Made available in DSpace on 2015-05-14T12:36:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 1608529 bytes, checksum: 06fa4bcadb445d4cf1a5c20f034c323b (MD5) Previous issue date: 2012-08-23 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Data mining has become an important activity for decision-making in large and small companies since it allows the extraction of relevant and non-trivial information so that corrections and adjustment in administrative and economic strategies could be selected. Consequently, an increase in the geographical data storage is seen in such a way that conventional data mining cannot carry out the extraction of knowledge from a high dimension database. According to the current literature, there are few tools capable of extracting knowledge from geographical data, mainly if the database is made of conventional (numeral and textual) and geographical (point, line and polygon) data. The aim of this study is to present a new algorithm for spatial data mining DMGP using the two types of data to carry out the information extraction from a determined base. This algorithm is based on the DMGeo algorithm which also seeks to extract knowledge from the two types of data. These algorithms are based on Genetic Programming and were developed to obtain classification rules of patterns existing in the numeral and geographical attributes. To obtain a better performance for the DMGeo, the use of meta-heuristic GRASP and ILS in the performance of DMGP algorithm was proposed to improve the individuals from the generated population . GRASP and ILS were used to generate the initial population and disturb some individuals aiming at finding better solutions. / A mineração de dados tornou-se uma importante atividade para o processo de tomada de decisão para grandes ou pequenas corporações, pois a partir dela é possível extrair informações relevantes e não triviais de forma que correções e ajustes em estratégias econômicas e administrativas possam ser selecionadas. Assim, vê-se um aumento no armazenamento de dados geográficos, de tal maneira que a mineração de dados convencionais não suporta realizar a extração de conhecimento em um banco de dados de elevada dimensão. De acordo com a literatura atual, poucas ferramentas capazes de extrair conhecimento a partir de dados geográficos são encontradas, principalmente, quando a base de dados é composta por dados convencionais (numéricos e textuais) e geográficos (ponto, linha e polígono). Este trabalho tem como objetivo principal apresentar um novo algoritmo, chamado DMGP, para a atividade de mineração de dados espaciais utilizando os dois tipos de dados para realizar a extração de informações de uma determinada base. O algoritmo em questão tem como base o algoritmo DMGeo que, por sua vez, também visa extrair conhecimento a partir dos dois tipos de dados. Estes algoritmos são baseados na Programação Genética e foram desenvolvidos a fim de obter regras de classificação de padrões existentes nos atributos numéricos e geográficos. Visando obter um melhor desempenho para o DMGeo, foi proposto a utilização das meta-heuríticas GRASP e ILS no funcionamento do algoritmo DMGP para aperfeiçoar os indivíduos das populações geradas. Tais meta-heurísticas foram usadas para gerar a população incial e para realizar uma perturbação de alguns indivíduos, com o intuito de encontrar soluções melhores.

Esta dissertação apresenta um sistema de indução de classificadores fuzzy. Ao invés de utilizar a abordagem tradicional de sistemas fuzzy baseados em regras, foi utilizado o modelo de Árvore de Padrões Fuzzy(APF), que é um modelo hierárquico, com uma estrutura baseada em árvores que possuem como nós internos operadores lógicos fuzzy e as folhas são compostas pela associação de termos fuzzy com os atributos de entrada. O classificador foi obtido sintetizando uma árvore para cada classe, esta árvore será uma descrição lógica da classe o que permite analisar e interpretar como é feita a classificação. O método de aprendizado originalmente concebido para a APF foi substituído pela Programação Genética Cartesiana com o intuito de explorar melhor o espaço de busca. O classificador APF foi comparado com as Máquinas de Vetores de Suporte, K-Vizinhos mais próximos, florestas aleatórias e outros métodos Fuzzy-Genéticos em diversas bases de dados do UCI Machine Learning Repository e observou-se que o classificador APF apresenta resultados competitivos. Ele também foi comparado com o método de aprendizado original e obteve resultados comparáveis com árvores mais compactas e com um menor número de avaliações. / This work presents a system for induction of fuzzy classifiers. Instead of the traditional fuzzy based rules, it was used a model called Fuzzy Pattern Trees (FPT), which is a hierarchical tree-based model, having as internal nodes, fuzzy logical operators and the leaves are composed of a combination of fuzzy terms with the input attributes. The classifier was obtained by creating a tree for each class, this tree will be a logic class description which allows the interpretation of the results. The learning method originally designed for FPT was replaced by Cartesian Genetic Programming in order to provide a better exploration of the search space. The FPT classifier was compared against Support Vector Machines, K Nearest Neighbour, Random Forests and others Fuzzy-Genetics methods on several datasets from the UCI Machine Learning Repository and it presented competitive results. It was also compared with Fuzzy Pattern trees generated by the former learning method and presented comparable results with smaller trees and a lower number of functions evaluations.

Os algoritmos evolutivos são métodos heurísticos utilizados para a solução de problemas de otimização e que possuem mecanismos de busca inspirados nos conceitos da Teoria de Evolução das Espécies. Entre os algoritmos evolutivos mais populares, estão os Algoritmos Genéticos (GA) e a Programação Genética (GP). Essas duas técnicas possuem como ponto em comum o uso pesado do operador de recombinação, ou \"crossover\" - mecanismo pelo qual novas soluções são geradas a partir da combinação entre soluções existentes. O que as diferencia é a flexibilidade - enquanto que nos algoritmos genéticos as soluções são representadas por códigos binários, na programação genética essa representação é feita por algoritmos que podem assumir qualquer forma ou extensão. A preferência pelo operador de crossover não é simplesmente uma característica em comum das duas técnicas supracitadas, mas um poderoso diferencial. Na medida em que os indivíduos (as soluções) são selecionados de acordo com a respectiva qualidade, o uso do operador crossover tende a aumentar mais rapidamente a qualidade média da população se as partes boas de cada solução combinada (os \"building blocks\") forem preservadas. Holland [1975] prova matematicamente que sob determinadas condições esse efeito ocorrerá em algoritmos genéticos, em um resultado que ficou conhecido como \"Schema Theorem of GAs\". Entretanto, a implementação prática de GA (e, em especial, de GP) geralmente não ocorre segundo as condições supostas neste teorema. Diversos estudos têm mostrado que a extensão variável das estruturas utilizadas em GP dão um caráter de mutação ao operador de crossover, na medida em que a seleção aleatória dos pontos de combinação pode levar à destruição dos building blocks. Este trabalho propõe um novo operador de crossover, baseado em uma técnica de meta-controle que orienta a seleção dos pontos para a recombinação das soluções, respeitando o histórico de recombinação de cada ponto e a compatibilidade semântica entre as \"partes\" de cada solução que são \"trocadas\" neste processo. O método proposto é comparado ao crossover tradicional em um estudo empírico ligado à área Financeira, no qual o problema apresentado consiste em replicar a carteira de um fundo de investimentos setorial. Os resultados mostram que o método proposto possui performance claramente superior ao crossover tradicional, além de proporcionar a emergência de semântica entre as soluções ótimas. / Evolutionary algorithms are heuristic methods used to find solutions to optimization problems. These methods use stochastic search mechanisms inspired by Natural Selection Theory. Genetic Algorithms and Genetic Programming are two of the most popular evolutionary algorithms. These techniques make intensive use of crossover operators, a mechanism responsible for generating new individuals recombining parts of existing solutions. The choice of crossover operator to be used is very important for the algorithms´ performance. If individuals are selected according to the fitness, the use of crossover operator helps to quickly increase the average quality of the population. In GA we also observe the emergence of \"building blocks\", that is, encapsulated parts of good solutions that are often preserved during the recombination process. Holland [1975] proves that, under some conditions, this phenomenon will occur in GAs. This result is known as Schema Theorem of GAs. However, practical implementations of these algorithms may be far away from the conditions stated in Holland´s theorem. In these non-ideal conditions, several factor may contribute to higher rates of destructive crossover (building blocks destruction). This work proposes a new crossover operator, based on a meta-control technique that drives selection of crossover points according to recombination history and semantic compatibility between the code blocks to be switched. The proposed method is compared to common crossover in a case study concerning the replication of an investment fund. Our results show that the proposed method has better performance than the common crossover. Meta-control techniques also facilitate the emergence of building blocks that, in turn, give raise to emergent semantics that can be used to give meaning or interpretations to an optimal solution and its components.

Orientador: Ricardo da Silva Torres / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-16T05:11:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Faria_FabioAugusto_M.pdf: 2356744 bytes, checksum: cc78deb6dc272085fdf374d3a043ab77 (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Técnicas de aprendizagem vêm sendo empregadas em diversas áreas de aplicação (medicina, biologia, segurança, entre outras). Neste trabalho, buscou-se avaliar o uso da técnica de Programação Genética (PG) em tarefas de recuperação e classificação de imagens. PG busca soluções ótimas inspirada pela teoria de seleção natural das espécies. Indivíduos mais aptos (melhores soluções) tendem a evoluir e se reproduzir nas gerações futuras. As principais contribuições deste trabalho são: implementação de um classificador de imagens utilizando PG para combinar evidencias visuais (descritores de imagens) e assim, obter melhores resultados com relação à eficácia de classificação; Comparação de PG com outras técnicas de aprendizagem em tarefas de recuperação de imagens por conteúdo; Uso de regras de associação para recuperação de imagens / Abstract: Learning techniques have been used in several applications (medicine, biology, surveillance systems, e.g.) This work aims to evaluate the use of the Genetic Programming (GP) learning technique for image retrieval and classification tasks. This technique is a problem-solving system that follows principles of inheritance and evolution, inspired by the idea of Natural Selection. The space of all possible solutions is investigated using a set of optimization techniques that imitate the theory of evolution. The main contributions of this work are: proposal of classifier implementation using GP to combine visual evidences (image descriptors) to be used in image classification tasks; comparison of GP with other learning techniques in content-based image retrieval tasks / Mestrado / Recuperação de Informação / Mestre em Ciência da Computação

Orientador: Ricardo da Silva Torres / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-16T05:18:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Calumby_RodrigoTripodi_M.pdf: 15749586 bytes, checksum: 2493b0b703adc1973eeabf7eb70ad21c (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Este trabalho apresenta uma abordagem para recuperação multimodal de imagens com realimentação de relevância baseada em programação genética. Supõe-se que cada imagem da coleção possui informação textual associada (metadado, descrição textual, etc.), além de ter suas propriedades visuais (por exemplo, cor e textura) codificadas em vetores de características. A partir da informação obtida ao longo das iterações de realimentação de relevância, programação genética é utilizada para a criação de funções de combinação de medidas de similaridades eficazes. Com essas novas funções, valores de similaridades diversos são combinados em uma única medida, que mais adequadamente reflete as necessidades do usuário. As principais contribuições deste trabalho consistem na proposta e implementação de dois arcabouços. O primeiro, RFCore, é um arcabouço genérico para atividades de realimentação de relevância para manipulação de objetos digitais. O segundo, MMRFGP, é um arcabouço para recuperação de objetos digitais com realimentação de relevância baseada em programação genética, construído sobre o RFCore. O método proposto de recuperação multimodal de imagens foi validado sobre duas coleções de imagens, uma desenvolvida pela Universidade de Washington e outra da ImageCLEF Photographic Retrieval Task. A abordagem proposta mostrou melhores resultados para recuperação multimodal frente a utilização das modalidades isoladas. Além disso, foram obtidos resultados para recuperação visual e multimodal melhores do que as melhores submissões para a ImageCLEF Photographic Retrieval Task 2008 / Abstract: This work presents an approach for multimodal content-based image retrieval with relevance feedback based on genetic programming. We assume that there is textual information (e.g., metadata, textual descriptions) associated with collection images. Furthermore, image content properties (e.g., color and texture) are characterized by image descriptores. Given the information obtained over the relevance feedback iterations, genetic programming is used to create effective combination functions that combine similarities associated with different features. Hence using these new functions the different similarities are combined into a unique measure that more properly meets the user needs. The main contribution of this work is the proposal and implementation of two frameworks. The first one, RFCore, is a generic framework for relevance feedback tasks over digital objects. The second one, MMRF-GP, is a framework for digital object retrieval with relevance feedback based on genetic programming and it was built on top of RFCore. We have validated the proposed multimodal image retrieval approach over 2 datasets, one from the University of Washington and another from the ImageCLEF Photographic Retrieval Task. Our approach has yielded the best results for multimodal image retrieval when compared with one-modality approaches. Furthermore, it has achieved better results for visual and multimodal image retrieval than the best submissions for ImageCLEF Photographic Retrieval Task 2008 / Mestrado / Sistemas de Recuperação da Informação / Mestre em Ciência da Computação

Orientador: Ricardo da Silva Torres / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-13T10:41:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Santos_JeferssonAlexdos_M.pdf: 3412363 bytes, checksum: 9f3c3640964ef3c4b39b2ee532941a42 (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: O uso de imagens de sensoriamento remoto (ISRs) como fonte de informação em aplicações voltadas para o agro-negócio e bastante comum. Nessas aplicações, saber como é a ocupação espacial é fundamental. Entretanto, reconhecer e diferenciar regiões de culturas agrícolas em ISRs ainda não é uma tarefa trivial. Embora existam métodos automáticos propostos para isso, os usuários preferem muitas vezes fazer o reconhecimento manualmente. Isso acontece porque tais métodos normalmente são feitos para resolver problemas específicos, ou quando são de propósito geral, não produzem resultados satisfatórios fazendo com que, invariavelmente, o usuário tenha que revisar os resultados manualmente. A pesquisa realizada objetivou a especificação e implementação parcial de um sistema para o reconhecimento semi-automático e vetorização de regiões em imagens de sensoriamento remoto. Para isso, foi usada uma estratégia interativa, chamada realimentação de relevância, que se baseia no fato de o sistema de classificação poder aprender quais são as regiões de interesse utilizando indicações de relevância feitas pelo usuário do sistema ao longo de iterações. A idéia é utilizar descritores de imagens para codificar informações espectrais e de textura de partições das imagens e utilizar realimentação de relevância com Programação Genética (PG) para combinar as características dos descritores. PG é uma técnica de aprendizado de máquina baseada na teoria da evolução. As principais contribuições deste trabalho são: estudo comparativo de técnicas de vetorização de imagens; adaptação do modelo de recuperação de imagens por conteúdo proposto recentemente para realização de realimentação de relevância usando regiões de imagem; adaptação do modelo de realimentação de relevância para o reconhecimento de regiões em ISRs; implementação parcial de um sistema de reconhecimento semi-automático e vetorização de regiões em ISRs; proposta de metodologia de validação do sistema desenvolvido. / Abstract: The use of remote sensing images as a source of information in agrobusiness applications is very common. In these applications, it is fundamental to know how the space occupation is. However, the identification and recognition of crop regions in remote sensing images are not trivial tasks yet. Although there are automatic methods proposed to that, users prefer sometimes to identify regions manually. That happens because these methods are usually developed to solve specific problems, or, when they have a general purpose, they do not yield satisfying results. This work presents a semi-automatic method to vectorize regions from remote sensing images using relevance feedback based on genetic programming (GP). Relevance feedback is a technique used in content-based image retrieval (CBIR). Its objective is to agregate user preferences to the search process. The proposed solution consists in using image descriptors to encode texture and spectral features from the images, applying relevance feedback based on GP to combine these features with information obtained from the users interactions and, finally, segment the image. Finally, segmented image (raster) is converted into a vector representation. The main contributions of this work are: comparative study of image vectorization techniques; extension of a recently proposed relevance feedback approach for dealing with image regions; extension of the relevance feedback model for region recognition in remote sensing images; parcial implementation of the semi-automatic and vectorization system of remote sensing images regions; proposal a validation methodology. / Mestrado / Mestre em Ciência da Computação

Made available in DSpace on 2015-04-11T14:02:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pedro Antonio Gonzales Sanchez.pdf: 1313238 bytes, checksum: 234b86be8198c8c3e01948d1e566aa19 (MD5) Previous issue date: 2013-07-17 / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Today, the Internet is considered a powerful tool of communication and information. Its impact on society is increasing more and more, which means that it is becoming indispensable. In this context information searching systems are becoming increasingly important. In this paper, we propose a new search method capable of learning ranking functions that explore Web pages structure in blocks, using genetic programming. Different from previous works, our method allows combining traditional evidence in information retrieval with evidence derived from the structure of Web pages. To validate the proposed method, we use three real collections of pages (IG, CNN and BLOG). Experimental results show that our approach is able to overcome the results of a baseline of information which uses blocks information without learning machine, presenting precision benefits (MAP) of 9.38% in the IG collection, from 7.13% in CNN, and 25.87% in collection BLOG. Regarding our second baseline, which uses genetic programming out of traditional evidence in information retrieval, our method achieved benefits of 5.25% in the IG collection, 10.37% and 4.37% on CNN in collection BLOG. / Na atualidade, a Internet é considerada uma poderosa ferramenta de comunicação e informação. Seu impacto na sociedade está aumentando cada vez mais, o que significa que está se tornando indispensável. Neste contexto, sistemas de busca por informação tornam-se cada vez mais importantes. Neste trabalho, propomos um novo método de busca capaz de aprender funções de ranking que exploram a estrutura em bloco das páginas Web, usando programação genética. Diferentemente de trabalhos anteriores, nosso método permite combinar evidências tradicionais em recuperação de informação com evidências derivadas da estrutura das páginas. Para validar o método proposto, utilizamos três coleções reais de páginas (IG, CNN e BLOG). Os resultados experimentais mostram que nossa abordagem é capaz de superar os resultados de um baseline que usa informações de blocos sem aprendizagem de máquina, apresentando ganhos de precisão (MAP) de 9,38% na coleção IG, de 7,13% na CNN, e 25,87% na coleção de BLOG. Em relação a nosso segundo baseline, que usa programação genética a partir de evidências tradicionais de recuperação de informação, nosso método conseguiu ganhos de 5,25% na coleção IG, 10,37% na CNN e 4,37% na coleção de BLOG.

Made available in DSpace on 2015-04-11T14:03:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Thomaz Philippe Cavalcante Silva.pdf: 477958 bytes, checksum: f2d356a7d29673f431c4aa41d9c41d11 (MD5) Previous issue date: 2008-04-07 / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Modern search engines use different strategies to improve the quality of their answers. An important strategy is to get an ordered list of documents based on lists produced by different sources of evidence. This work studies the use of a evolutionary technique to generate good functions of combination of three different sources of evidence: the textual content of the documents, the connecting structures between the documents in a collection and the concatenation of anchor texts pointing to each document. The functions Combination findings in this study were tested in two separate collections: the first contains queries and document a real Web search engine that contains some 12 million documents and the second is to LETOR reference collection, created to allow the fair comparison between collating functions learning methods. The experiments indicate that the studied approach here is a practical and effective alternative to combining different sources of evidence in a single list of answers. We also checked different query classes require different functions combination of sources of evidence and show that our approach is feasible to identify good features. / Máquinas de busca modernas utilizam diferentes estratégias para melhorar a qualidade de suas respostas. Uma estratégia importante é obter uma única lista ordenada de documentos baseada em listas produzidas por diferentes fontes de evidência. Este trabalho estuda o uso de uma técnica evolutiva para gerar boas funções de combinação de três diferentes fontes de evidência: o conteúdo textual dos documentos, as estruturas de ligação entre os documentos de uma coleção e a concatenação dos textos de âncora que apontam para cada documento. As funções de combinação descobertas neste trabalho foram testadas em duas coleções distintas: a primeira contém consultas e documentos de uma máquina de busca real da Web que contém cerca de 12 milhões de documentos e a segunda é a coleção de referência LETOR, criada para permitir a justa comparação entre métodos de aprendizagem de funções de ordenação. Os experimentos indicam que a abordagem estudada aqui é uma alternativa prática e efetiva para combinação de diferentes fontes de evidência em uma única lista de respostas. Nós verificamos também que diferentes classes de consultas necessitam de diferentes funções de combinação de fontes de evidência e mostramos que nossa abordagem é viável em identificar boas funções.

Submitted by JÚLIO HEBER SILVA (julioheber@yahoo.com.br) on 2017-09-13T17:19:44Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Vinícius Paulo Lopes de Oliveira - 2017.pdf: 2066886 bytes, checksum: c610d8e21e23795d1cea6eeca17b5e5e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-09-19T13:58:48Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Vinícius Paulo Lopes de Oliveira - 2017.pdf: 2066886 bytes, checksum: c610d8e21e23795d1cea6eeca17b5e5e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-19T13:58:48Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Vinícius Paulo Lopes de Oliveira - 2017.pdf: 2066886 bytes, checksum: c610d8e21e23795d1cea6eeca17b5e5e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-08-14 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / Maintenance and software repair are responsible for most of the cost of a software in the course of its life. Software repair through genetic evolution may repair errors and improve software, reducing its high cost. GenProg is a technique that uses this approach and through patches evolution it is capable to fix errors in large and small softwares. A patch composed by low-granularity operations compromise the manipulation of these operations. These operations consist of three subspaces: operation, location of application of the operation and what the operation will apply at the location of the fault (operator, fault and fix, respectively). The recombination and mutation operators applied to a low granulation representation limits the ability of the technique to navigate in search space efficiently. It is proposed the reformulation of the representation, in order to allow greater search capability. Theoretical analysis of the representation showed that the new representation has a greater locality than the original one. Through experimentation, validation and genotypic analysis it is shown that the proposed changes have led to a better performance with respect to the original operators and parameters in terms of efficiency, in the first experiments the operator UnifSingle with memorization was 48.88% more effective than the Original operator and then the operator OPSingle_V2 was 26% more effective than the operator UnifSingle with memorization. Some characteristics of these cross-operators were observed through a genotype distance analysis and their influence on the automatic software reapair problem. The proposed mutation operator shown superior results if compared to original. Combination between operator UniSingle with memorization showed the best efficacy among all combinations of operators and parameters (28.29% superior to the best result of the original GenProg). / Manutenção e reparo de software é responsável pela maior parte do custo de um software no decorrer de sua vida. O reparo de software por meio de evolução genética pode reparar erros e/ou melhorar softwares, diminuindo seu alto custo. GenProg é uma técnica em desenvolvimento que utiliza esta abordagem e por meio de evolução de patches é capaz de reparar erros em grandes e pequenos softwares. Um patch é composto por operações de edições de baixa granularidade o que compromete a separação e edição dessas operações. Essas operações são formadas por três subespaços: operação, local da aplicação da operação e o que a operação irá aplicar no local da falha (operator, fault, fix, respectivamente). Os operadores de recombinação e mutação aplicados às representações de baixa granularidade limita a habilidade da técnica de navegar no espaço de busca de forma eficiente. É proposto neste estudo, a reformulação da representação, do operador de cruzamento e mutação a fim de permitir uma maior capacidade de busca. Análises teóricas da representação demonstraram que a nova representação possui localidade maior que a original. Por meio de experimentações, validações e análises genotípicas é mostrado que as mudanças propostas levaram a uma melhoria em relação aos operadores e parâmetros originais em termos de eficácia, sendo que nos experimentos iniciais o operador UnifSingle com memorização apresentou eficácia 45,88% superior ao melhor caso do operador Original e em seguida o operador posteriormente proposto OPSingle_V2 apresentou eficácia 26% superior ao UnifSingle com memorização. Foram observadas algumas características desses operadores de cruzamento por meio de uma análise por distância genotípica e suas influências no problema de reparo automatizado de software. O operador de mutação proposto apresentou resultados superiores ao operador de mutação original e combinado com operador UnifSingle com memorização, apresentou a melhor eficácia entre todas as combinações de operadores e parâmetros.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-06-01T15:26:09Z No. of bitstreams: 1 franciscoaugustolimamanfrini.pdf: 2355106 bytes, checksum: 0c2126ac87b502d91fbb53cda2fa0b2a (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-06-02T15:56:42Z (GMT) No. of bitstreams: 1 franciscoaugustolimamanfrini.pdf: 2355106 bytes, checksum: 0c2126ac87b502d91fbb53cda2fa0b2a (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-02T15:56:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 franciscoaugustolimamanfrini.pdf: 2355106 bytes, checksum: 0c2126ac87b502d91fbb53cda2fa0b2a (MD5) Previous issue date: 2017-02-23 / A computação evolucionista tem sido aplicada em diversas áreas do conhecimento para a descoberta de projetos inovadores. Quando aplicada na concepção de circuitos digitais o problema da escalabilidade tem limitado a obtenção de circuitos complexos, sendo apontado como o maior problema em hardware evolutivo. O aumento do poder dos métodos evolutivos e da eficiência da busca constitui um importante passo para melhorar as ferramentas de projeto. Este trabalho aborda a computação evolutiva aplicada ao projeto de circuito lógicos combinacionais e cria estratégias para melhorar o desempenho dos algoritmos evolutivos. As três principais contribuições resultam dessa tese são: (i) o desenvolvimento de uma nova metodologia que ajuda a compreensão das causas fundamentais do sucesso/fracasso evolutivo;(ii)a proposta de uma heurística para a semeadura da população inicial; os resultados mostram que existe uma correlação entre a topologia da população inicial e a região do espaço de busca explorada; e (iii) a proposta de um novo operador de mutação denominado Biased SAM; verificou-se que esta mutação pode guiar de maneira efetiva a busca. Nos experimentos realizados o operador proposto é melhor ou equivalente ao operador de mutação tradicional. Os experimentos computacionais que validaram as respectivas contribuições foram feitos utilizando circuitos benchmark da literatura. / Evolutionary computation has been applied in several areas of knowledge for discovering Innovative designs. When applied to a digital circuit design the scalability problem has limited the obtaining of complex circuits, being pointed as the main problem in the evolvable hardware field. Increased power of evolutionary methods and efficiency of the search constitute an important step towards improving the design tool. This work approaches the evolutionary computation applied to the design of combinational logic circuits and createsstrategiestoimprovetheperformanceofevolutionaryalgorithms. The three main contributions result from this thesis are: (i) the developement of a methodology that helps to understand the success/failure of the genetic modifications that occur along the evolution; (ii) a heuristic proposed for seeding the initial population; the results showed there is a correlation between the topology of the initial population and the region of the search space which is explored. (iii) a proposal of a new mutation operator referred to as Biased SAM; it is verified that this operator can guide the search. In the experiments performed the mutation proposed is better than or equivalent to the traditional mutation. The computational experiments that prove the efficiency of the respective contributions were made using benchmark circuits of the literature.