Relevo e drenagem do centro da cidade do Rio de Janeiro: enchentes e políticas públicas no passado e no presente

As enchentes se constituem em um dos mais freqüentes e complexos problemas nas áreas urbanas em todo o mundo, causando danos à população e às atividades econômicas a estas associadas. A cidade do Rio de Janeiro possui um longo histórico de inundações, outrora ligadas sobretudo às suas características topográficas e climáticas, que, em virtude dos processo de ocupação e urbanização, iniciados no século XVI, foram potencializas pelas interferências no meio físico, através das políticas públicas. Esta dissertação visa analisar as causas das inundações, bem como suas implicações na organização do espaço, na área central da cidade do Rio de Janeiro, evidenciando formas e processos pretéritos e presentes. As enchentes no centro da cidade foram mapeadas, com diferenciação entre os setores análogos, nos quais destacam-se as áreas mais críticas de ocorrências, em virtude dos danos decorrentes das inundações. Para tanto foram feitos levantamentos bibliográficos e trabalhos de campo. São feitas também recomendações que se originaram dos resultados dos levantamentos e das análises realizadas, visando contribuir para iniciativas que busquem soluções efetivas para o velho problema de enchentes na área central do Rio de Janeiro. Como resultado, pode-se concluir que uma série de fatores conjugados contribuem para as ocorrências atuais, àqueles inseridos em uma escala mais local, como nivelamentos de ruas, que ainda hoje remontam antigas feições da cidade ou a ineficiência da rede de drenagem atual, como também fatores mais abrangentes, ligados aos divisores topográficos e drenagem associada.

Otimização por enxame de partículas em arquiteturas paralelas de alto desempenho.

A Otimização por Enxame de Partículas (PSO, Particle Swarm Optimization) é uma técnica de otimização que vem sendo utilizada na solução de diversos problemas, em diferentes áreas do conhecimento. Porém, a maioria das implementações é realizada de modo sequencial. O processo de otimização necessita de um grande número de avaliações da função objetivo, principalmente em problemas complexos que envolvam uma grande quantidade de partículas e dimensões. Consequentemente, o algoritmo pode se tornar ineficiente em termos do desempenho obtido, tempo de resposta e até na qualidade do resultado esperado. Para superar tais dificuldades, pode-se utilizar a computação de alto desempenho e paralelizar o algoritmo, de acordo com as características da arquitetura, visando o aumento de desempenho, a minimização do tempo de resposta e melhoria da qualidade do resultado final. Nesta dissertação, o algoritmo PSO é paralelizado utilizando três estratégias que abordarão diferentes granularidades do problema, assim como dividir o trabalho de otimização entre vários subenxames cooperativos. Um dos algoritmos paralelos desenvolvidos, chamado PPSO, é implementado diretamente em hardware, utilizando uma FPGA. Todas as estratégias propostas, PPSO (Parallel PSO), PDPSO (Parallel Dimension PSO) e CPPSO (Cooperative Parallel PSO), são implementadas visando às arquiteturas paralelas baseadas em multiprocessadores, multicomputadores e GPU. Os diferentes testes realizados mostram que, nos problemas com um maior número de partículas e dimensões e utilizando uma estratégia com granularidade mais fina (PDPSO e CPPSO), a GPU obteve os melhores resultados. Enquanto, utilizando uma estratégia com uma granularidade mais grossa (PPSO), a implementação em multicomputador obteve os melhores resultados.

Algoritmos distribuídos para alocação dinâmica de tarefas em enxame de robôs.

A Inteligência de Enxame foi proposta a partir da observação do comportamento social de espécies de insetos, pássaros e peixes. A ideia central deste comportamento coletivo é executar uma tarefa complexa decompondo-a em tarefas simples, que são facilmente executadas pelos indivíduos do enxame. A realização coordenada destas tarefas simples, respeitando uma proporção pré-definida de execução, permite a realização da tarefa complexa. O problema de alocação de tarefas surge da necessidade de alocar as tarefas aos indivíduos de modo coordenado, permitindo o gerenciamento do enxame. A alocação de tarefas é um processo dinâmico pois precisa ser continuamente ajustado em resposta a alterações no ambiente, na configuração do enxame e/ou no desempenho do mesmo. A robótica de enxame surge deste contexto de cooperação coletiva, ampliada à robôs reais. Nesta abordagem, problemas complexos são resolvidos pela realização de tarefas complexas por enxames de robôs simples, com capacidade de processamento e comunicação limitada. Objetivando obter flexibilidade e confiabilidade, a alocação deve emergir como resultado de um processo distribuído. Com a descentralização do problema e o aumento do número de robôs no enxame, o processo de alocação adquire uma elevada complexidade. Desta forma, o problema de alocação de tarefas pode ser caracterizado como um processo de otimização que aloca as tarefas aos robôs, de modo que a proporção desejada seja atendida no momento em que o processo de otimização encontre a solução desejada. Nesta dissertação, são propostos dois algoritmos que seguem abordagens distintas ao problema de alocação dinâmica de tarefas, sendo uma local e a outra global. O algoritmo para alocação dinâmica de tarefas com abordagem local (ADTL) atualiza a alocação de tarefa de cada robô a partir de uma avaliação determinística do conhecimento atual que este possui sobre as tarefas alocadas aos demais robôs do enxame. O algoritmo para alocação dinâmica de tarefas com abordagem global (ADTG) atualiza a alocação de tarefas do enxame com base no algoritmo de otimização PSO (Particle swarm optimization). No ADTG, cada robô possui uma possível solução para a alocação do enxame que é continuamente atualizada através da troca de informação entre os robôs. As alocações são avaliadas quanto a sua aptidão em atender à proporção-objetivo. Quando é identificada a alocação de maior aptidão no enxame, todos os robôs do enxame são alocados para as tarefas definidas por esta alocação. Os algoritmos propostos foram implementados em enxames com diferentes arranjos de robôs reais demonstrando sua eficiência e eficácia, atestados pelos resultados obtidos.

Agrupamento espacial em robótica de enxame.

Os Sistemas Multi-Robôs proporcionam vantagens sobre um robô individual, quando da realização de uma tarefa com maiores velocidade, precisão e tolerância a falhas. Os estudos dos comportamentos sociais na natureza têm permitido desenvolver algoritmos bio-inspirados úteis na área da robótica de enxame. Seguindo instruções simples e repetitivas, grupos de robôs, fisicamente limitados, conseguem solucionar problemas complexos. Quando existem duas ou mais tarefas a serem realizadas e o conjunto de robôs é heterogêneo, é possível agrupá-los de acordo com as funcionalidades neles disponíveis. No caso em que o conjunto de robôs é homogêneo, o agrupamento pode ser realizado considerando a posição relativa do robô em relação a uma tarefa ou acrescentando alguma característica distintiva. Nesta dissertação, é proposta uma técnica de clusterização espacial baseada simplesmente na comunicação local de robôs. Por meio de troca de mensagens entre os robôs vizinhos, esta técnica permite formar grupos de robôs espacialmente próximos sem precisar movimentar os robôs. Baseando-se nos métodos de clusterização de fichas, a técnica proposta emprega a noção de fichas virtuais, que são chamadas de cargas, sendo que uma carga pode ser estática ou dinâmica. Se uma carga é estática permite determinar a classe à qual um robô pertence. Dependendo da quantidade e do peso das cargas disponíveis no sistema, os robôs intercambiam informações até alcançar uma disposição homogênea de cargas. Quando as cargas se tornam estacionárias, é calculada uma densidade que permite guiar aquelas que estão ainda em movimento. Durante as experiências, foi observado visualmente que as cargas com maior peso acabam se agrupando primeiro enquanto aquelas com menor peso continuam se deslocando no enxame, até que estas cargas formem faixas de densidades diferenciadas para cada classe, alcançando assim o objetivo final que é a clusterização dos robôs.

MAS Ontology: uma ontologia de métodos orientados a agentes

A modelagem orientada a agentes surge como paradigma no desenvolvimento de software, haja vista a quantidade de iniciativas e estudos que remetem à utilização de agentes de software como solução para tratar de problemas mais complexos. Apesar da popularidade de utilização de agentes, especialistas esbarram na falta de universalidade de uma metodologia para construção dos Sistemas Multiagentes (MAS), pois estas acabam pecando pelo excesso ou falta de soluções para modelar o problema. Esta dissertação propõe o uso de uma Ontologia sobre Metodologias Multiagentes, seguindo os princípios da Engenharia de Métodos Situacionais que se propõe a usar fragmentos de métodos para construção de metodologias baseados na especificidade do projeto em desenvolvimento. O objetivo do estudo é sedimentar o conhecimento na área de Metodologias Multiagentes, auxiliando o engenheiro de software a escolher a melhor metodologia ou o melhor fragmento de metodologia capaz de modelar um Sistema Multiagentes.