O problema de cortes irregulares consiste em determinar a melhor maneira de cortar placas retangulares para produzir peças irregulares. Cada peça deve ser produzida para atender a uma demanda pré-definida. A perda total de material deve ser minimizada. A estratégia de resolução consiste em agrupar peças irregulares em módulos retangulares e definir padrões de corte regulares. A partir de então, define-se um padrão de corte irregular. O modelo de geração de colunas de Gilmore e Gomory foi utilizado. / The irregular two-dimensional cutting problem consists In determining the best way of cutting large rectangles in order to provide irregular pieces. A previous defined demand of each piece has to be satisfied. The objective is to minimize the total waste. The solving strategy consists in gathering irregular pieces into a rectangular module and then define; regular cutting patterns After that, one defines a irregular cutting pattern using CAD tools. The Gilmory & Gomory\'s model of column generating was used.

Sinais podem ser amostrados, armazenados e reproduzidos por computadores digitais. Adicionalmente, sinais podem ser analisados de modo que formas comportadas de sua representação possam ser extraídas, economizando o espaço de memória necessário para o armazenamento. A transformada de Fourier tem sido tradicionalmente utilizada para este fim. Este trabalho trata da utilização da transformada Karhunen-Loeve como método alternativo de representação de tons musicais, possibilitando grande economia de recursos computacionais comparada com a transformada de Fourier. / Signals can be sampled, stored and played back by digital computers. Furthermore, signals can be analized in such a way that compressed forms of their representation can be extracted, reducing the amount of memory needed to store them. The Fourier transform have been traditionally used in this way. This dissertation deals with the use of the Karhunen-Loeve transform as an alternative method of representing a particular and dynamic signal, the musical tones, allowing bigger savings of computing resources, as compared to the Fourier transform.

Não disponível / Suppose an autonomous functional differential equation has an orbit Γ which is homoclinic to a hyperbolic equilibrium point. Our aim is to study a procedure for determining the behavior of solutions, close to Γ, of a functional differential equation which is a nonautonomous periodic perturbation of the original one. This procedure uses exponential dichotomies and the Fredholm alternative.

Veículos aéreos não tripulados (UAVs - Unmanned Aerial Vehicles) têm sido projetados para cumprir missões de reconhecimento e transporte. Podem ser controlados do solo ou operar de forma autônoma em missões pré-programadas. O projeto ARARA - Autonomous and Radiu-Assisted Reconnaissance Aircrafi (Aeronaves de Reconhecimento Assistidas por Rádio e Autônomas), está centrado no desenvolvimento de UAVs para aplicação em agricultura de precisão e monitoramento ecológico, entre outras possibilidades. O projeto está dividido em quatro fases. Cada fase representa um marco na direção do objetivo final que consiste no cumprimento de missões completamente automáticas. Sistemas diferentes são definidos em cada fase com níveis crescentes de complexidade e aplicação. Este trabalho está inserido na fase III do projeto ARARA. Seu objetivo principal é o desenvolvimento de um sistema de comunicação entre uma aeronave autônoma e uma estação no solo. O sistema de comunicação desenvolvido é baseado em comunicação por satélite, provendo um canal confiável de comunicação de ampla cobertura geográfica para controle e monitoramento da missão realizada pela aeronave. Além de ser capaz de transmitir comandos para intervenção em missões previamente programadas, o sistema também permite o recebimento de imagens e dados dos sensores a bordo da aeronave. / Unmanned Aerial Vehicles (UAV) have been designed to perform reconnaissance missions and transportation. They can be controlled by a ground control station or can operate in autonomous pre-programmed missions. The ARARA (Autonomous and Radio-Assisted Reconnaissance Aircraft) project is concemed in developing UAVs to be used in precision agriculture and ecological surveillance, between other applications. The project has four phases. Each phase is a mark toward the finai objective that consists in performing completely automatic missions. Different systems are defined in each phase with increasing complexity leveis and applications. This research is inserted in phase III of ARARA project. The main objective is to develop a communication system between an autonomous aircraft and a ground station. The communication system developed is based on satellite communication, providing a reliable channel of a wide geographical coverage to control and monitor missions performed by the aircraft. Besides it can transmit commands to change pre-programmed missions, the system also provides images and data from aircraft on-board sensors.

Os métodos de pontos interiores primal-dual c preditor-corretor são desenvolvidos para o problema, de fluxo de potência ótimo AC e a estrutura, matricial resultante é estudada. Foi adotada a, representação do problema, através de coordenadas cartesianas das tensões uma vez que neste modelo a Hessiana do problema é constante e a expansão em Taylor é exata para o termo de ordem dois. Além disso, o cálculo do termo de correção do método preditor-corretor pode ser feito de forma menos custosa computacionalmente. Por outro lado, a vantagem em se trabalhar com coordenadas polares, que modelam mais facilmente os limites de magnitude de tensão, perde importância devido ao tratamento de desigualdades eficiente proporcionado pelos métodos de pontos interiores, permitindo uma, revisão dos procedimentos geralmente adotados. Assim, a utilização de coordenadas cartesianas surge como uma abordagem natural, pois apresenta uma formulação mais simples que as coordenadas polares. A aplicação do método de Newton às condições de otimalidade leva a um método de pontos interiores primal-dual específico para, este modelo. As condições de otimalidade por sua, vez podem ser obtidas através da função lagrangiana, do problema onde; as restrições de desigualdade são representadas por funções de barreira logarítmicas das variáveis de folga. Antes da aplicação do método, o número de variáveis do problema é reduzido através da, eliminação de variáveis duais livres, que serão calculadas no final. Esta redução não altera, a estrutura esparsa do problema. O sistema linear resultante pode então ser reduzido a duas vezes a quantidade do número de barras da rede de transmissão. Além disso, a matriz resultante é simétrica em estrutura. Esta característica pode ser explorada de forma eficiente reduzindo o esforço computacional por iteração. / The primal-dual interior point methods are developed to the AC optimal power flow and lhe resulting matricial structure is studied. The representation of the tensions through eartesian coordinates is adopted, once that Hessian of the problem is constant and the expansion in Taylor is accurate for the second order term. The advantage of working with polar coordinates, that easily model the tension magnitudes, lose importance due to lhe efficient treatment of inequalities proportionated by the interior point methods. These methods are developed applying Newton\'s methods to the optimality conditions of the problem. Before the application of the method, the number of variables of the problem is reduced through the elimination of free dual variables. This reduction does not modify the sparse pattern of the problem. The linear system obtained can be reduced to the dimension of twice the number of buses. Moreover, such matrix is symmetric in structure. This feature can be explored reducing the computational effort per iteration.

O Aprendizado de Máquina é uma importante área de pesquisa em Inteligência Artificial pois a capacidade de aprender é essencial para um comportamento inteligente. Em particular, um dos objetivos da pesquisa em Aprendizado de Máquina é o de auxiliar o processo de aquisição de conhecimento facilitando a construção de Sistemas Baseados em Conhecimento. Uma das formas de aprendizagem é por generalizações, isto é, através de processos indutivos. São várias as estratégias desenvolvidas para Aprendizado de Máquina por Indução. Uma delas está baseada na construção de árvores de decisão. Esta estratégia abrange uma determinada família de sistemas de aprendizado por indução: a família TDIDT - Top Down Decision Trees. Neste trabalho são apresentadas algumas estratégias de Aprendizado de Máquina, dando ênfase aos sistemas da família TDIDT, bem como detalhes da implementação realizada. Mostra-se que é possível realizar uma implementação geral dos algoritmos desta família. Mostra-se também a importância dos diversos mecanismos de poda em árvores de decisão. Um método de poda específico é usado para podar árvores geradas em diversos domínios. Os resultados obtidos evidenciam que este método reduz a complexidade da árvore e produz ganhos significativos na classificação por ela realizada. / Machine Learning is an important research area of Artificial Intelligence, since the ability to learn is central to intelligent bahavior. Making generalizations - induction - is the means by which humans learn most of their knowledge. In this work we describe several approaches to Machine Learning and concetrate our attention on a family of learning systems called TDIDT - Top Down Induction Decision Trees. The task of these systems in to induce general descriptions of concepts, from examples of this concepts, using decision trees as a knowledge formlism. Although decision trees are a simple formalismm the learning methodologies used by the TDIDT family are less complex than the mehodologies used by other systems that employ a more powerful language to express the results of the learning process. Nevertheless, decision trees are capable of capturing knowledge which is useful to solve difficult problems. In general, TDIDT family\'s algorithms develops a decision tree from a set of examples in three main stages: construction of the tree to classify the examples, pruning such a tree to give statistical reliability and processing of the pruned tree to improve understandability. In this work the first two stages are considered. Related to the first stage, we propose an efficient Prolog implementation for the construction of decision trees. The decision tree is grown by choosing, at each node, the attribute which divides \"best\" the set of examples considered. In this particular implementation the attribute is chosen by an entropy measure, although it is simple to redefine and implement in the system another kind of measure. Related to the second stage we propose a pruning method which estimates the classification errors in the nodes of the decision tree peviously constructed and then, considering this errors, decides whether to prune certain subtrees. This method was applied to several domaiins and sets of data to measure the size of the pruned tree and its accuracy. Results show that the complexity of the pruned decision tree decreases while its accuracy invreases; both measures are heavily dependent on the domain.

Não disponível / Not available

A construção do Núcleo de um Sistema Especialista pode ser facilitada se for realizada dentro de um ambiente que permita articular, bem como alterar os diversos subsistemas que o constituem tal que estes possuam características apropriadas para manipular Bases de Conhecimentos com características diferentes. Neste trabalho é apresentada a implementação de cada um dos subsistemas que constitui este ambiente. As implementações realizadas são abertas, ou seja, é permitido que o projetista do SE se utilize tanto de um subconjunto das facilidades fornecidas, bem como respeitando algumas condições que troque algumas estruturas e redefina e/ou incremente o código dos subsistemas. O usuário pode interagir com este ambiente, de maneira a adequar o Núcleo de Sistema Especialista à manipulação da Base de Conhecimento de seu interesse. Este ambiente, implementado na linguagem de programação lógica Prolog para microcomputadores IBM PC - compatível, leva em consideração a maioria dos problemas encontrados na construção de núcleos específicos e é dirigido a usuários não leigos em Sistemas Especialistas e Prolog. / The process of constructing Expert Systems can be simplified if it is developed modularly as an independent knowledge base plus augmented meta-interpreters which can be tailored and combined as required. In this work we describe a tool based on this idea which is part of an environment for developing Expert Systems. This tool allows the user to choose the facilities needed to manipulate an especific knowledge base from several meta-interpreters that perform different functions. Eventually, when the system is debugged and ready for regular use, the collection of knowledge base and meta-interpreters can be mixed into an efficient program. We also discuss inherent problems in manipulating this tool and how they may be solved in order to achieve the final environment. The system has been written in Prolog and is currently running in Arity Prolog version 5.1 on IBM-PC based microcomputers.

Nesta dissertação é estudada a classe dos métodos de Runge-Kutta e também do tipo Rosenbrock para a solução de Equações Diferenciais Ordinárias. Atenção especial é dedicada aos métodos de Rosenbrock-Wanner (ROW) métodos, os quais são extensões dos métodos clássicos de Rosenbrock. Um procedimento é apresentado para a obtenção dos métodos de Rosenbrock-Wanner de quarta ordem A-estáveis e um método com estas propriedades é mostrado. Isto é confirmado por resultados numéricos. Todo o estudo, aqui apresentado, baseia-se na teoria dos grafos ao estilo de J.C.Butcher. / This work is concerned with Runge-Kutta and Rosenbrock methods for numerical solution of Ordinary Differential Equations. Special attention is devoted to an extension of the classical Rosenbrock method, namely the Rosenbrock-Wanner (ROW) methods. A procedure for obtaining forth order A-stable ROW methods is presented and a method with these properties is exhibited. This is confirmed by numerical results. The whole study is based on graphs theory in Butcher\'s like style.

Este trabalho aborda, apenas, sistemas de Equações Algébrico-Diferenciais(EAD) de índice zero ou um. Estudaremos as propriedades de ordem e convergência do método diferenças para trás (BDF) e principalmente do método de Runge-Kutta Implícito (RKI), Também, descreveremos os algoritmos provenientes destes métodos, quando aplicados em sistemas de EAD de índice zero ou um. Por último, faremos uma comparação numérica entre os método BDF e método de Runge-Kutta Implícito usando dois códigos representativos, sendo eles DAS SL e RADAUS, respectivamente. / This work is concerned With the numerical solution of DifferentialAlgebraic Equations (DAE) of index zero and one. Among the numerical methods for solving DAE\'s we give special attention to Backward DifferentiationFormulas (BDF) and Implicit Runge- Kutta (IRK) methods. A defailed study of order of convergence for these methods is presented. A description of the algorithms employed for solving DAE\'s of index zero and one is also considered. Finally we compare the performance of the two methods by using two known codes: DAS SL and RADAUS. Numerical results are presented.