Otimização multimodal através de novas técnicas baseadas em clusterização nebulosa

Neste trabalho, é proposta uma nova família de métodos a ser aplicada à otimização de problemas multimodais. Nestas técnicas, primeiramente são geradas soluções iniciais com o intuito de explorar o espaço de busca. Em seguida, com a finalidade de encontrar mais de um ótimo, estas soluções são agrupadas em subespaços utilizando um algoritmo de clusterização nebulosa. Finalmente, são feitas buscas locais através de métodos determinísticos de otimização dentro de cada subespaço gerado na fase anterior com a finalidade de encontrar-se o ótimo local. A família de métodos é formada por seis variantes, combinando três esquemas de inicialização das soluções na primeira fase e dois algoritmos de busca local na terceira. A fim de que esta nova família de métodos possa ser avaliada, seus constituintes são comparados com outras metodologias utilizando problemas da literatura e os resultados alcançados são promissores.

Hardware reconfigurável para identificação de radionuclídeos utilizando o método de agrupamento subtrativo.

Fontes radioativas possuem radionuclídeos. Um radionuclídeo é um átomo com um núcleo instável, ou seja, um núcleo caracterizado pelo excesso de energia que está disponível para ser emitida. Neste processo, o radionuclídeo sofre o decaimento radioativo e emite raios gama e partículas subatômicas, constituindo-se na radiação ionizante. Então, a radioatividade é a emissão espontânea de energia a partir de átomos instáveis. A identificação correta de radionuclídeos pode ser crucial para o planejamento de medidas de proteção, especialmente em situações de emergência, definindo o tipo de fonte de radiação e seu perigo radiológico. Esta dissertação apresenta a aplicação do método de agrupamento subtrativo, implementada em hardware, para um sistema de identificação de elementos radioativos com uma resposta rápida e eficiente. Quando implementados em software, os algoritmos de agrupamento consumem muito tempo de processamento. Assim, uma implementação dedicada para hardware reconfigurável é uma boa opção em sistemas embarcados, que requerem execução em tempo real, bem como baixo consumo de energia. A arquitetura proposta para o hardware de cálculo do agrupamento subtrativo é escalável, permitindo a inclusão de mais unidades de agrupamento subtrativo para operarem em paralelo. Isso proporciona maior flexibilidade para acelerar o processo de acordo com as restrições de tempo e de área. Os resultados mostram que o centro do agrupamento pode ser identificado com uma boa eficiência. A identificação desses pontos pode classificar os elementos radioativos presentes em uma amostra. Utilizando este hardware foi possível identificar mais do que um centro de agrupamento, o que permite reconhecer mais de um radionuclídeo em fontes radioativas. Estes resultados revelam que o hardware proposto pode ser usado para desenvolver um sistema portátil para identificação radionuclídeos.

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.