Made available in DSpace on 2014-06-12T15:58:32Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo4644_1.pdf: 786298 bytes, checksum: 183a6be898447cd02d906ef7b54e13a9 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2003 / Um grupo de agentes pode ser usado para realizar tarefas de patrulhamento em uma variedade de domínios, desde administração de redes de computadores a jogos de computadores. Apesar de seu grau elevado de aplicabilidade, arquiteturas multiagente para patrulhamento ainda não foram pr ofundamente estudadas. Por isso, o grupo de Inteligência Artificial do CIn-UFPE tem desenvolvido um trabalho pioneiro sobre o tema, o qual já rendeu uma dissertação de mestrado e algumas publicações. Essa nova dissertação r eflete sobre o problema da patrulha de uma f orma mais geral, enriquece a r epresentação do ambiente a ser patrulhado ao utilizar grafos com pesos e propõe arquitetur as mais avançadas para resolver o problema. A fim de realizar esse estudo, além de propor novas ar quiteturas de sistemas multiagentes, foram repensados os cr itérios de avaliação que deveriam ser utilizados, criados novos cenários de experimentação e modificado o simulador de patr ulhamento já desenvolvido

Made available in DSpace on 2014-06-12T16:01:13Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7179_1.pdf: 868288 bytes, checksum: df107b96148023142bed070723decd67 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2005 / A tarefa de patrulha pode ser encontrada em diferentes domínios, desde administração de redes de computadores a simulações de jogos de guerra. Esta é uma tarefa multi-agente complexa, que requer que os agentes participantes coordenem as suas tomadas de decisão de modo a obter um bom desempenho para o grupo como um todo. Neste trabalho, é mostrado de que maneira a tarefa da patrulha pode ser modelada como um problema de aprendizagem por reforço (AR), permitindo uma adaptação contínua e automática das estratégias dos agentes ao ambiente. Nós demonstramos que um comportamento cooperativo eficiente pode ser obtido utilizando técnicas padrão de AR, como Q-Learning, para treinar os agentes individualmente. É feita uma análise detalhada da optimalidade das soluções propostas e os resultados obtidos constituem um caso de estudo positivo no uso de técnicas de aprendizagem por reforço em sistemas multi-agentes. As reflexões e técnicas apresentadas são igualmente valiosas para outros problemas que compartilham propriedades similares. Além disto, a abordagem proposta é totalmente distribuída, o que a torna computacionalmente eficiente. A avaliação empírica comprova a eficácia da mesma, e torna este trabalho uma primeira abordagem de sucesso na obtenção de uma estratégia adaptativa para tal tarefa

CAPES / Estudos mostram que a violência nas escolas resulta em consequências prejudiciais para as vítimas e para a sociedade. Entre os principais meios de prevenção da violência escolar tem-se o patrulhamento policial como o mais efetivo. O patrulhamento policial escolar é realizado por viaturas policiais que atendem a uma rede de escolas e consiste na manutenção das viaturas em cada escola da rede por um determinado período de tempo (patrulhamento de rotina). Contudo, durante o patrulhamento de rotina, as viaturas devem prestar atendimento imediato a chamadas de emergência em escolas da rede que não estejam sendo patrulhadas naquele momento (patrulhamento emergencial). O presente trabalho propõe um método baseado em modelos matemáticos para auxiliar o programa de patrulha escolar na definição das rotas de patrulhamento de rotina e rotas emergenciais. A abordagem aplicada para resolver o problema foi a de algoritmos de grafos. O patrulhamento de rotina foi por meio do Problema do caixeiro viajante e solucionado por meio da heurística do vizinho mais próximo e da meta-heurística de Busca tabu. A situação de emergência foi modelada utilizando o Caminho mais curto e as rotas emergenciais foram determinadas por meio do algoritmo de Floyd-Warshall. Um estudo de caso em uma rede de escolas foi utilizado para demonstrar a utilização do método. Os resultados mostram que o método proposto é efetivo para tratar o problema de seleção de rotas de patrulhamento escolar em cidades com restrições de recursos tecnológicos. / Studies have shown that school violence produces harmful effects on victims and society alike. Police patrols have proved to me the most effective among the main forms of preventing school violence. School police patrols take place using squad cars that serve a network of schools and consist of placing vehicles at network schools for a given period of time (routine patrol). Nevertheless, during routine patrol police vehicles must immediately answer emergency calls at network schools that are not being patrolled at that moment (emergency patrolling). This work proposes a method based on mathematical models to assist the school patrol program in defining the routes for routine patrol and emergency routes. The approach used to solve the problem consisted of graph algorithms. Routine patrol was treated as a model of the Traveling Salesman Problem, and was solved using the Nearest Neighbor Heuristic and Tabu Search metaheuristic. The emergency situation was modeled using the Shortest Path Problem, and emergency routes were determined through the Floyd-Warshall algorithm. A case study was used to demonstrate the application of the method. Results show that the proposed method is effective to treat the problem of route selection for school patrols in cities with shortcomings in technological resources.

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:55:45Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo2286_1.pdf: 1818614 bytes, checksum: bde38ef39500718996aa2511dab57905 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2008 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Apesar de sistemas multiagentes estarem se tornando cada vez mais comuns no desenvolvimento de software, há ainda que se chegar a um consenso sobre como modelar e comparar diferentes soluções de sistemas multiagentes para um mesmo problema. Em outras palavras, os pesquisadores de tal área ainda estão à procura de benchmarks que sirvam de referência para a comparação de abordagens distintas. Dada a importância do estabelecimento de benchmarks para sistemas multiagentes, uma questão que surge entre os pesquisadores da área de patrulhamento é a possibilidade e o potencial do problema do patrulhamento como um destes benchmarks. Apesar da quantidade de trabalho produzido até este ponto, tem-se encontrado dificuldades para comparar precisamente as soluções propostas para o patrulhamento. Estas dificuldades remetem principalmente à ausência de ferramentas (em especial um simulador unificado) que permitam aos estudiosos se concentrarem na solução do problema em si, e não na sua representação. Partindo deste cenário, este trabalho tem como objetivo discutir o estabelecimento do patrulhamento enquanto um benchmark para sistemas multiagentes. Adicionalmente, como um primeiro passo no sentido de preencher as lacunas que dificultam tal estabelecimento, introduz-se o SimPatrol, um novo simulador voltado para a tarefa de patrulhamento, fortemente inspirado pelos simuladores da RoboCup e TAC. Novos resultados são produzidos a partir de uma avaliação de parte das técnicas propostas pelas pesquisas anteriores frente às novas funcionalidades implementadas pelo simulador, em especial a inédita medida de ociosidade dos vértices, que leva em consideração o tempo de raciocínio gasto pelos patrulheiros

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-03-09T12:13:05Z No. of bitstreams: 1 rafaeljosefonsecadesa.pdf: 2699281 bytes, checksum: ca2455c138265324b1a8fcbb6075da41 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-03-10T12:58:01Z (GMT) No. of bitstreams: 1 rafaeljosefonsecadesa.pdf: 2699281 bytes, checksum: ca2455c138265324b1a8fcbb6075da41 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-10T12:58:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 rafaeljosefonsecadesa.pdf: 2699281 bytes, checksum: ca2455c138265324b1a8fcbb6075da41 (MD5) Previous issue date: 2016-09-09 / Com a evolução da tecnologia, estão aumentando as aplicabilidades dos robôs em nosso meio. Em alguns casos, a utilização de sistemas com múltiplos robôs autônomos trabalhando em cooperação se torna uma ótima alternativa. Há várias pesquisas em andamento na área de robótica com o intuito de aprimorar estas tarefas. Entre estas pesquisas estão os sistemas de patrulhamento. Neste trabalho, o sistema de patrulhamento utilizando múltiplos robôs é implementado considerando a série de chegada de alertas nas estações de monitoramento e o robô pode andar somente em uma única direção. Devido ao número de estações que podem entrar em alerta e ao número de robôs, o controle desse sistema se torna complexo. Como a finalidade de um sistema de patrulhamento é atender possíveis alertas de invasores, é imprescindível que haja uma resposta rápida do controlador responsável para que um robô logo seja encaminhado com o propósito de atender a esse alerta. No caso de sistemas com múltiplos robôs, é necessário que haja uma coordenação do controlador para que os robôs possam atender o máximo de alertas possíveis em um menor instante de tempo. Para resolver esse problema, foi utilizado um controlador composto por uma técnica inteligente de otimização bioinspirada chamada de “Algoritmo Genético” (AG). Este controlador centraliza todas as decisões de controle dos robôs, sendo responsável por orientá-los em relação aos movimentos e captação de informação. As decisões são tomadas com o intuito de maximizar a recompensa do sistema. Esta recompensa é composta pelo ganho de informação do sistema e por uma penalização gerada pela demora em atender aos alertas ativados. Foram feitas simulações com a intenção de verificar a eficácia desse controlador, comparando-o com um controlador utilizando heurísticas pré-definidas. Essas simulações comprovaram a eficiência do controlador via Algoritmo Genético. Devido ao fato do controlador via AG analisar o sistema como um todo enquanto que o controlador heurístico analisa apenas o estágio atual, foi possível observar que a distribuição dos robôs no mapa permitia um atendimento mais ágil às estações com alerta ativados, assim como uma maior aquisição de informações do local. Outro fato importante foi em relação à complexidade do sistema. Foi notado que quanto maior a complexidade do sistema, ou seja, quanto maior o número de robôs e de estações, melhor era a eficiência do controlador via Algoritmo Genético em relação ao controlador heurístico. / New technologies have been considerable advances, and consequently, thus allows the robot appearance as an integral part of our daily lives. In recent years, the design of cooperative multi-robot systems has become a highly active research area within robotics. Cooperative multi-robot systems (MRS) have received significant attention by the robotics community for the past two decades, because their successful deployment have unquestionable social and economical relevance in many application domain. There are several advantages of using multi-robot systems in different application and task. The development and conception of patrolling methods using multi-robot systems is a scientific area which has a growing interest. This work, the patrol system using multiple robots is implemented considering the series of arrival of alerts in the monitoring stations known and the robot was limited to move in one direction. Due to the large number of stations that can assume alert condition and due to the large number of robots, the system control becomes extremely complex. Patrol systems are usually designed for surveillance. An efficient controller permits a patrol in a way that maximizes their chances of detecting an adversary trying to penetrate through the patrol path. The obvious advantage of multi-robot exploration is its concurrency, which can greatly reduce the time needed for the mission. Coordination among multiple robots is necessary to achieve efficiency in robotic explorations. When working in groups, robots need to coordinate their activities. However, a Genetic Algorithm approach was implemented to carryout an optimized control action provided from the controller. In fact the controller determines the robot's behavior. The decision strategies are implemented in order to maximize the system response. The present work deals with a computational study of controller based on Genetic Algorithm and it comparison with another controller based pre-defined heuristics. The simulation results show the efficiency of the proposed controller based on Genetic Algorithm, when compared with the controller based on heuristics. The right decisions from the controller based on Genetic Algorithm allowed a better distribution of the robots on the map leading to fast service stations with active alert, as well as increased acquisition of location information. Another important fact was regarding the complexity of the system. Also, as a result, it was noticed an excellent efficiency of the controller based on Genetic Algorithm when the existence of the large number of robots and stations.

Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2016-02-15T08:18:36Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 975311 bytes, checksum: 2370ab5f5a769402c498fc4adcc292cb (MD5) / Made available in DSpace on 2016-02-15T08:18:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 975311 bytes, checksum: 2370ab5f5a769402c498fc4adcc292cb (MD5) Previous issue date: 2015-09-24 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O provimento de segurança pública é uma questão de grande relevância na administração pública e que interfere diretamente na qualidade de vida das pessoas. Dentre vários fatores que podem tornar uma sociedade mais ou menos segura, está a boa organização e o uso das forças policiais. Este trabalho apresenta uma abordagem computacional baseada em técnicas de Pesquisa Operacional para o problema de alocação de forças policiais em uma área urbana. Tal problema consiste em determinar onde unidades policiais, a pé ou em algum veículo, devem ser posicionadas de forma a prover uma cobertura eficiente de uma área, de acordo com critérios pré-determinados. São apresentados dois modelos matemáticos para descrever o problema. O primeiro é um modelo determinístico baseado no modelo de cobertura máxima gradual e no modelo de cobertura máxima com restrições de obrigatoriedade de proximidade. Ele aparece em duas versões, com poucas diferenças entre si, sendo a última mais rápido de ser resolvido por softwares de otimização inteira-mista, tal como o CPLEX. Além da solução exata, foram propostos algoritmos baseados em simulated annealing e busca tabu para resolução de grandes instâncias. O segundo modelo é estocástico, baseado na teoria das filas, no Modelo De Filas em Hipercubo (Hypercube Queuing Model ), no MERLP(Maximal Expected Response Location Problem) e no primeiro modelo. Para este modelo, foi proposta uma heurística baseada no VND (Variable Neighborhood Descent), com inicialização por busca tabu. / The public security provision is a matter of great importance in public administration that directly affects the quality of life. Among many factors that can turn a society a more or less safe, is the good organization and use of police forces. This work presents a computational approach based on Operations Research techniques to the problem of police forces allocation in an urban area. Such problem is to define where police units, on foot or in a vehicle, should be positioned to provide efficient coverage of an area, according to predetermined criteria. Two mathematical models are presented to describe the problem. The first is a deterministic model based on gradual maximum coverage model and maximum coverage model with proximity mandatory restrictions. It appears in two versions, with few differences between them, and the last is faster to be solved by a mixed-integer optimization software, such as CPLEX. Besides the exact solution we have proposed algorithms based on simulated annealing and tabu search for solving large instances. The second model is stochastic, based on queuing theory, the Hypercube Queuing Model, the MERLP (Maximal Expected Response Location Problem) and the first model. For this mo- del, a heuristic based on VND (Variable Neighborhood Descent) was proposed, using a tabu search to provide a initial solution.