Orientador: Romis Ribeiro de Faissol Attux / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-24T08:30:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Prampero_PauloSergio_D.pdf: 3050716 bytes, checksum: 33c3c108ea130c45777796b01de4e4ef (MD5) Previous issue date: 2014 / Resumo: Os algoritmos de otimização podem possuir características de busca local, global e multimodal. Em termos simples, os algoritmos de busca local procuram refinar uma solução inicial encontrada, promovendo a sua movimentação para o ótimo local dominante em sua vizinhança. Já os algoritmos de busca global possuem estratégias para escapar de ótimos locais, e, desta forma conseguem movimentar seus pontos de forma mais ampla pelo espaço de busca. Por fim, algoritmos multimodais procuram encontrar os vários ótimos no espaço de busca. Neste trabalho foi proposto um algoritmo de otimização multimodal, baseado em PSO, com duas inovações: o raio de repulsão com controlador de passo, e o armazenamento da região promissora. O algoritmo foi chamado de MPSO (Magnetic Particle Swarm Optimization), e possui apenas um parâmetro de configuração, o número de partículas. Ele apresentou resultados bastante interessantes nos experimentos comparativos realizados, tanto em funções benchmark quanto em uma aplicação prática. A segunda proposta foi uma metodologia de busca baseada em clusterização. Nesta metodologia, a modificação proposta translada os centroides das posições de representantes dos clusters, obtidas originalmente pelos algoritmos de clusterização clássicos, para uma região promissora no cluster, ou seja, para uma região melhor avaliada pela função objetivo, que será maximizada ou minimizada. Desta forma, a metodologia toma a forma de um operador que pode ser utilizado como pré-processador de algoritmos de otimização clássicos, sendo capaz de introduzir diversidade na população inicial, o que, como mostram os experimentos realizados, melhorou os resultados obtidos. Outras possibilidades de aplicação da ideia também são expostas e avaliadas / Abstract: Optimization algorithms have local, global and multimodal search features. In simple terms, a local search algorithm refines an initial solution by moving it towards an optimal dominant place in its neighborhood. Global search algorithms have strategies to escape from local optima, and thus can move their points more broadly throughout the search space. Finally, multimodal algorithms seek to find several global optima in the search space. In this thesis, we propose a multimodal optimization algorithm based on PSO with two innovations: the repulsion radius with step controller and the storage of promising search directions. The algorithm was named MPSO (Magnetic Particle Swarm Optimization) and has only one configuration parameter, the number of particles. It led to consistent results in benchmark-based comparative experiments and in a practical application. The second proposal was a clustering-based optimization methodology. This proposal moves the centroids from a position representative of a cluster, originally obtained by classical clustering algorithms, to a promising region in terms of an objective function to be maximized or minimized . The methodology was implemented in the form of an operator used as a pre-processor to traditional optimization algorithms. It introduced diversity in the initial population, which, as shown by the experiments,led to significant performance improvements. Other possibilities of applying this new idea are also discussed in the text / Doutorado / Engenharia de Computação / Doutor em Engenharia Elétrica

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Made available in DSpace on 2016-03-15T19:37:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rafael Silveira Xavier.pdf: 2553779 bytes, checksum: a8f662532337688fc1c41c478b790a6a (MD5) Previous issue date: 2010-12-22 / Fundo Mackenzie de Pesquisa / Molecular replication was introduced as a possible theory to explain the origin of life. Since their proposal they have been extensively studied from a biochemical perspective. This work proposes a taxonomy for the main properties of replicators that are important for building computational tools to solve complex problems as well as introduces two computational models for these entities in order to observe and analyze the behavior of these models in light of the natural properties of replicators introduced. / A replicação molecular foi introduzida como uma possível teoria para explicar a origem da vida. Desde sua proposição, ela vem sendo estudada extensivamente a partir de uma perspectiva bioquímica. Baseado na literatura de replicadores moleculares, esta dissertação organiza e propõe uma taxonomia para as principais propriedades dos replicadores que sejam interessantes para a construção de ferramentas computacionais voltadas para a solução de problemas complexos na engenharia e na computação, bem como introduz dois modelos computacionais baseado nessas entidades a fim de observar e analisar o comportamento destes modelos sob a luz das propriedades dos replicadores naturais discutidas nesta dissertação.

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:37:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Venyton Nathan Leandro Izidoro.pdf: 1903798 bytes, checksum: 9381a055579503451c2cb1fd8267f60f (MD5) Previous issue date: 2012-08-01 / The educational game Calangos is based on the ecological modeling of a real case of lizards that inhabit the Dunes of the Middle São Francisco River, in the state of Bahia - Brazil. The goal of the game is to enable students to interact with an environment that promotes a proper understanding of ecological and evolutionary processes. The game should serve as a tool to support the teaching and learning of ecology and evolution to high school students. For the Calangos Game to achieve this goal, central concepts of evolution and ecology should be properly incorporated in the game. Thus, the first scientific challenge of the project, in addition to the technological challenge of developing the game itself, is related to modeling the population dynamics and evolutionary biology in the context of Calangos. To investigate these aspects independently of the game, this dissertation proposes a simulator for Calangos, as well as a genetic-evolutionary model for the lizards. Furthermore, it performs a set of experiments that examine the ecology and evolution of the lizards in the proposed simulated environment. More specifically, four experimental scenarios and three difficulty levels for each environmental scenario are proposed to carefully analyze the dynamics of populations and the influence of the evolution on the fertility and longevity of lizards populations located within the simulated environment. The results clearly show that in a balanced environment without predators it is possible to observe a dynamic equilibrium of populations in a typical Lotka-Volterra model of population dynamics. On the other hand, it is also observed that in the most hostile environments containing large numbers of predators, the capability of evolution allows the lizard species to survive in the environment, which does not occur if the lizards evolution is disabled during the simulations. In the context of the Calangos game, the results presented here serve as the initial proof of concept necessary for the modeling of the lizards to be incorporated in the game. / O jogo eletrônico educativo Calangos é baseado na modelagem de um caso ecológico real relativo aos lagartos que habitam a região das Dunas do Médio São Francisco, no Estado da Bahia. O objetivo final do jogo é possibilitar ao estudante interagir com um ambiente que promova uma compreensão adequada de processos ecológicos e evolutivos da natureza. O jogo deve funcionar como ferramenta de apoio ao ensino e aprendizagem de ecologia e evolução no nível médio de escolaridade. Para que o Calangos atinja esse objetivo conceitos centrais de evolução e ecologia deverão ser incorporados adequadamente ao jogo. Nesse sentido, o primeiro desafio científico do projeto, que antecede aos desafios tecnológicos de desenvolvimento de jogos propriamente ditos, está relacionado à como modelar a dinâmica das populações e a biologia evolutiva no contexto do Calangos. Para investigar estes aspectos de forma independente do jogo, essa dissertação propõe um simulador para o Calangos, assim como uma modelagem genético-evolutiva para os lagartos e, na sequência, realiza um conjunto de experimentos que permitem analisar a ecologia e evolução dos lagartos no ambiente simulado. Mais especificamente, são propostos quatro cenários experimentais e três níveis de dificuldade ambiental para cada cenário, que permitirão analisar cuidadosamente a dinâmica das populações e influência da evolução na fecundidade e longevidade de populações de lagartos localizadas dentro do ambiente de simulação. Os resultados mostram que em um ambiente equilibrado e sem predadores é possível observar um equilíbrio dinâmico das populações, em um formato típico dos modelos clássicos de dinâmica populacional baseados nas equações de Lotka-Volterra. Por outro lado, observa-se também que em ambientes mais hostis contendo grande quantidade de predadores a capacidade de evolução dos lagartos permite a sobrevivência da espécie no ambiente, o que não ocorre caso os lagartos não possam evoluir durante as simulações. No contexto do jogo Calangos, os resultados apresentados aqui servem como a prova de conceito inicial necessária para a modelagem computacional dos lagartos a serem incorporados no jogo.

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:38:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RAFAEL SILVEIRA XAVIER.pdf: 6103968 bytes, checksum: 1d52ca1ae861fc2f471419697e81c42f (MD5) Previous issue date: 2015-09-16 / Universidade Presbiteriana Mackenzie / Currently, the natural sciences are taking advantage of information and computing concepts to investigate the structure of nature and the interrelationships among the various natural systems. Furthermore, scientists from various fields are arguing that nature performs computations and others argue that the basic structure of the physical world is based on informational and computational processes. Within this scenario, there is the Natural Computing, whose main premise is to assume that natural phenomena can be interpreted from a computational perspective and that these phenomena can be modeled computationally and applied in different scientific contexts. Although Natural Computing is committed with the computational interpretation of nature, there is no theoretical framework that leads to the explanation of natural systems from a computational perspective. In this context, this thesis proposes a Conceptual Framework that allows to computationally explain the structures and processes within natural systems. The Conceptual Framework is based on a set of concepts and macroconcepts and its formalization consists of two sets of tools: a conceptual map with its graphical view of macroconcepts and concepts and their relationships; and a set of UML diagrams to computationally modeling the structures, processes and subprocesses present in natural systems. Thus, the proposed Conceptual Framework brings an intuitive and visual way to understand the natural systems under a computational perspective and to guide the modeling of bioinspired algorithms. From the perspective of a bioinspired analysis of algorithms, modeling tools allow to view conceptual gaps in the algorithms. Finally, the proposed Conceptual Structure is used as a tool for the analysis and synthesis of bioinspired algorithms, more specifically to develop algorithms inspired by the behavior of bacteria. In this way, the proposed framework aims to build an analysis and synthesis tool to collaborate for the theoretical and interdisciplinary maturation of Natural Computing. / Atualmente, as ciências naturais estão se valendo de conceitos de informação e computação para investigar a estrutura da natureza e as inter-relações entre os diversos sistemas naturais. Além disso, cientistas de diversas áreas estão argumentando que a natureza realiza computações e outros defendem que a estrutura básica do mundo físico está fundamentada em processos informacionais e computacionais. Dentro deste cenário, existe a Computação Natural, cuja principal premissa é assumir que os fenômenos naturais podem ser interpretados sob uma perspectiva computacional e que esses fenômenos podem ser modelados computacionalmente e aplicados em diferentes contextos científicos. Embora a Computação Natural se comprometa com a interpretação computacional da natureza não existe um corpo teórico que permita explicar os sistemas naturais sob uma perspectiva computacional. Neste contexto, esta tese propõe uma Estrutura Conceitual, que explica computacionalmente as estruturas e processos presentes nos sistemas naturais. A Estrutura Conceitual é embasada em um conjunto de conceitos e macroconceitos e sua formalização consiste em dois conjuntos de ferramentas: um mapa conceitual que representa uma visualização gráfica dos macroconceitos e conceitos e suas relações; e um conjunto de diagramas UML para modelar computacionalmente as estruturas, processos e subprocessos presentes nos sistemas naturais. Desta forma, a Estrutura Conceitual proposta traz consigo uma forma intuitiva e visual de entender os sistemas naturais sob uma perspectiva computacional e de guiar a modelagem de algoritmos bioinspirados. Da perspectiva da análise de algoritmos bioinspirados, as ferramentas de modelagem permitem visualizar lacunas conceituais na engenharia dos algoritmos estudados. Por fim, a Estrutura Conceitual proposta é utilizada como ferramenta para o projeto e desenvolvimento (síntese) de algoritmos bioinspirados, mais especificamente para o desenvolvimento de algoritmos inspirados no comportamento das bactérias. Desta forma, a Estrutura Conceitual proposta visa a construção de um ferramental de análise e síntese que colabore para o amadurecimento teórico e interdisciplinar da Computação Natural.

Submitted by Maike Costa (maiksebas@gmail.com) on 2016-03-22T11:33:37Z No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 1643585 bytes, checksum: 5ba2336704d1de91b41bbe323ef3781e (MD5) / Made available in DSpace on 2016-03-22T11:33:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 1643585 bytes, checksum: 5ba2336704d1de91b41bbe323ef3781e (MD5) Previous issue date: 2015-05-15 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / In this paper we discuss the problem of linear tting to experimental data using a method bio-inspired of optimization, i.e., it imitates the biological concepts attempt to nd optimal or suboptimal results. The method used is the genetic algorithm (GA), AG makes use of the theory of Darwinian evolution to nd the best route for the desired maximum point. Traditionally, the linear tting is made through the method of least squares. The method is e cient, but is di cult to justify the pre-calculus classes. Therefore, the alternative AG comes as a computationally exhaustive procedure, however easy justi cation for these classes. Thus, the purpose of this study is to compare the results of linear tting for some control scenarios using this methods and certify the quality of the adjustments obtained by the approximate method. At the end of the work it was found that the results are solid enough to justify the alternative method and the proposed use of this optimization process has the potential to spark interest in other areas of mathematics. / Neste trabalho abordaremos o problema de ajuste linear para dados experimentais através de um método de otimização bio-inspirado, isto é, que mimetiza conceitos biológicos na tentativa de buscar resultados ótimos ou sub-ótimos. O método utilizado é o algoritmo genético (AG), AG faz uso da teoria da evolução Darwiniana para buscar a melhor rota para o ponto de máximo desejado. Tradicionalmente, o ajuste linear é feito através do método de mínimos quadrados. Tal método é e ciente, porém é de difícil justi cativa para as turmas pré-cálculo. Diante disso, a alternativa do AG vem como um procedimento exaustivo computacionalmente, entretanto de fácil justi cativa para essas turmas. Assim, a proposta do trabalho é comparar os resultados de ajuste linear para alguns cenários de controle através dos dois métodos e certi car a qualidade dos ajustes obtidos pelo método aproximado. No nal do trabalho constatou-se que os resultados encontrados sÿo sólidos o bastante para justi car o método alternativo e que a proposta da utilização desse processo de otimização tem potencial para despertar interesse em outras áreas da matemática.

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:37:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rodrigo Arthur de Souza Pereira Lopes.pdf: 2274739 bytes, checksum: 9c19f5e6e3196f349ff838640ac37cc9 (MD5) Previous issue date: 2011-08-10 / Universidade Presbiteriana Mackenzie / With the constant growth in the quantity of websites, and consequently the increase in content availability throughout the Internet, the development of search mechanisms that enable access to reliable information has become a complex activity. In this sense, this work presents a revision on the behavior of search mechanisms, as well as the manner through which they map information, including the study of ontologies and knowledge bases, as well as forms of knowledge representation on the Internet. These models integrate the Semantic Web, which constitutes a proposal for the organization of information. Based on these elements, a search mechanism was developed for a specific domain: videogames. This mechanism is based on the classification of electronic games by specialized review websites, where one may extract information about select titles. As such, this work is divided in four stages. Firstly, data is extracted from the aforementioned websites for previously selected titles through the use of a webcrawler. Secondly, an analysis is performed on the obtained data on two fronts, utilizing natural computing as well as power-law concepts. Next, an ontology for videogames is constructed, with its subsequent publication in a knowledge base accessible to the software. Lastly, the implementation of the actual mechanism, which will make use of the knowledge base and bring the user suggestions pertaining to his search, such as titles or related characteristics intrinsic to games that may be evaluated relating to the search. This work also hopes to present itself as a useful model that may be utilized in different domains, such as movies, travel destinations, electronic appliances and software, among others. / Com o crescimento da quantidade de websites e, consequentemente, o aumento de conteúdo disponível na Internet, desenvolver sistemas de busca que possibilitem o acesso à informação confiável tornou-se uma atividade complexa. Desta forma, este trabalho apresenta uma revisão do funcionamento dos mecanismos de busca e das formas pelas quais a informação é mapeada, o que inclui o estudo de ontologias e bases de conhecimento, bem como de formas de representação de informação na Internet. Estes modelos integram a Web Semântica, que constitui uma proposta de organização de informação. Com base nestes elementos foi desenvolvido um sistema de busca de conteúdo em um domínio específico: jogos eletrônicos. Este pauta-se na classificação de websites especializados, de onde pode-se extrair informações das resenhas disponíveis sobre os títulos escolhidos. Para tanto, a proposta divide-se em quatro fases. A primeira relaciona-se à coleta de dados dos websites mencionados por meio da implementação de um webcrawler que realiza a extração de informações de uma lista de jogos pré-determinada. Em seguida é feito o tratamento e a análise dos dados por meio de duas abordagens, que utilizam-se de computação natural e conceitos de lei de potência. Além disso, foi feita a construção de uma ontologia para estes jogos e publicação destes dados em uma base de conhecimento acessível ao software. Por último, foi implementado um mecanismo de busca que faz uso da base de conhecimento e apresenta como resultado, ao usuário, sugestões pertinentes à sua busca, como títulos ou características relacionadas. Este trabalho ainda apresenta um modelo que pode ser utilizado em outros domínios, tais como filmes, destinos de viagens, eletrodomésticos, softwares, dentre outros.

Hash tables are fast associative array implementations which became part of modern world of information technology and thanks to its simplicity became very popular among computer programmers. The choice of proper hash function is very important. Improperly selected hash function can result in poor hash table performance and its application. Currently there are many exceptional implementations of general hash functions. Such functions are not constrained to a concrete set of inputs, they perform on any input. On the other hand if we know the input domain we can design a specific hash function for desired application thus reaching better levels of performance compare to a general hash function. However hash function design is not trivial. There are no rules, standards, guides nor automated tools that would help us with such a task. In case of manual design the hash function author has to rely on his/her knowledge, experience, inventiveness and intuition. In case of such complicated tasks there is sometimes advantageous to choose a different path and use techniques such as evolution algorithms. Natural computing is an approach of certain problem solutions that are inspired by the process of species reproduction as defined by Charles Darwin. In this thesis we will design hash functions for the domain of IP addresses, that serve as an unique network device interface identifier in internet protocol networks. The chosen subset of natural computing is the genetic programming, a very specific technique that is an adequate approach to our problem thanks to its properties. Evolutionary designed hash functions offer good properties. They outperform state-of-the-art generic, human-created hash functions in terms of speed and collision resistance.

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Made available in DSpace on 2016-03-15T19:37:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Diego Gadens dos Santos.pdf: 2663525 bytes, checksum: 46be86494cd52896593a08e979b2a0ce (MD5) Previous issue date: 2012-09-14 / Fundo Mackenzie de Pesquisa / Current technologies have made it possible to generate and store data in high volumes. To process and collect information in large databases is not always as easy as creating them. Therefore, this gap has stimulated the search for efficient techniques capable of extracting useful and non-trivial knowledge, which are intrinsic to these large data sets. The goal of this work is to propose a bioinspired algorithm, based on the Boids artificial life model, which will be used to group data in dynamic environments, i.e. in databases updated over time. The Bo-ids algorithm was originally created to illustrate the simulation of the coordinated movement observed in a flock of birds and other animals. Thus, to use this algorithm for data clustering, some modifications must be applied. These changes will be implemented in the classical rules of cohesion, separation and alignment of the Boids model in order to consider the distance (similarity/dissimilarity) among objects. Thus, it creates objects that stand and move around the space, representing the natural groups within the data, and it is expected that similar ob-jects tend to form dynamic clusters (groups) of Boids in the environment, while dissimilar objects tend to keep a larger distance between them. The results presented attest the robust-ness of the algorithm for clustering time-varying data under the light of different evaluation measures and in various databases from the literature. / A capacidade de geração e armazenamento de dados proporcionada pelas tecnologias atuais levou ao surgimento de bases de dados com uma grande variedade de tipos e tamanhos. Extra-ir conhecimentos não triviais e úteis a partir de grandes bases de dados, entretanto, é uma tare-fa muito mais difícil do que a criação das mesmas. Esta lacuna tem estimulado a busca por técnicas eficientes de extração de conhecimentos intrínsecos a estes grandes conjuntos de da-dos, capazes de permitir tomadas estratégicas de decisão. Dentre as muitas tarefas da extração de conhecimentos a partir de dados, tem-se o agrupamento, que consiste na segmentação da base em grupos cujos objetos são mais parecidos entre si do que a objetos pertencentes a ou-tros grupos. Apesar de a área ser bastante ativa, pouco tem sido feito no sentido de desenvol-ver e investigar algoritmos de agrupamento para dados variantes no tempo, por exemplo, tran-sações financeiras, dados climáticos, informações e mensagens postadas em redes sociais e muitos outros. Tendo em vista a relevância prática desse tipo de análise e o crescente interesse pelos algoritmos inspirados na biologia, este trabalho tem como objetivo propor um algoritmo bioinspirado, baseado no modelo de vida artificial de Boids, para realizar o agrupamento de dados variantes no tempo. O algoritmo de Boids foi inicialmente criado para demonstrar ape-nas a simulação da movimentação coordenada observada em uma revoada de pássaros. A fim de utilizar este algoritmo para a tarefa de agrupamento de dados, algumas modificações tive-ram de ser propostas nas regras clássicas de coesão, separação e alinhamento dos Boids. Desta forma, foram criados objetos que se posicionam e se movimentam no espaço, de maneira a representar os grupos naturais existentes nos dados. A característica dinâmica intrínseca dos Boids tornou o algoritmo proposto, denominado dcBoids (dynamic clustering Boids), um can-didato natural para a resolução de problemas de agrupamento de dados variantes no tempo. Os resultados obtidos atestaram a robustez do método em seu contexto de aplicação, sob a pers-pectiva de diferentes medidas de avaliação de desempenho e quando aplicado a várias bases de dados da literatura com dinâmicas inseridas artificialmente.