), e em muitos casos também são mais baratos e, na maioria das vezes, mais fáceis de serem construídos fornecendo uma maneira de se conduzir o projeto em escala real permitindo investigações e análises indiretas no sistema em escala real. Um modelo em escala reduzida (ou experimento) deve ser capaz de representar todos os fenômenos físicos que ocorrem e ocorrerão no sistema real em condições de operação, neste caso o modelo em escala reduzida é dito similar. Existem alguns métodos para se projetar um modelo em escala reduzida, e destes, dois métodos são básicos : o método empírico que é baseado na habilidade do profissional especialista para determinar quais são as grandezas físicas relevantes para o modelo desejado, e o método das equações diferenciais que é baseado na descrição matemática do protótipo (ou experimento em escala real) para o modelo. Aplicando uma técnica matemática à equação ou equações diferenciais que descrevem o comportamento do protótipo a partir de leis físicas e assim ressaltando as grandezas físicas (quantidades) relevantes para o problema do projeto do modelo em escala reduzida, e assim o problema pode ser tratado como um problema de otimização. Muitas técnicas de otimização como Algoritmo Genético, por exemplo, tem sido desenvolvidas para solucionar esta classe de problemas e tem também sido aplicadas ao projeto do modelo em escala reduzida. Neste trabalho, é realizada a investigação do uso da técnica de otimização por enxame de partículas, como ferramenta (alternativa) de otimização, no projeto termohidráulico do núcleo de reator PWR em escala reduzida, em regime de circulação forçada e condições normais de operação. Uma comparação de desempenho entre as técnicas GA e PSO é realizada assim como uma comparação entre seus resultados. Os resultados obtidos mostram que a técnica de otimização investigada é uma ferramenta promissora para o projeto de experimentos ou equipamentos em escala reduzida, apresentando vantagens sobre outras técnicas. / The reduced scale models design have been employed by engineers from several different industries fields such as offshore, spatial, oil extraction, nuclear industries and others. Reduced scale models are used in experiments because they are economically attractive than it’s own prototype (real scale) because in many cases they are cheaper than a real scale one and most of time they are also easier to build providing a way to lead the real scale design allowing indirect investigations and analysis to the real scale system (prototype). A reduced scale model (or experiment) must be able to represent all physical phenomena that occurs and further will do in the real scale one under operational conditions, e.g., in this case the reduced scale model is called similar. There are some different methods to design a reduced scale model and from those two are basic : the empiric method based on the expert’s skill to determine which physical measures are relevant to the desired model; and the differential equation method that is based on a mathematical description of the prototype (real scale system) to model. Applying a mathematical technique to the differential equation that describes the prototype then highlighting the relevant physical measures so the reduced scale model design problem may be treated as an optimization problem. Many optimization techniques as Genetic Algorithm (GA), for example, have been developed to solve this class of problems and have also been applied to the reduced scale model design problem as well. In this work, Particle Swarm Optimization (PSO) technique is investigated as an alternative optimization tool for such problem. In this investigation a computational approach, based on particle swarm optimization technique (PSO), is used to perform a reduced scale two loop Pressurized Water Reactor (PWR) core, considering 100% of nominal power operation on a forced flow cooling circulation and non-accidental operating conditions. A performance comparison between GA and PSO techniques is performed as it’s obtained results to this problem. Obtained results shows that the proposed optimization technique (PSO) is a promising tool for a reduced scale experiments or equipments design, presenting advantages over other techniques.

Uma tendência crescente entre os pesquisadores da Robótica Móvel é a elaboração de sistemas robóticos descentralizados denominados enxames de robôs, nos quais a ação conjunta de cada agente leva à execução de tarefas de maneira mais robusta que quando realizada por um único robô. Um acréscimo adicional à robustez é conveniente em tais sistemas para que eles sejam de maior confiabilidade no mundo real. Neste trabalho, uma rede neural hierárquica desenvolvida para o aprendizado em tempo real inicialmente elaborada para o aprendizado de navegação de um único robô será estendida para controlar um enxame de robôs. O sistema realiza um balanceamento da influência de comportamentos implementados previamente em um robô de acordo com conhecimentos obtidos através da interação do mesmo com o ambiente. Cada robô possui sua própria rede neural, adquirindo seu conhecimento tanto independentemente quanto com o compartilhamento de informações com outros robôs. Espera-se que o uso de tal arquitetura permita uma adaptação mais rápida dos robôs ao ambiente, permitindo uma mudança em tempo real de seus parâmetros de acordo com as peculiaridades do ambiente no qual os robôs estão inseridos. A tarefa de escolta de um robô pelos demais é adotada para a avaliação de desempenho do modelo de rede neural proposto. Dois comportamentos são ponderados pela rede neural hierárquica: o de manutenção de uma distância preestabelecida a um agente e um outro de cobertura de área baseado em Diagramas Centroidais de Voronoi. Os testes foram feitos nos ambientes Player/Stage e indicam que a rede neural hierárquica torna os robôs capazes não apenas de aprender à medida que interagem com ambiente como de utilizar este conhecimento em tempo real para realizar a escolta de forma bem sucedida / A growing trend among Mobile Robotics researchers is developing robot swarms, in which a decentralized robot team solves tasks by combining simple behaviors. It is convenient to have mechanisms to increase a robot systems robustness. In this work, a neural network inspired in behavioral analysis is used to make robots from a swarm to learn how to act propoerly. This network combines two innate behaviors and, according to its experience, learns with the robots mistakes how to make this combination. Each robot has access to its own independent neural network, and can share its knowledge with neighboring robots. It is expected that such architecture learns by itself when to stimulate or supress each behaviors influence as it interacts with the environment. The task chosen to evaluate the proposed system is the escorting of a mobile agent. Two behaviors are balanced to achieve an escorting behavior: maintenance of a minimum distance between a robot and the escort target and an area coverage method based on Centroidal Voronoi Tessellations. Tests were meade using the Player/Stage simulator, and they show that the robots not only are capable of adapting themselves but also are able to use the stored knowledge to improve their effectiveness in doing the desired task

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / Diversas das possíveis aplicações da robótica de enxame demandam que cada robô seja capaz de estimar a sua posição. A informação de localização dos robôs é necessária, por exemplo, para que cada elemento do enxame possa se posicionar dentro de uma formatura de robôs pré-definida. Da mesma forma, quando os robôs atuam como sensores móveis, a informação de posição é necessária para que seja possível identificar o local dos eventos medidos. Em virtude do tamanho, custo e energia dos dispositivos, bem como limitações impostas pelo ambiente de operação, a solução mais evidente, i.e. utilizar um Sistema de Posicionamento Global (GPS), torna-se muitas vezes inviável. O método proposto neste trabalho permite que as posições absolutas de um conjunto de nós desconhecidos sejam estimadas, com base nas coordenadas de um conjunto de nós de referência e nas medidas de distância tomadas entre os nós da rede. A solução é obtida por meio de uma estratégia de processamento distribuído, onde cada nó desconhecido estima sua própria posição e ajuda os seus vizinhos a calcular as suas respectivas coordenadas. A solução conta com um novo método denominado Multi-hop Collaborative Min-Max Localization (MCMM), ora proposto com o objetivo de melhorar a qualidade da posição inicial dos nós desconhecidos em caso de falhas durante o reconhecimento dos nós de referência. O refinamento das posições é feito com base nos algoritmos de busca por retrocesso (BSA) e de otimização por enxame de partículas (PSO), cujos desempenhos são comparados. Para compor a função objetivo, é introduzido um novo método para o cálculo do fator de confiança dos nós da rede, o Fator de Confiança pela Área Min-Max (MMA-CF), o qual é comparado com o Fator de Confiança por Saltos às Referências (HTA-CF), previamente existente. Com base no método de localização proposto, foram desenvolvidos quatro algoritmos, os quais são avaliados por meio de simulações realizadas no MATLABr e experimentos conduzidos em enxames de robôs do tipo Kilobot. O desempenho dos algoritmos é avaliado em problemas com diferentes topologias, quantidades de nós e proporção de nós de referência. O desempenho dos algoritmos é também comparado com o de outros algoritmos de localização, tendo apresentado resultados 40% a 51% melhores. Os resultados das simulações e dos experimentos demonstram a eficácia do método proposto. / Many applications of Swarm Robotic Systems (SRSs) require that a robot is able to discover its position. The location information of the robots is required, for example, to allow them to be correctly positioned within a predefined swarm formation. Similarly, when the robots act as mobile sensors, the position information is needed to allow the identification of the location of the measured events. Due to the size, cost and energy source restrictions of these devices, or even limitations imposed by the operating environment, the straightforward solution, i.e. the use of a Global Positioning System (GPS), is often not feasible. The method proposed in this work allows the estimation of the absolute positions of a set of unknown nodes, based on the coordinates of a set of reference nodes and the distances measured between nodes. The solution is achieved by means of a distributed processing strategy, where each unknown node estimates its own position and helps its neighbors to compute their respective coordinates. The solution makes use of a new method called Multi-hop Collaborative Min-Max Localization (MCMM), herein proposed, aiming to improve the quality of the initial positions estimated by the unknown nodes in case of failure during the recognition of the reference nodes. The positions refinement is achieved based on the Backtracking Search Optimization Algorithm (BSA) and the Particle Swarm Optimization (PSO), whose performances are compared. To compose the objective function, a new method to compute the confidence factor of the network nodes is introduced, the Min-max Area Confidence Factor (MMA-CF), which is compared with the existing Hops to Anchor Confidence Factor (HTA-CF). Based on the proposed localization method, four algorithms were developed and further evaluated through a set of simulations in MATLABr and experiments in swarms of type Kilobot robots. The performance of the algorithms is evaluated on problems with different topologies, quantities of nodes and proportion of reference nodes. The performance of the algorithms is also compared with the performance of other localization algorithms, showing improvements between 40% to 51%. The simulations and experiments outcomes demonstrate the effectiveness of the proposed method.

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro / Diversas das possíveis aplicações da robótica de enxame demandam que cada robô seja capaz de estimar a sua posição. A informação de localização dos robôs é necessária, por exemplo, para que cada elemento do enxame possa se posicionar dentro de uma formatura de robôs pré-definida. Da mesma forma, quando os robôs atuam como sensores móveis, a informação de posição é necessária para que seja possível identificar o local dos eventos medidos. Em virtude do tamanho, custo e energia dos dispositivos, bem como limitações impostas pelo ambiente de operação, a solução mais evidente, i.e. utilizar um Sistema de Posicionamento Global (GPS), torna-se muitas vezes inviável. O método proposto neste trabalho permite que as posições absolutas de um conjunto de nós desconhecidos sejam estimadas, com base nas coordenadas de um conjunto de nós de referência e nas medidas de distância tomadas entre os nós da rede. A solução é obtida por meio de uma estratégia de processamento distribuído, onde cada nó desconhecido estima sua própria posição e ajuda os seus vizinhos a calcular as suas respectivas coordenadas. A solução conta com um novo método denominado Multi-hop Collaborative Min-Max Localization (MCMM), ora proposto com o objetivo de melhorar a qualidade da posição inicial dos nós desconhecidos em caso de falhas durante o reconhecimento dos nós de referência. O refinamento das posições é feito com base nos algoritmos de busca por retrocesso (BSA) e de otimização por enxame de partículas (PSO), cujos desempenhos são comparados. Para compor a função objetivo, é introduzido um novo método para o cálculo do fator de confiança dos nós da rede, o Fator de Confiança pela Área Min-Max (MMA-CF), o qual é comparado com o Fator de Confiança por Saltos às Referências (HTA-CF), previamente existente. Com base no método de localização proposto, foram desenvolvidos quatro algoritmos, os quais são avaliados por meio de simulações realizadas no MATLABr e experimentos conduzidos em enxames de robôs do tipo Kilobot. O desempenho dos algoritmos é avaliado em problemas com diferentes topologias, quantidades de nós e proporção de nós de referência. O desempenho dos algoritmos é também comparado com o de outros algoritmos de localização, tendo apresentado resultados 40% a 51% melhores. Os resultados das simulações e dos experimentos demonstram a eficácia do método proposto. / Many applications of Swarm Robotic Systems (SRSs) require that a robot is able to discover its position. The location information of the robots is required, for example, to allow them to be correctly positioned within a predefined swarm formation. Similarly, when the robots act as mobile sensors, the position information is needed to allow the identification of the location of the measured events. Due to the size, cost and energy source restrictions of these devices, or even limitations imposed by the operating environment, the straightforward solution, i.e. the use of a Global Positioning System (GPS), is often not feasible. The method proposed in this work allows the estimation of the absolute positions of a set of unknown nodes, based on the coordinates of a set of reference nodes and the distances measured between nodes. The solution is achieved by means of a distributed processing strategy, where each unknown node estimates its own position and helps its neighbors to compute their respective coordinates. The solution makes use of a new method called Multi-hop Collaborative Min-Max Localization (MCMM), herein proposed, aiming to improve the quality of the initial positions estimated by the unknown nodes in case of failure during the recognition of the reference nodes. The positions refinement is achieved based on the Backtracking Search Optimization Algorithm (BSA) and the Particle Swarm Optimization (PSO), whose performances are compared. To compose the objective function, a new method to compute the confidence factor of the network nodes is introduced, the Min-max Area Confidence Factor (MMA-CF), which is compared with the existing Hops to Anchor Confidence Factor (HTA-CF). Based on the proposed localization method, four algorithms were developed and further evaluated through a set of simulations in MATLABr and experiments in swarms of type Kilobot robots. The performance of the algorithms is evaluated on problems with different topologies, quantities of nodes and proportion of reference nodes. The performance of the algorithms is also compared with the performance of other localization algorithms, showing improvements between 40% to 51%. The simulations and experiments outcomes demonstrate the effectiveness of the proposed method.