Ontologias representam uma conceitualização compartilhada de uma comunidade de conhecimento. São construídas a partir da descrição dos significados dos conceitos, descritos através de seus atributos e dos relacionamentos entre os conceitos. Conceitos se referem ao objeto da conceitualização, o universo do discurso. São caracterizados por seus atributos e domínios de valores possíveis. Relacionamentos são utilizados para descreverem de que forma os conceitos se estruturam no mundo. Nas ontologias todos os conceitos são hierarquicamente definidos, porém existem outros relacionamentos que são definicionais, dando identidade aos conceitos e sentido ao mundo. Além dos relacionamentos de subsunção que constroem as taxonomias de conceitos, outras relações formais e materiais auxiliam na estruturação do domínio e na definição conceitual. As ferramentas de modelagem, no entanto, ainda são falhas em diferenciar os vários tipos de relacionamentos formais e materiais para atribuir as possibilidades de raciocínio automático. Em especial, relacionamentos mereológicos e partonômicos carecem de opções de implementação que permitam extrair o potencial semântico da modelagem. Este projeto de pesquisa tem como ponto de partida o estudo da literatura sobre ontologias e relações, em especial sobre relações formais e materiais, incluindo relações mereológicas e partonômicas, revisando os princípios encontrados nas ontologias. Além disso, nós identificamos os fundamentos teóricos das relações e analisamos a aplicação dos conceitos das relações sobre as principais ontologias de fundamentação em prática na atualidade. Na sequência, a partir das propostas levantadas, este trabalho propõe uma alternativa para a modelagem conceitual destas relações em uma ontologia de domínio visual. Esta alternativa foi disponibilizada na ferramenta de construção de ontologias do Projeto Obaitá, a qual está sendo desenvolvida pelo Grupo de Pesquisa de Bancos de Dados Inteligentes (BDI) da UFRGS. / Ontologies represent a shared conceptualization of a knowledge community. They are built from the description of the meaning of concepts, expressed through their attributes and their relationships. Concepts refer to the object of conceptualization, the universe of discourse. They are characterized by their attributes and domains of possible values. Relationships are used to describe how the concepts are structured in the world. In ontologies all concepts are hierarchically defined, however there are other relationships that are definitional, giving identity to the concepts and meaning to the world. In addition to the subsumption relationships that build the taxonomies of concepts, other formal and material relations assist in structuring the domain and the conceptual definition. The modeling tools, however, are still deficient in differentiating the various types of formal and material relationships in order to assign the possibilities of automated reasoning. In particular, mereological and partonomic relationships lack of implementation options that allow extracting the semantic potential when modeling. This research project takes as a starting point the study of the literature on ontologies and relations, especially on formal and material relations, including mereological and partonomic relations, reviewing the principles found on ontologies. Furthermore, we identify the theoretical foundations of the relations and analyze the application of the relations concepts to the main foundational ontologies in use nowadays. Following, from the raised proposals, this work proposes an alternative for the conceptual modeling of these relations in a visual domain ontology. This alternative has been made available on the ontology building tool of the Obaitá Project, which is under development by the Intelligent Databases Research Group (BDI) from UFRGS.

[pt] Na área de Exploração e Produção (EeP) de petróleo, uma das tarefas mais importantes é o estudo minucioso das características do reservatório para a criação de modelos de simulação que representem adequadamente as suas características. Durante a vida produtiva de um reservatório, o seu modelo de simulação correspondente precisa ser ajustado periodicamente, pois a disponibilidade de um modelo adequado é fundamental para a obtenção de previsões acertadas acerca da produção, e isto impacta diretamente a tomada de decisões gerenciais. O ajuste das propriedades do modelo se traduz em um problema de otimização complexo, onde a quantidade de variáveis envolvidas cresce com o aumento do número de blocos que compõem a malha do modelo de simulação, exigindo muito esforço por parte do especialista. A disponibilidade de uma ferramenta computacional, que possa auxiliar o especialista em parte deste processo, pode ser de grande utilidade tanto para a obtenção de respostas mais rápidas, quanto para a tomada de decisões mais acertadas. Diante disto, este trabalho combina inteligência computacional através de Algoritmo Genético Co-Evolutivo com Geoestatística de Múltiplos Pontos, propondo e implementando uma arquitetura de otimização aplicada ao ajuste de propriedades de modelos de reservatórios. Esta arquitetura diferencia-se das tradicionais abordagens por ser capaz de otimizar, simultaneamente, mais de uma propriedade do modelo de simulação de reservatório. Utilizou-se também, processamento distribuído para explorar o poder computacional paralelo dos algoritmos genéticos. A arquitetura mostrou-se capaz de gerar modelos que ajustam adequadamente as curvas de produção, preservando a consistência e a continuidade geológica do reservatório obtendo, respectivamente, 98 por cento e 97 por cento de redução no erro de ajuste aos dados históricos e de previsão. Para os mapas de porosidade e de permeabilidade, as reduções nos erros foram de 79 por cento e 84 por cento, respectivamente. / [en] In the Exploration and Production (EeP) of oil, one of the most important tasks is the detailed study of the characteristics of the reservoir for the creation of simulation models that adequately represent their characteristics. During the productive life of a reservoir, its corresponding simulation model needs to be adjusted periodically because the availability of an appropriate model is crucial to obtain accurate predictions about the production, and this directly impacts the management decisions. The adjustment of the properties of the model is translated into a complex optimization problem, where the number of variables involved increases with the increase of the number of blocks that make up the mesh of the simulation model, requiring too much effort on the part of a specialist. The availability of a computational tool that can assist the specialist on part of this process can be very useful both for obtaining quicker responses, as for making better decisions. Thus, this work combines computational intelligence through Coevolutionary Genetic Algorithm with Multipoint Geostatistics, proposing and implementing an architecture optimization applied to the tuning properties of reservoir models. This architecture differs from traditional approaches to be able to optimize simultaneously more than one property of the reservoir simulation model. We used also distributed processing to explore the parallel computing power of genetic algorithms. The architecture was capable of generating models that adequately fit the curves of production, preserving the consistency and continuity of the geological reservoir obtaining, respectively, 98 percent and 97 percent of reduction in error of fit to the historical data and forecasting. For porosity and permeability maps, the reductions in errors were 79 percent and 84 percent, respectively.

Ontologias representam uma conceitualização compartilhada de uma comunidade de conhecimento. São construídas a partir da descrição dos significados dos conceitos, descritos através de seus atributos e dos relacionamentos entre os conceitos. Conceitos se referem ao objeto da conceitualização, o universo do discurso. São caracterizados por seus atributos e domínios de valores possíveis. Relacionamentos são utilizados para descreverem de que forma os conceitos se estruturam no mundo. Nas ontologias todos os conceitos são hierarquicamente definidos, porém existem outros relacionamentos que são definicionais, dando identidade aos conceitos e sentido ao mundo. Além dos relacionamentos de subsunção que constroem as taxonomias de conceitos, outras relações formais e materiais auxiliam na estruturação do domínio e na definição conceitual. As ferramentas de modelagem, no entanto, ainda são falhas em diferenciar os vários tipos de relacionamentos formais e materiais para atribuir as possibilidades de raciocínio automático. Em especial, relacionamentos mereológicos e partonômicos carecem de opções de implementação que permitam extrair o potencial semântico da modelagem. Este projeto de pesquisa tem como ponto de partida o estudo da literatura sobre ontologias e relações, em especial sobre relações formais e materiais, incluindo relações mereológicas e partonômicas, revisando os princípios encontrados nas ontologias. Além disso, nós identificamos os fundamentos teóricos das relações e analisamos a aplicação dos conceitos das relações sobre as principais ontologias de fundamentação em prática na atualidade. Na sequência, a partir das propostas levantadas, este trabalho propõe uma alternativa para a modelagem conceitual destas relações em uma ontologia de domínio visual. Esta alternativa foi disponibilizada na ferramenta de construção de ontologias do Projeto Obaitá, a qual está sendo desenvolvida pelo Grupo de Pesquisa de Bancos de Dados Inteligentes (BDI) da UFRGS. / Ontologies represent a shared conceptualization of a knowledge community. They are built from the description of the meaning of concepts, expressed through their attributes and their relationships. Concepts refer to the object of conceptualization, the universe of discourse. They are characterized by their attributes and domains of possible values. Relationships are used to describe how the concepts are structured in the world. In ontologies all concepts are hierarchically defined, however there are other relationships that are definitional, giving identity to the concepts and meaning to the world. In addition to the subsumption relationships that build the taxonomies of concepts, other formal and material relations assist in structuring the domain and the conceptual definition. The modeling tools, however, are still deficient in differentiating the various types of formal and material relationships in order to assign the possibilities of automated reasoning. In particular, mereological and partonomic relationships lack of implementation options that allow extracting the semantic potential when modeling. This research project takes as a starting point the study of the literature on ontologies and relations, especially on formal and material relations, including mereological and partonomic relations, reviewing the principles found on ontologies. Furthermore, we identify the theoretical foundations of the relations and analyze the application of the relations concepts to the main foundational ontologies in use nowadays. Following, from the raised proposals, this work proposes an alternative for the conceptual modeling of these relations in a visual domain ontology. This alternative has been made available on the ontology building tool of the Obaitá Project, which is under development by the Intelligent Databases Research Group (BDI) from UFRGS.

Orientador: João Paulo Papa / Banca: Roberta Spolon / Banca: Alexandre Luís Magalhães Levada / Resumo: Técnicas para seleção de características tem sido amplamente estudadas pela comunidade científica de reconhecimento de padrões e areas afins, dado que o problema de encontrar o subconjunto das características que maximiza a taxa de acerto de uma técnica de classificação de padrões pode ser modelado como um problema de otimização. Metodologias baseadas em inteligência evolucionista, tais como aquelas que simulam dinâmicas sociais e de interação entre morcegos, algumas espécies de aves e outros insetos, tem sido recentemente aplicadas nesse contexto. Assim sendo, o presente trabalho visou o estudo e desenvolvimento de técnicas de seleção de características utilizando abordagens de otimização evolucionistas, sendo elas: BBA - Binary Bat Algorithm, BCSS - Binary Charged System Search, BCS - Binary Cuckoo Search, BKH - Binary Krill Herd e BSSO - Binary Social-Spider Optimization. Experimentos realizados em seis bases de dados utilizando as técnicas propostas em conjunto com outras cinco técnicas (BGA - Binary Genetic Algorithm, BPSO - Binary Particle Swarm Optimization, BFA - Binary Fire y Algorithm, BGSA - Binary Gravitational Search Algorithm, BHS - Binary Harmony Search) mostraram a eficácia das técnicas evolucionistas propostas quando utilizadas em conjunto com o classificador OPF. O BSSO - Binary Social-Spider Optimization apresentou a melhor acurácia em 3 bases, chegando a aumentar a taxa de acerto do classificador OPF em até 19%, bem como, selecionou o menor número de características em cinco das seis bases. Em relação ao tempo de execuçãao, o BKH - Binary Krill Herd obteve o segundo melhor tempo em cinco bases, ficando atrás somente do BHS - Binary Harmony Search / Abstract: Techniques for feature selection have been widely studied by the pattern recognition scientific community and related fields, as the problem of finding the subset of features that maximizes the classifier rate can be modeled as a optimization problem. Methodologies based on evolutionary intelligence, such as those that simulate social dynamics and interaction between bats, some species of birds and other insects, have recently been applied in this context. Therefore, this work aimed to the study and development of feature selection techniques using evolutionary optimization approaches: BBA - Binary Bat Algorithm, BCSS - Binary Charged System Search, BCS - Binary Cuckoo Search, BKH - Binary Krill Herd e BSSO - Binary Social-Spider Optimization. Experiments conducted in six databases using the proposed techniques together with ve other techniques (BGA - Binary Genetic Algorithm, BPSO - Binary Particle Swarm Optimization, BFA - Binary Fire y Algorithm, BGSA - Binary Gravitational Search Algorithm, BHS - Binary Harmony Search) have shown the efiectiveness of proposed evolutionary techniques when used with the OPF classifier. The BSSO - Binary Social-Spider Optimization showed the best accuracy on 3 datasets coming to increase the OPF classification rate in up to 19%. Also, SSO has selected the smallest number features in ve of the six datasets. Regarding the runtime, BKH - Binary Krill Herd was the second fastest technique in ve datasets, being only slower then BHS - Binary Harmony Search technique / Mestre

O propósito desta tese é analisar as contribuições da gestão de recursos humanos ao longo dos estágios evolutivos da gestão ambiental empresarial. Para tanto, realizou-se uma fundamentação teórica sobre a evolução da gestão ambiental nas empresas e sobre como as principais dimensões funcionais e competitivas da gestão de recursos humanos podem contribuir com os objetivos de gestão ambiental. Esta fundamentação teórica apoiou o desenvolvimento de uma triangulação da pesquisa empírica, pautada em duas fases complementares. Na primeira delas, dados foram coletados junto a 94 empresas possuidoras de certificação ISO 14001, para posterior análise e processamento, por meio de técnicas estatísticas descritivas, de correlação e de análise fatorial, gerando diretrizes analíticas relevantes para subsidiar a segunda fase da pesquisa empírica. Essa segunda fase constou da realização de um estudo de múltiplos casos junto a quatro empresas para a análise em profundidade das contribuições da gestão de recursos humanos para a gestão ambiental empresarial. Os resultados permitem constatar que a evolução da gestão ambiental empresarial requer o apoio de diferentes dimensões da gestão de recursos humanos, em termos de quantidade e intensidade das interações estabelecidas. / The purpose of this research is to analyze the contributions of human resources management along the evolution stages of environmental management in companies. Thus a theoretical framework about environmental management and its evolution and the greening of the functional and competitive dimensions of human resource management was elaborated. This revision of literature supports the development of a triangular empirical research which is developed in two complimentary phases. In the first phase, data was collected from 94 brazilian companies with ISO 14001 certification, for further analysis and processing through statically descriptive techniques, Spearman correlation and factor analysis. These statistical methods provide relevant analytical directions to support the second phase of this empirical research. The second phase consists of a study of multiple cases in four brazilian companies to further understand the contributions of human resources management to environmental management mainly in the context of production function. The results give evidence that the evolution of environmental management requires support from the various dimensions of human resource management in terms of variety and intensity of the relationship established.

Este trabalho propõe o desenvolvimento de Algoritmos Evolutivos (AEs) para estimação dos parâmetros que modelam sinais elétricos (frequência, fase e amplitude) em tempo-real. A abordagem proposta deve ser robusta a ruídos e harmônicos em sinais distorcidos, por exemplo devido à presença de faltas na rede elétrica. AEs mostram vantagens para lidar com tais tipos de sinais. Por outro lado, esses algoritmos quando implementados em software não possibilitam respostas em tempo-real para uso da estimação como relé de frequência ou Unidade de Medição Fasorial. O desenvolvimento em FPGA apresentado nesse trabalho torna possível paralelizar o cálculo da estimação em hardware, viabilizando AEs para análise de sinal elétrico em tempo real. Além disso, mostra-se que AEs multiobjetivos podem extrair informações não evidentes das três fases do sistema e estimar os parâmetros adequadamente mesmo em casos em que as estimativas por fase divirjam entre si. Em outras palavras, as duas principais contribuições computacionais são: a paralelização do AE em hardware por meio de seu desenvolvimento em um circuito de FPGA otimizado a nível de operações lógicas básicas e a modelagem multiobjetiva do problema possibilitando análises dos sinais de cada fase, tanto independentemente quanto de forma agregada. Resultados experimentais mostram superioridade do método proposto em relação ao estimador baseado em transformada de Fourier para determinação de frequência e fase / This work proposes the development of Evolutionary Algorithms (EAs) for the estimation of the basic parameters from electrical signals (frequency, phase and amplitude) in real time. The proposed approach must be robust to noise and harmonics in signals distorted, for example, due to the presence of faults in the electrical network. EAs show advantages for dealing with these types of signals. On the other hand, these algorithms when implemented in software cant produce real-time responses in order to use their estimations as frequency relay or Phasor Measurement Unit. The approach developed on FPGA proposed in this work parallelizes in hardware the process of estimation, enabling analyses of electrical signals in real time. Furthermore, it is shown that multi-objective EAs can extract non-evident information from the three phases of the system and properly estimate parameters even when the phase estimates diverge from each other. This research proposes: the parallelization of an EA in hardware through its design on FPGA circuit optimized at level of basic logic operations and the modeling of the problem enabling multi-objective analyses of the signals from each phase in both independent and aggregate ways. Experimental results show the superiority of the proposed method compared to an estimator based on Fourier transform for determining frequency and phase

Técnicas de Agrupamento vêm obtendo bons resultados quando utilizados em diversos problemas de análise de dados, como, por exemplo, a análise de dados de expressão gênica. Porém, uma mesma técnica de agrupamento utilizada em um mesmo conjunto de dados pode resultar em diferentes formas de agrupar esses dados, devido aos possíveis agrupamentos iniciais ou à utilização de diferentes valores para seus parâmetros livres. Assim, a obtenção de um bom agrupamento pode ser visto como um processo de otimização. Esse processo procura escolher bons agrupamentos iniciais e encontrar o melhor conjunto de valores para os parâmetros livres. Por serem métodos de busca global, Algoritmos Genéticos podem ser utilizados durante esse processo de otimização. O objetivo desse projeto de pesquisa é investigar a utilização de Técnicas de Agrupamento em conjunto com Algoritmos Genéticos para aprimorar a qualidade dos grupos encontrados por algoritmos de agrupamento, principalmente o k-médias. Esta investigação será realizada utilizando como aplicação a análise de dados de expressão gênica. Essa dissertação de mestrado apresenta uma revisão bibliográfica sobre os temas abordados no projeto, a descrição da metodologia utilizada, seu desenvolvimento e uma análise dos resultados obtidos. / Clustering techniques have been obtaining good results when used in several data analysis problems, like, for example, gene expression data analysis. However, the same clustering technique used for the same data set can result in different ways of clustering the data, due to the possible initial clustering or the use of different values for the free parameters. Thus, the obtainment of a good clustering can be seen as an optimization process. This process tries to obtain good clustering by selecting the best values for the free parameters. For being global search methods, Genetic Algorithms have been successfully used during the optimization process. The goal of this research project is to investigate the use of clustering techniques together with Genetic Algorithms to improve the quality of the clusters found by clustering algorithms, mainly the k-means. This investigation was carried out using as application the analysis of gene expression data, a Bioinformatics problem. This dissertation presents a bibliographic review of the issues covered in the project, the description of the methodology followed, its development and an analysis of the results obtained.

Ontologias representam uma conceitualização compartilhada de uma comunidade de conhecimento. São construídas a partir da descrição dos significados dos conceitos, descritos através de seus atributos e dos relacionamentos entre os conceitos. Conceitos se referem ao objeto da conceitualização, o universo do discurso. São caracterizados por seus atributos e domínios de valores possíveis. Relacionamentos são utilizados para descreverem de que forma os conceitos se estruturam no mundo. Nas ontologias todos os conceitos são hierarquicamente definidos, porém existem outros relacionamentos que são definicionais, dando identidade aos conceitos e sentido ao mundo. Além dos relacionamentos de subsunção que constroem as taxonomias de conceitos, outras relações formais e materiais auxiliam na estruturação do domínio e na definição conceitual. As ferramentas de modelagem, no entanto, ainda são falhas em diferenciar os vários tipos de relacionamentos formais e materiais para atribuir as possibilidades de raciocínio automático. Em especial, relacionamentos mereológicos e partonômicos carecem de opções de implementação que permitam extrair o potencial semântico da modelagem. Este projeto de pesquisa tem como ponto de partida o estudo da literatura sobre ontologias e relações, em especial sobre relações formais e materiais, incluindo relações mereológicas e partonômicas, revisando os princípios encontrados nas ontologias. Além disso, nós identificamos os fundamentos teóricos das relações e analisamos a aplicação dos conceitos das relações sobre as principais ontologias de fundamentação em prática na atualidade. Na sequência, a partir das propostas levantadas, este trabalho propõe uma alternativa para a modelagem conceitual destas relações em uma ontologia de domínio visual. Esta alternativa foi disponibilizada na ferramenta de construção de ontologias do Projeto Obaitá, a qual está sendo desenvolvida pelo Grupo de Pesquisa de Bancos de Dados Inteligentes (BDI) da UFRGS. / Ontologies represent a shared conceptualization of a knowledge community. They are built from the description of the meaning of concepts, expressed through their attributes and their relationships. Concepts refer to the object of conceptualization, the universe of discourse. They are characterized by their attributes and domains of possible values. Relationships are used to describe how the concepts are structured in the world. In ontologies all concepts are hierarchically defined, however there are other relationships that are definitional, giving identity to the concepts and meaning to the world. In addition to the subsumption relationships that build the taxonomies of concepts, other formal and material relations assist in structuring the domain and the conceptual definition. The modeling tools, however, are still deficient in differentiating the various types of formal and material relationships in order to assign the possibilities of automated reasoning. In particular, mereological and partonomic relationships lack of implementation options that allow extracting the semantic potential when modeling. This research project takes as a starting point the study of the literature on ontologies and relations, especially on formal and material relations, including mereological and partonomic relations, reviewing the principles found on ontologies. Furthermore, we identify the theoretical foundations of the relations and analyze the application of the relations concepts to the main foundational ontologies in use nowadays. Following, from the raised proposals, this work proposes an alternative for the conceptual modeling of these relations in a visual domain ontology. This alternative has been made available on the ontology building tool of the Obaitá Project, which is under development by the Intelligent Databases Research Group (BDI) from UFRGS.

Orientador: Fernando José Von Zuben / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-17T20:59:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Azuma_ReginaMitsue_M.pdf: 2321816 bytes, checksum: 44c4417bf2a4fad2a8241c7189e4d04a (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: A classe de problemas de estoque e roteamento está presente em várias áreas, incluindo indústria automobilística e gerência de numerário no reabastecimento de caixas eletrônicos. Supondo que o fornecedor é responsável pela estocagem e distribuição dos produtos, sujeito a um conjunto de restrições, o desafio que se apresenta é a determinação de uma política ótima, mais especificamente quais clientes atender, qual quantidade a ser fornecida a cada cliente e qual rota empregar visando a minimização dos custos. Este trabalho apresenta uma proposta de solução para uma das mais comuns formulações do problema: um produto é distribuído a partir de um fornecedor para vários clientes em um horizonte de tempo definido. O transporte é realizado por um veículo de capacidade limitada. Para produzir a otimização simultânea de ambos os objetivos, minimização dos custos de transporte e estoque, a proposta segue uma abordagem multiobjetivo e se baseia no uso do algoritmo SPEA2 (do inglês, Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2), incluindo inovações na representação de soluções-candidatas, nos operadores genéticos e de busca local. A fronteira de Pareto estimada é então composta de múltiplas soluções não-dominadas, representando compromissos distintos entre custos de transporte e estoque. Como casos de estudo, são tomadas instâncias de médio porte extraídas da literatura e são geradas instâncias de grande porte. Para as instâncias de médio porte, as fronteiras de Pareto estimadas em cada caso são comparadas com as respectivas soluções ótimas da versão mono-objetivo de cada problema, pois já existe um algoritmo exato de solução para a formulação mono-objetivo de instâncias de médio porte / Abstract: The class of inventory routing problems (IRP) is present in several areas, including automotive industry and cash management for ATM networks. Given that the supplier is responsible for managing the product inventory and replenishment, subject to a set of restrictions, the challenge here is to determine an optimal policy, more specifically which retailers to serve, the quantity to deliver to each retailer and which routes to employ in order to minimize the cost. This work presents a proposal to solve one version of the IRP usually found in the scientific literature: a product is distributed from a supplier to several retailers in a defined time horizon. Shipment is performed by a vehicle with limited capacity. To perform the simultaneous optimization of both objectives, minimization of transportation and inventory costs, the proposal follows a multi-objective approach based on SPEA2 (Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2), including innovative aspects mainly associated with the representation of candidate solutions, genetic operators and local search. The Pareto front is then composed of multiple non-dominated solutions with distinct trade-offs between transportation and inventory costs. As case studies, medium size instances extracted from the literature are considered and large size instances are generated. For the medium size instances, the estimated Pareto fronts are compared, in each case, with the corresponding optimal solutions associated with the single-objective version of each problem, given that there is already an exact algorithm to solve such medium size single-objective instances / Mestrado / Engenharia de Computação / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Fernando José Von Zuben / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-18T04:29:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Coelho_GuilhermePalermo_D.pdf: 7483685 bytes, checksum: 911cf6805528b86c8b1fc0f176f47e58 (MD5) Previous issue date: 2011 / Resumo: Meta-heurísticas baseadas no paradigma de Sistemas Imunológicos Artificiais (SIAs), especialmente aquelas inspiradas na teoria da Rede Imunológica, são reconhecidamente capazes de estimular a geração de conjuntos diversos de soluções para um dado problema, mesmo utilizando-se de mecanismos muito simples de controle da dinâmica da rede. Por outro lado, na literatura de SIAs há uma série de estudos que propõem modelos computacionais mais elaborados, geralmente baseados no conceito de concentração de anticorpos, que conseguem explicar melhor o comportamento dessas redes. Diante disso, neste trabalho é proposto um novo algoritmo imunoinspirado para otimização em espaços contínuos, denominado cob-aiNet (Concentration-based Artificial Immune Network), que emprega o conceito de concentração de anticorpos para promover um melhor controle da dinâmica da rede, permitindo assim obter uma melhor cobertura das regiões promissoras do espaço de busca. Esta propriedade da cob-aiNet foi verificada em uma série de análises experimentais, nas quais o algoritmo foi comparado a outras técnicas baseadas em paradigmas distintos, além de dois outros SIAs já propostos na literatura. Os experimentos mostraram que o algoritmo cob-aiNet, além de sua capacidade de manutenção de diversidade ao longo de toda a execução, é competitivo na aproximação do ótimo global dos problemas. Diante disso, também foi proposta neste trabalho uma extensão da cob-aiNet para tratar problemas de otimização multiobjetivo, denominada cob-aiNet[MO] (Concentration-based Artificial Immune Network for Multiobjective Optimization). Assim como um conjunto bem reduzido de propostas da literatura, a cob-aiNet[MO] é capaz de tratar problemas de otimização multiobjetivo que requerem uma manutenção adequada de diversidade também no espaço das variáveis de decisão, não apenas para superar as dificuldades introduzidas pela multimodalidade mas também para facilitar o processo de escolha a posteriori da solução que será efetivamente adotada na prática. Uma série de análises experimentais foram feitas com o algoritmo cob-aiNet[MO], sendo observado que esta ferramenta apresentou resultados superiores na maioria dos problemas, tanto em aproximação da fronteira de Pareto quanto em manutenção de diversidade / Abstract: Metaheuristics based on the Artificial Immune System (AIS) framework, especially those inspired by the Immune Network theory, are known to be capable of stimulating the generation of diverse sets of solutions for a given problem, even though they generally implement very simple mechanisms to control the dynamics of the network. However, there are several studies in the AIS literature that propose more elaborate computational models, generally based on the concept of concentration of antibodies, which better explain the behavior of such networks. Therefore, in this work we propose a novel immune-inspired algorithm for real-parameter optimization, named cob-aiNet (Concentrationbased Artificial Immune Network), that adopts the concept of concentration of antibodies to better control the dynamics of the network, so that a broader coverage of promising regions of the search space can be achieved. This property of cob-aiNet was verified in a series of experimental analyses, in which the algorithm was compared to several techniques based on distinct paradigms, including two popular AISs from the literature. The experiments have shown that cob-aiNet, besides being able to maintain diversity during all the iterations, is also competitive with respect to the approximation of the global optima of the problems. Therefore, it was also proposed in this work an extension of cob-aiNet to deal with multiobjective optimization problems, which was named cob-aiNet[MO] (Concentration-based Artificial Immune Network for Multiobjective Optimization). Like a small set of techniques from the literature, cob-aiNet[MO] is capable of dealing with multiobjective optimization problems that also require a proper maintenance of diversity in the decision space, not only to overcome difficulties introduced by multimodality but also to facilitate the post-optimization decision making process. A series of experimental analyses were also made with cob-aiNet[MO], and it was observed that this algorithm presented better results in most of the considered problems, with respect to both the approximation of the Pareto front and diversity maintenance / Doutorado / Engenharia de Computação / Doutor em Engenharia Elétrica