[pt] Modelagem e renderização baseadas em imagem tem sido uma área de pesquisa muito ativa nas últimas décadas, tendo recebido grande atenção como uma alternativa às técnicas tradicionais de síntese de imagens baseadas primariamente em geometria. Nesta área, algoritmos de visão computacional são usados para processar e interpretar fotos ou vídeos do mundo real a fim de construir um modelo representativo de uma cena, ao passo que técnicas de computação gráfica são usadas para tomar proveito desta representação e criar cenas foto-realistas. O propósito deste trabalho é investigar técnicas de renderização capazes de gerar vistas virtuais de alta qualidade de uma cena, em tempo real. Para garantir a performance interativa do algoritmo, além de aplicar otimizações a métodos de renderização existentes, fazemos uso intenso da GPU para o processamento de geometria e das imagens para gerar as imagens finais. Apesar do foco deste trabalho ser a renderização, sem reconstruir o mapa de profundidade a partir das fotos, ele implicitamente contorna possíveis problemas na estimativa da profundidade para que as cenas virtuais geradas apresentem um nível aceitável de realismo. Testes com dados públicos são apresentados para validar o método proposto e para ilustrar deficiências dos métodos de renderização baseados em imagem em geral. / [en] Image-based modeling and rendering has been a very active research topic as a powerful alternative to traditional geometry-based techniques for image synthesis. In this area, computer vision algorithms are used to process and interpret real-world photos or videos in order to build a model of a scene, while computer graphics techniques use this model to create photorealistic images based on the captured photographs or videos. The purpose of this work is to investigate rendering techniques capable of delivering visually accurate virtual views of a scene in real-time. Even though this work is mainly focused on the rendering task, without the reconstruction of the depth map, it implicitly overcomes common errors in depth estimation, yielding virtual views with an acceptable level of realism. Tests with publicly available datasets are also presented to validate our framework and to illustrate some limitations in the IBR general approach.

[pt] Um dos principais desafios da ciência da computação é conseguir que um computador execute uma tarefa que precisa ser feita, sem dizer-lhe como fazê-la. A Programação Genética (PG) aborda este desafio a partir de uma declaração de alto nível sobre o que é necessário ser feito e cria um programa de computador para resolver o problema automaticamente. Nesta dissertação, é desenvolvida uma extensão do modelo de Programação Genética Linear com Inspiração Quântica (PGLIQ) com melhorias na eficiência e eficácia na busca de soluções. Para tal, primeiro o algoritmo é estruturado em um sistema de paralelização heterogênea visando à aceleração por Unidades de Processamento Gráfico e a execução em múltiplos processadores CPU, maximizando a velocidade dos processos, além de utilizar técnicas otimizadas para reduzir os tempos de transferências de dados. Segundo, utilizam-se as técnicas de Visualização Gráfica que interpretam a estrutura e os processos que o algoritmo evolui para entender o efeito da paralelização do modelo e o comportamento da PGLIQ. Na implementação da paralelização heterogênea, são utilizados os recursos de computação paralela como Message Passing Interface (MPI) e Open Multi-Processing (OpenMP), que são de vital importância quando se trabalha com multi-processos. Além de representar graficamente os parametros da PGLIQ, visualizando-se o comportamento ao longo das gerações, uma visualização 3D para casos de robôtica evolutiva é apresentada, na qual as ferramentas de simulação dinâmica como Bullet SDK e o motor gráfico OGRE para a renderização são utilizadas. / [en] One of the main challenges of computer science is to get a computer execute a task that must be done, without telling it how to do it. Genetic Programming (GP) deals with this challenge from a high level statement of what is needed to be done and creates a computer program to solve the problem automatically. In this dissertation we developed an extension of Quantum-Inspired Linear Genetic Programming Model (QILGP), aiming to improve its efficiency and effectiveness in the search for solutions. For this, first the algorithm is structured in a Heterogeneous Parallelism System, Aiming to accelerated using Graphics Processing Units GPU and multiple CPU processors, reducing the timing of data transfers while maximizing the speed of the processes. Second, using the techniques of Graphic Visualization which interpret the structure and the processes that the algorithm evolves, understanding the behavior of QILGP. We used the highperformance features such as Message Passing Interface (MPI) and Open Multi- Processing (OpenMP), which are of vital importance when working with multiprocesses, as it is necessary to design a topology that has multiple levels of parallelism to avoid delaying the process for transferring the data to a local computer where the visualization is projected. In addition to graphically represent the parameters of PGLIQ devising the behavior over generations, a 3D visualization for cases of evolutionary robotics is presented, in which the tools of dynamic simulation as Bullet SDK and graphics engine OGRE for rendering are used . This visualization is used as a tool for a case study in this dissertation.

[pt] Problemas de geração de grades horárias visam agendar eventos a fim de satisfazer demandas, ao mesmo tempo que satisfazem restrições adicionais. Uma solução é boa se todas as grades horárias resultantes são aceitáveis para todas as pessoas e recursos envolvidos. Para a geração de grades horárias escolares, um número conhecido de aulas, envolvendo estudantes, professores e salas de aula, deve ser agendado ao longo da semana, enquanto limitações operacionais, institucionais, pedagógicas e pessoais devem ser satisfeitas. A alta dificuldade do problema tem levado muitos pesquisadores a trabalhar em abordagens de resolução para o mesmo desde o início dos anos 60. Encontrar uma solução aplicável em um cenário do mundo real implica em satisfazer vários requisitos de qualidade e em não ignorar questões políticas, o que torna o problema clássico muito mais intrincado. Este trabalho descreve uma abordagem baseada em programação inteira mista (MIP) desenvolvida para resolver um problema real de geração de grades horárias escolares e discute ideias e desafios encarados durante a fase de implantação da solução em algumas escolas brasileiras. Em contraste com outros trabalhos na área, o compartilhamento de professores entre diferentes unidades de uma escola é considerado. Experimentos computacionais foram realizados para cenários cujo número de unidades varia de 2 a 15, o número de professores de 35 a 471, e o número de turmas de 16 a 295. Diferentes estratégias foram combinadas, visando a convergência da procura por boas soluções. Por fim, os resultados são avaliados e as melhores abordagens são destacadas. / [en] Timetabling problems look to schedule meetings in order to satisfy a set of demands, while respecting additional constraints. In a good solution the resulting timetables are acceptable to all people and resources involved. In school timetabling, a given number of lectures, involving students, teachers and classrooms, need to be scheduled over the week, while having to satisfy operational, institutional, pedagogical and personal restrictions. The difficulty of the problem has driven many researchers to work on solving approaches for it since the early 1960 s. Finding an actual solution to a real world scenario implies satisfying many quality requirements and not ignoring the political issues, which turns the classical problem much more intricate. This work describes an approach based on mixed integer programming (MIP) developed for solving a real-world school timetabling problem and discusses ideas and issues faced during solution deployment phase for some Brazilian schools. In contrast to other works on school timetabling, teaching staff sharing between distinct school units are considered. Computational experiments were performed for scenarios whose number of school units varies from 2 to 15, number of teachers varies from 35 to 471 and number of classes varies from 16 to 295. Different strategies were combined aiming at converging to good solutions. Finally, results are evaluated and the best approaches are highlighted.

[pt] O presente trabalho propõe uma formulação para o projeto ótimo de pilares de edifícios altos de concreto armado. São variáveis de projeto as dimensões da seção transversal e a armadura longitudinal dos pilares e a resistência característica do concreto. A fim de reduzir o tamanho desta classe de problema, a estratégia de solução em multinível é aplicada. O problema é então subdividido em um problema global de otimização conectado a uma série de subproblemas individuais de otimização. No problema global são determinadas as dimensões da seção transversal de todos os pilares e a resistência característica do concreto, enquanto que nos subproblemas individuais são determinadas apenas as armaduras longitudinais dos pilares. As variáveis dos subsistemas são freqüentemente chamadas de variáveis locais, enquanto que as variáveis do sistema global, responsáveis pela interação entre os grupos de variáveis, são denominadas variáveis globais ou de acoplamento. A função objetivo do problema de otimização é o custo total das colunas do edifício. Os edifícios são modelados como pórticos espaciais e a não-linearidade geométrica é considerado na análise estrutural. A hipótese de diafragma rígido é adotada para o comportamento das lajes e a rigidez à torção é desprezada em todas as barras do pórtico. Cargas permanentes, acidentais e devidas ao vento são aplicadas ao modelo. Restrições relativas aos estados limite último e de utilização, bem como restrições relativas aos limites máximos e mínimos atribuídos a cada variável, são impostas ao problema de otimização. Adicionalmente, impõem-se restrição sobre o parâmetro de instabilidade, caso este parâmetro seja empregado na determinação dos esforços globais de 2a ordem. Os estados limite são definidos de acordo com o código brasileiro para projeto de estruturas de concreto NBR-6118 (2003). O problema de otimização proposto é resolvido empregando-se técnicas de programação matemática. / [en] This work proposes a formulation for the optimum design of columns of reinforced concrete tall buildings. The design variables are the dimensions of the cross-sections and the amount of longitudinal reinforcement in the columns and the concrete characteristic resistance. Aiming at reducing the size of this class of problem, the multilevel optimization technique is applied so that the problem is subdivided into a global problem connected with a series of dependent subproblems. In this kind of problem, the design variables are subdivided into two groups, namely, the group of the so called global variables, represented here by the cross-section dimensions of the columns and by the concrete characteristic resistance, and the group of local variables, represented here by the areas of the longitudinal steel reinforcement in the cross-sections of the columns. Consequently, a global optimization problem is defined for the global variables, at the global level, and local independent optimization sub- problems are defined for the local design variables, at the local levels, following each iteration at the global level. The objective function of the optimization problem is the total cost of the columns of the building. The buildings are modeled as three dimensional frames and geometric nonlinear behavior is considered in the structural analysis. The assumption of rigid diaphragm is adopted for the structural behavior of the slabs and the torsional stiffness of elements is neglected. Dead, live and wind loads are applied to the model. Constraints related to ultimate and serviceability limit states, as well as lateral constraints, are imposed to the design variables. The limit states are defined according to the Brazilian Code for reinforced concrete structures NBR-6118 (2003). The solution of the optimization problem is obtained using Mathematical Programming techniques.

Esta tese de doutorado apresenta um modelo de especificação, textual e grafico, para sistemas transacionais em banco de dados (ER/T+) e, também, um modelo de implementação desta especificação. Sugere uma técnica de proceduralização de especificações declarativas, usando um grafo de dependencia de fluxos de dados para estabelecer a relação de precedecia entre os fluxos do diagrama da linguagem gráfica de especificação. Apresenta, também, os mecanismos de execução da linguagem de especificação proposta e as regras de mapeamento da linguagem de especificação, em seus aspectos estruturais (dados) e comportamentais (transações), para correspondentes construções na linguagem de implementação (C e SQL). Adicionalmente, são discutidos aspectos de otimização de consultas no âmbito da linguagem de especificação de transações e, também, aspectos de aninhamento de consultas para combinar diversos fluxos do diagrama ER/T+ em expressões complexas de consultas SQL. / This Ph.D thesis presents a graphic and textual specification model for database transactions systems (ER/T+) and, also, an implementation model for this specification. Suggest a proceduralization technique for declarative specifications using a data flow dependency graph to establish a precedence relation between the diagram flows of the graphics specification language. Furthermore it presents the execution mechanism of the proposal specification language and the behavioral and structural rules for mapping the specification language into corresponding implementation language (C and SQL) constructions. Additionaly, are discussed query optimization aspects for transaction specification language and aspects of nested queries to combine various ER/T+ diagram flows into complex SQL query expressions

Diversos estudos têm sido realizados com o objetivo de definir estruturas para construção de ambientes de desenvolvimento de software. Alguns desses estudos indicam a necessidade de prover inteligência a tais ambientes, para que estes, efetivamente, coordenem e auxiliem o processo de desenvolvimento de software. O paradigma da orientação a objetos (POO) vem sendo utilizado na implementação de sistemas inteligentes, com diferentes enfoques. O POO tem sido experimentado, também, como estrutura para construção de ambientes. A abordagem da construção de sistemas, na qual a inteligência se encontra distribuída, como proposto por Hewitt, Minsky e Lieberman, suscita a idéia de modelar objetos que atuem como solucionadores de problemas, trabalhando cooperativamente para atingir os objetivos do sistema, e experimentar essa abordagem na construção de ambientes inteligentes. Nesta dissertação, é apresentado um estudo sobre a utilização do POO na implementação de sistemas inteligentes, e proposta uma extensão ao conceito de objeto. Essa extensão visa permitir flexibilidade no seu comportamento, autonomia nas suas ações, aquisição de novos conhecimentos e interação com o ambiente externo. A existência de objetos com tais características permite a construção de sistemas inteligentes, modularizados e evolutivos, facilitando, assim, seu projeto, implementação e manutenção. Visando esclarecer os termos utilizados no decorrer desta dissertação, são discutidos os conceitos básicos do POO e suas principais extensões. São apresentadas algumas abordagens sobre inteligência e comportamento inteligente, destacando-se a importância de conhecimento, aprendizado e comportamento flexível. Observa-se que este último decorre da aquisição de novos conhecimentos e da análise das condições do ambiente. Buscando fornecer embasamento para análise das características representacionais do POO, são apresentados os principais esquemas de representação de conhecimento e algumas estratégias para resolução de problemas, utilizados em sistemas inteligentes. E analisado o uso do POO como esquema de representação de conhecimento, destacando-se suas vantagens e deficiências. É sintetizado um levantamento de propostas de utilização do POO na implementação de sistemas inteligentes, realizado com o objetivo de identificar os mecanismos empregados na construção desses sistemas. Observa-se a tendência em apoiar a abordagem da inteligência distribuída, utilizando-se a estruturação do conhecimento propiciado pelo POO e características positivas de outros paradigmas. Propõe-se um modelo de objetos com comportamento inteligente. Nesse modelo, além dos aspectos declarativos e procedimentais do conhecimento, representados através de variáveis de instância e de métodos, são encapsulados mecanismos para prover autonomia e comportamento flexível, permitir a aquisição de novos conhecimentos, e propiciar a comunicação com usuários. Para prover autonomia, foi projetado um gerenciador de mensagens, que recebe solicitações enviadas ao objeto, colocando-as numa fila e atendendo-as segundo seu conhecimento e análise das condições do ambiente. Utilizando-se recursos da programação em lógica, são introduzidas facilidades para flexibilização do comportamento, através de regras comportamentais em encadeamento regressivo. A aquisição de novos conhecimentos é obtida através da inclusão/retirada de fatos, de procedimentos e de regras comportamentais na base de conhecimento do objeto. Para fornecer auxílio e relato de suas atividades, os objetos exibem o status da ativação de suas regras comportamentais, e listas das solicitações atendidas e das mantidas em sua fila de mensagens. Para experimentar o modelo proposto, é implementado um protótipo de um assistente inteligente para as atividades do processo de desenvolvimento de software. Sua implementação utiliza a linguagem Smalltalk/V com recursos da programação em lógica, integrados através de Prolog/V. A experiência obtida na utilização desse modelo mostrou a viabilidade da inclusão de características complementares ao modelo de objetos do POO, e a simplicidade de sua implementação, utilizando-se recursos multiparadigmáticos. Esse modelo constitui, assim, uma alternativa viável para construção de ambientes inteligentes. / Aiming at defining structures for Software Engineering Environments (SEE) much research has been accomplished. Some of this research results have pointed out the need to provide intelligence to coordinate and assist effectively the software development process. The object-oriented paradigm (OOP) has been applied to implement intelligent systems with several approaches. The OOP as SEE structure has been experimented as well. The system construction approach in which the intelligence is distributed among its elements, proposed by Hewitt, Minsky and Lieberman, elicits the idea of modelling objects that act as problem-solvers, working cooperatively to reach the system objectives, and to experiment this approach in the construction of intelligent environments. In this dissertation, a study of the OOP use in the implementation of intelligent systems is presented. An extension to the object concept is proposed to allow objects to exhibit a flexible behavior, to have autonomy in their tasks fulfillment, to acquire new knowledge, and to interact with the external environment. The existence of objects with this ability, enables the construction of modulated and evolutionary intelligent systems, making its design, implementation and maintenance easier. The OOP basic concepts and main extensions are discussed to elucidate the concepts that will be used throughout this dissertation. Some intelligence and intelligent behavior approaches are presented, emphasizing knowledge, learning and flexible behavior. This flexible behavior comes from new knowledge acquisition and from the analysis of environment conditions. The main knowledge representation schemes and several problem solving strategies used in intelligent systems are presented to provide background for representational characteristics analysis of the OOP. The OOP used as a knowledge representation scheme is analyzed and emphasized its advantages and shortcomings. In order to identify mechanisms engaged in the implementation of intelligent systems, a survey of proposals of the OOP used in that systems is synthesized. In that survey the emphasis to support the distributed intelligence approach through the use of the knowledge representation model provided by OOP and positive characteristics of other paradigms is observed. An object model with intelligent behavior is proposed, in which, besides the declarative and procedural aspects of knowledge represented through instance variables and methods, mechanisms are encapsulated to provide autonomy and flexible behavior, to allow new knowledge acquisition, and to promote communications with users. To provide autonomy a message manager which receives requests from other objects was developed. The message manager puts messages in a queue and dispatches them according to its knowledge and the analysis of environment conditions. Using programming in logic resources, facilities are introduced to get behavior flexibility through behavioral rules in backward chaining. Knowledge is acquired through facts, procedures, and behavioral rules asserted/retracted in the object's knowledge-base. To provide assistance and report on their activities, the objects exhibit the status of their behavioral rules firing, and lists of granted requests as well as the ones kept in its message queue. To explore the proposed model properties, one intelligent assistant prototype to support the activities of the system development process was implemented. For its implementation, the Smalltalk/V language with programming in logic resources integrated by Prolog/V was used. The experience acquired in using this model, indicated the feasibility of the inclusion of additional characteristics to the OOP model, and the clearness of its implementation using multiparadigm resources. Therefore, this model is a viable alternative to the construction of intelligent environments.

[pt] Os modelos de simulação de reservatórios estão sujeitos à incerteza presente em uma grande variedade de seus parâmetros de entrada. Esta incerteza é o resultado da heterogeneidade das formações geológicas, erros nas medições dos dados e da modelagem petrofísica, estrutural e do transporte dos fluidos no meio poroso. Uma quantificação precisa da incerteza requer, na maioria dos casos, uma quantidade elevada de simulações, o que é usualmente inviável se considerarmos o tempo consumido para simular modelos de grande escala. Por outro lado, uma avaliação adequada da incerteza aumenta a qualidade e robustez das decisões tomadas para o gerenciamento dos campos de petróleo. Com esta motivação, foi investigado o método das Expansões por Caos Polinomial (PCE, por suas siglas em inglês). PCE é uma técnica de convergência rápida utilizada para analisar como se propaga, na saída de um modelo, a incerteza presente nos parâmetros de entrada. Mediante PCE, pode-se representar a resposta aleatória de um modelo de simulação de reservatórios de petróleo como um polinômio, construído a partir de uma base de funções que dependem da distribuição de probabilidade das variáveis incertas de entrada. Por outro lado, quando a relação entre os parâmetros de entrada e a saída do modelo têm um componente não polinomial, o algoritmo de Programação Genética (PG) pode ser utilizado para representar esta dependência utilizando funções ou operadores mais complexos. PG é um algoritmo de regressão simbólica capaz de encontrar uma expressão aleatória explícita, que aproxime a saída de um modelo de simulação de reservatórios de petróleo, conhecendo-se a priori a distribuição de probabilidade dos parâmetros de entrada. Neste trabalho foram aplicadas as duas técnicas, antes mencionadas, num modelo de simulação de reservatórios baseado no campo PUNQ-S3, considerando até vinte e três parâmetros incertos durante um período de produção de 13 anos. Foi feita uma análise de incerteza, calculando-se a distribuição de probabilidade completa da saída do simulador. Os resultados foram comparados com o método de Monte Carlo, indicando um alto desempenho em termos de custo computacional e acurácia. Ambas as técnicas conseguem níveis de ajuste superiores a 80 porcento com uma quantidade de simulações consideravelmente baixa. / [en] Reservoir simulation models are subject to uncertainty in a wide variety of its inputs. This uncertainty is a result of the heterogeneity of the geological formations, data measurement errors, and petrophysical, structural, and fluid transport in porous media modelling. An accurate uncertainty quantification requires, in most cases, a large number of simulations, which is unviable considering the time it takes to simulate large scale models. On the other hand, a proper uncertainty assessment, increases the robustness of the decision making process for the oil field management. To this end, the method of Polynomial Chaos Expansions (PCE) was studied. PCE is a fast paced convergence technique, used to analyze the uncertainty propagation of the input parameters all the way to the output of the model. Through PCE is possible to represent the response of an oil reservoir simulation model as a polynomial, built from a function basis, that depend on the probability distribution of the uncertain input variables. Furthermore, when the relationship between the input and output parameters of the model has a non-polynomial component, the algorithm of Genetic Programming (GP) can be used to represent this dependency by more elaborate functions or operators. GP is a symbolic regression algorithm, capable of finding an explicit expression that approximates the output of a reservoir simulation model, with prior knowledge of the probability distribution of the input parameters. In this work, the two previously mentioned techniques were applied in a reservoir simulation model, based on the oil field PUNQ-S3, considering up to twenty three uncertain parameters during a simulation period of 13 years. An uncertainty analysis of the output of the simulator was conducted, calculating the entire probability distribution. The results were compared to the Monte Carlo simulation method, presenting a satisfactory performance in terms of accuracy and computational cost. Both techniques show adjustment levels higher than 80 percent, with a considerable small amount simulations.

[pt] Sistemas Fuzzy-Genéticos compreendem uma área que une Sistemas de Inferência Fuzzy e Meta-Heurísticas prevalentes nos conceitos de seleção natural e recombinação genética. Esta é de grande interesse para a comunidade científica, pois propicia a descoberta de conhecimento em áreas onde a compreensão do fenômeno em estudo é exíguo, além de servir de apoio à decisão para gestores público-privados. O objetivo desta dissertação é desenvolver um novo Sistema Fuzzy-Genético Genérico, denominado Genetic Programming Fuzzy Inference System (GPFIS). O principal aspecto do modelo GPFIS são as componentes do seu processo de Inferência Fuzzy. Esta estrutura é composta em sua base pela Programação Genética Multigênica e pretende: (i ) possibilitar o uso de operadores de agregação, negação e modificadores linguísticos de forma simplificada; (ii ) empregar heurísticas de definição do consequente mais apropriado para uma parte antecedente; e (iii ) usar um procedimento de defuzzificação, que induzido pela forma de fuzzificação e sobre determinadas condições, pode proporcionar uma estimativa mais acurada. Todas estas são contribuições que podem ser estendidas a outros Sistemas Fuzzy-Genéticos. Para demonstrar o aspecto genérico, o desempenho e a importância de cada componente para o modelo proposto, são formuladas uma série de investigações empíricas. Cada investigação compreende um tipo de problema: Classificação, Previsão, Regressão e Controle. Para cada problema, a melhor configuração obtida durante as investigações é usada no modelo GPFIS e os resultados são comparados com os de outros Sistemas Fuzzy-Genéticos e modelos presentes na literatura. Por fim, para cada problema é apresentada uma aplicação detalhada do modelo GPFIS em um caso real. / [en] Genetic Fuzzy Systems constitute an area that brings together Fuzzy Inference Systems and Meta-Heuristics that are often related to natural selection and genetic recombination. This area attracts great interest from the scientific community, due to the knowledge discovery capability in situations where the comprehension of the phenomenon under analysis is lacking. It can also provides support to decision makers. This dissertation aims at developing a new Generic Genetic Fuzzy System, called Genetic Programming Fuzzy Inference System (GPFIS). The main aspects of GPFIS model are the components which are part of its Fuzzy Inference procedure. This structure is basically composed of Multi-Gene Genetic Programming and intends to: (i ) apply aggregation operators, negation and linguistic hedges in a simple manner; (ii ) make use of heuristics to define the consequent term most appropriate to the antecedent part; (iii ) employ a defuzzification procedure that, driven by the fuzzification step and under some assumptions, can provide a most accurate estimate. All these features are contributions that can be extended to other Genetic Fuzzy Systems. In order to demonstrate the general aspect of GPFIS, its performance and the relevance of each of its components, several investigations have been performed. They deal with Classification, Forecasting, Regression and Control problems. By using the best configuration obtained for each of the four problems, results are compared to other Genetic Fuzzy Systems and models in the literature. Finally, applications of GPFIS actual cases in each category is reported.

Diversos estudos têm sido realizados com o objetivo de definir estruturas para construção de ambientes de desenvolvimento de software. Alguns desses estudos indicam a necessidade de prover inteligência a tais ambientes, para que estes, efetivamente, coordenem e auxiliem o processo de desenvolvimento de software. O paradigma da orientação a objetos (POO) vem sendo utilizado na implementação de sistemas inteligentes, com diferentes enfoques. O POO tem sido experimentado, também, como estrutura para construção de ambientes. A abordagem da construção de sistemas, na qual a inteligência se encontra distribuída, como proposto por Hewitt, Minsky e Lieberman, suscita a idéia de modelar objetos que atuem como solucionadores de problemas, trabalhando cooperativamente para atingir os objetivos do sistema, e experimentar essa abordagem na construção de ambientes inteligentes. Nesta dissertação, é apresentado um estudo sobre a utilização do POO na implementação de sistemas inteligentes, e proposta uma extensão ao conceito de objeto. Essa extensão visa permitir flexibilidade no seu comportamento, autonomia nas suas ações, aquisição de novos conhecimentos e interação com o ambiente externo. A existência de objetos com tais características permite a construção de sistemas inteligentes, modularizados e evolutivos, facilitando, assim, seu projeto, implementação e manutenção. Visando esclarecer os termos utilizados no decorrer desta dissertação, são discutidos os conceitos básicos do POO e suas principais extensões. São apresentadas algumas abordagens sobre inteligência e comportamento inteligente, destacando-se a importância de conhecimento, aprendizado e comportamento flexível. Observa-se que este último decorre da aquisição de novos conhecimentos e da análise das condições do ambiente. Buscando fornecer embasamento para análise das características representacionais do POO, são apresentados os principais esquemas de representação de conhecimento e algumas estratégias para resolução de problemas, utilizados em sistemas inteligentes. E analisado o uso do POO como esquema de representação de conhecimento, destacando-se suas vantagens e deficiências. É sintetizado um levantamento de propostas de utilização do POO na implementação de sistemas inteligentes, realizado com o objetivo de identificar os mecanismos empregados na construção desses sistemas. Observa-se a tendência em apoiar a abordagem da inteligência distribuída, utilizando-se a estruturação do conhecimento propiciado pelo POO e características positivas de outros paradigmas. Propõe-se um modelo de objetos com comportamento inteligente. Nesse modelo, além dos aspectos declarativos e procedimentais do conhecimento, representados através de variáveis de instância e de métodos, são encapsulados mecanismos para prover autonomia e comportamento flexível, permitir a aquisição de novos conhecimentos, e propiciar a comunicação com usuários. Para prover autonomia, foi projetado um gerenciador de mensagens, que recebe solicitações enviadas ao objeto, colocando-as numa fila e atendendo-as segundo seu conhecimento e análise das condições do ambiente. Utilizando-se recursos da programação em lógica, são introduzidas facilidades para flexibilização do comportamento, através de regras comportamentais em encadeamento regressivo. A aquisição de novos conhecimentos é obtida através da inclusão/retirada de fatos, de procedimentos e de regras comportamentais na base de conhecimento do objeto. Para fornecer auxílio e relato de suas atividades, os objetos exibem o status da ativação de suas regras comportamentais, e listas das solicitações atendidas e das mantidas em sua fila de mensagens. Para experimentar o modelo proposto, é implementado um protótipo de um assistente inteligente para as atividades do processo de desenvolvimento de software. Sua implementação utiliza a linguagem Smalltalk/V com recursos da programação em lógica, integrados através de Prolog/V. A experiência obtida na utilização desse modelo mostrou a viabilidade da inclusão de características complementares ao modelo de objetos do POO, e a simplicidade de sua implementação, utilizando-se recursos multiparadigmáticos. Esse modelo constitui, assim, uma alternativa viável para construção de ambientes inteligentes. / Aiming at defining structures for Software Engineering Environments (SEE) much research has been accomplished. Some of this research results have pointed out the need to provide intelligence to coordinate and assist effectively the software development process. The object-oriented paradigm (OOP) has been applied to implement intelligent systems with several approaches. The OOP as SEE structure has been experimented as well. The system construction approach in which the intelligence is distributed among its elements, proposed by Hewitt, Minsky and Lieberman, elicits the idea of modelling objects that act as problem-solvers, working cooperatively to reach the system objectives, and to experiment this approach in the construction of intelligent environments. In this dissertation, a study of the OOP use in the implementation of intelligent systems is presented. An extension to the object concept is proposed to allow objects to exhibit a flexible behavior, to have autonomy in their tasks fulfillment, to acquire new knowledge, and to interact with the external environment. The existence of objects with this ability, enables the construction of modulated and evolutionary intelligent systems, making its design, implementation and maintenance easier. The OOP basic concepts and main extensions are discussed to elucidate the concepts that will be used throughout this dissertation. Some intelligence and intelligent behavior approaches are presented, emphasizing knowledge, learning and flexible behavior. This flexible behavior comes from new knowledge acquisition and from the analysis of environment conditions. The main knowledge representation schemes and several problem solving strategies used in intelligent systems are presented to provide background for representational characteristics analysis of the OOP. The OOP used as a knowledge representation scheme is analyzed and emphasized its advantages and shortcomings. In order to identify mechanisms engaged in the implementation of intelligent systems, a survey of proposals of the OOP used in that systems is synthesized. In that survey the emphasis to support the distributed intelligence approach through the use of the knowledge representation model provided by OOP and positive characteristics of other paradigms is observed. An object model with intelligent behavior is proposed, in which, besides the declarative and procedural aspects of knowledge represented through instance variables and methods, mechanisms are encapsulated to provide autonomy and flexible behavior, to allow new knowledge acquisition, and to promote communications with users. To provide autonomy a message manager which receives requests from other objects was developed. The message manager puts messages in a queue and dispatches them according to its knowledge and the analysis of environment conditions. Using programming in logic resources, facilities are introduced to get behavior flexibility through behavioral rules in backward chaining. Knowledge is acquired through facts, procedures, and behavioral rules asserted/retracted in the object's knowledge-base. To provide assistance and report on their activities, the objects exhibit the status of their behavioral rules firing, and lists of granted requests as well as the ones kept in its message queue. To explore the proposed model properties, one intelligent assistant prototype to support the activities of the system development process was implemented. For its implementation, the Smalltalk/V language with programming in logic resources integrated by Prolog/V was used. The experience acquired in using this model, indicated the feasibility of the inclusion of additional characteristics to the OOP model, and the clearness of its implementation using multiparadigm resources. Therefore, this model is a viable alternative to the construction of intelligent environments.

[pt] Em função da dependência dos regimes hidrológicos, a incerteza associada ao planejamento energético no Brasil exige a modelagem estocástica das Séries Temporais associadas de maneira adequada e coerente. Percebe-se, portanto, a importância dos modelos de geração de cenários hidrológicos com vistas à otimização, via Programação Dinâmica Dual Estocástica (PDDE), do desempenho das operações do sistema elétrico, com consequente aumento de benefícios e confiabilidade e, sobretudo, redução de custos. Esta modelagem estocástica tem sido realizada por um modelo Autorregressivo Peridódico, PAR(p), que ajusta um modelo autorregressivo de ordem p para cada um dos estágios das séries históricas que compõem as configurações do sistema. Este trabalho mostra que a estrutura utilizada no processo de simulação de séries sintéticas do modelo vigente no Setor Elétrico Brasileiro, via distribuição Lognormal, gera uma não linearidade na equação do modelo, o que pode ocasionar inconvenientes de não convexidade que inviabilizam o correto cálculo das Funções de Custo Futuro, poliedros convexos aproximados por funções lineares por partes. Haja vista o exposto e as características do modelo estocástico gerador da árvore de cenários e sua utilização em modelos de otimização, este trabalho apresenta uma nova metodologia alternativa para a construção dos cenários, de forma que os inconvenientes supracitados sejam eliminados. Isto posto, será apresentado uma nova abordagem geral para a construção das árvores, considerando os passos Forward e Backward, fundamentais no processo de otimização empregado pela técnica de PDDE. A estrutura de simulação estocástica desenvolvida conjugou a técnica de computação intensiva de Bootstrap e o método de simulação de Monte Carlo. Foram geradas árvores de cenários com horizonte temporal condizente com o planejamento de médio prazo do despacho hidrotérmico. As séries sintéticas foram comparadas às históricas por meio de uma bateria de testes estatísticos e a aderência das séries geradas foi atestada, provando a adequabilidade do modelo desenvolvido no que tange à parte estocástica do problema. Por fim, a árvore de cenários gerada foi aplicada na PDDE e várias variáveis de resposta foram analisadas, permitindo concluir que o modelo desenvolvido é perfeitamente capaz de reproduzir estruturas compatíveis com o modelo vigente, contudo sem causar a referida não linearidade na equação do PAR(p) e a possível não convexidade do problema de otimização associado ao planejamento de operação de médio/longo prazo. / [en] Due to the highly dependence on the hydrological regimes, the uncertainty associated with energy planning in Brazil requires stochastic modeling of associated time series appropriately and consistently. It is clear, therefore, the importance of models to generate hydrologic scenarios to be used in the optimization via Stochastic Dual Dynamic Programming (SDDP), which improves the performance of system operations, with consequent increase in benefits and reliability and, above all, cost reduction. This stochastic modeling is performed by the PAR(p), which sets an autoregressive model of order p for each of the stages of the historical series that make up the system settings. It was shown in this work that the structure used in the simulation process of synthetic series of the model prevailing in SEB via lognormal distribution generates a nonlinearity relationship in the model equation, which causes the inconvenience of nonconvexity in the calculation of Expected Cost-to-go Functions, convex polyhedral approximated by piecewise linear functions. Considering the above and the characteristics of the stochastic model that generates the scenarios tree and its use in the optimization algorithms, this study aims the development of an alternative methodology for the construction of scenarios, so that the aforementioned drawbacks were eliminated. It is proposed a new general approach for the construction of trees, considering the steps Forward and Backward, fundamental in the process of optimization technique employed by SDDP. The structure of stochastic simulation technique developed conjugates computationally intensive Bootstrap method and Monte Carlo simulation. Scenarios trees were generated consistent with the medium-term planning of hydrothermal dispatch. The synthetic series were compared to the historical data through a battery of statistical tests and the goodness fiting of the series generated was tested that confirmed the suitability of the developed model with respect to the stochastic problem. Finally, the paths of the trees were applied to the SDDP and response variables were analyzed, leading to the conclusion that the model was able to perfectly reproduce structures compatible with the current model, but without causing the aforementioned non-linearity of the PAR(p) equation and possible non convexity in the Expected Cost-to-go Functions.