A fuzzified systematic adjustment of the robotic Darwinian PSO

The Darwinian Particle Swarm Optimization (DPSO) is an evolutionary algorithm that extends the Particle Swarm Optimization using natural selection to enhance the ability to escape from sub-optimal solutions. An extension of the DPSO to multi-robot applications has been recently proposed and denoted as Robotic Darwinian PSO (RDPSO), benefiting from the dynamical partitioning of the whole population of robots, hence decreasing the amount of required information exchange among robots. This paper further extends the previously proposed algorithm adapting the behavior of robots based on a set of context-based evaluation metrics. Those metrics are then used as inputs of a fuzzy system so as to systematically adjust the RDPSO parameters (i.e., outputs of the fuzzy system), thus improving its convergence rate, susceptibility to obstacles and communication constraints. The adapted RDPSO is evaluated in groups of physical robots, being further explored using larger populations of simulated mobile robots within a larger scenario.

Introducing the fractional-order Darwinian PSO

One of the most well-known bio-inspired algorithms used in optimization problems is the particle swarm optimization (PSO), which basically consists on a machinelearning technique loosely inspired by birds flocking in search of food. More specifically, it consists of a number of particles that collectively move on the search space in search of the global optimum. The Darwinian particle swarm optimization (DPSO) is an evolutionary algorithm that extends the PSO using natural selection, or survival of the fittest, to enhance the ability to escape from local optima. This paper firstly presents a survey on PSO algorithms mainly focusing on the DPSO. Afterward, a method for controlling the convergence rate of the DPSO using fractional calculus (FC) concepts is proposed. The fractional-order optimization algorithm, denoted as FO-DPSO, is tested using several well-known functions, and the relationship between the fractional-order velocity and the convergence of the algorithm is observed. Moreover, experimental results show that the FO-DPSO significantly outperforms the previously presented FO-PSO.

Avaliação do estado de conservação de fachadas e ensaios de arrancamento de elementos em aço de pré-esforço colados com resina Epoxy a provetes de pedra natural

O ingresso no mercado de trabalho e primeiro contacto com a realidade na construção em Portugal motivaram a realização deste relatório. O qual tem como base o estágio realizado na Sika® Portugal Produtos da Construção e Indústria, S.A. como elemento do Departamento Técnico. O trabalho desenvolvido incide sobre a escolha de soluções de reabilitação e na avaliação preliminar do estado de conservação dos edifícios outrora reabilitados com soluções Sika®. A primeira parte deste relatório descreve a adaptação do método de avaliação do estado de conservação de edifícios (MAEC) de forma a realizar esta avaliação apenas no sistema construtivo que compõe a fachada, aplicado num estudo desenvolvido para 100 obras de reabilitação em edifícios distribuídos no território nacional. Numa segunda parte do relatório são apresentados documentos desenvolvidos durante a actividade profissional aquando de visitas às obras e respectivas análises preliminares e especificações técnicas. Nesta segunda parte do relatório mais relacionada com as actividades diárias são ainda apresentados documentos técnicos de apoio a tecnologias e ou selecção de soluções mais adequadas às exigências e necessidades de comportamento dos materiais. É ainda abordado o tema sustentabilidade que actualmente é uma das preocupações nas escolhas e tomadas de decisão de soluções para a reabilitação e construção nova. Apresenta-se ainda um estudo realizado em laboratório que visa determinar o comprimento de amarração de fios ou cordões de pré-esforço colados com resina epoxy a provetes de diferentes tipos de pedra natural.