Avaliação e controlo da qualidade da água de albufeiras com base em modelos dinâmicos

A problemática relacionada com a modelação da qualidade da água de albufeiras pode ser abordada de diversos pontos de vista. Neste trabalho recorre-se a metodologias de resolução de problemas que emanam da Área Cientifica da Inteligência Artificial, assim como a ferramentas utilizadas na procura de soluções como as Árvores de Decisão, as Redes Neuronais Artificiais e a Aproximação de Vizinhanças. Actualmente os métodos de avaliação da qualidade da água são muito restritivos já que não permitem aferir a qualidade da água em tempo real. O desenvolvimento de modelos de previsão baseados em técnicas de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, mostrou ser uma alternativa tendo em vista um comportamento pró-activo que pode contribuir decisivamente para diagnosticar, preservar e requalificar as albufeiras. No decurso do trabalho, foi utilizada a aprendizagem não-supervisionada tendo em vista estudar a dinâmica das albufeiras sendo descritos dois comportamentos distintos, relacionados com a época do ano. ABSTRACT: The problems related to the modelling of water quality in reservoirs can be approached from different viewpoints. This work resorts to methods of resolving problems emanating from the Scientific Area of Artificial lntelligence as well as to tools used in the search for solutions such as Decision Trees, Artificial Neural Networks and Nearest-Neighbour Method. Currently, the methods for assessing water quality are very restrictive because they do not indicate the water quality in real time. The development of forecasting models, based on techniques of Knowledge Discovery in Databases, shows to be an alternative in view of a pro-active behavior that may contribute to diagnose, maintain and requalify the water bodies. ln this work. unsupervised learning was used to study the dynamics of reservoirs, being described two distinct behaviors, related to the time of year.

Evolutionary algorithms for the modeling of bioreactors

This work aims to study the application of Genetic Algorithms in anaerobic digestion modeling, in particular when using dynamical models. Along the work, different types of bioreactors are shown, such as batch, semi-batch and continuous, as well as their mathematical modeling. The work intendeds to estimate the parameter values of two biological reaction model. For that, simulated results, where only one output variable, the produced biogas, is known, are fitted to the model results. For this reason, the problems associated with reverse optimization are studied, using some graphics that provide clues to the sensitivity and identifiability associated with the problem. Particular solutions obtained by the identifiability analysis using GENSSI and DAISY softwares are also presented. Finally, the optimization is performed using genetic algorithms. During this optimization the need to improve the convergence of genetic algorithms was felt. This need has led to the development of an adaptation of the genetic algorithms, which we called Neighbored Genetic Algorithms (NGA1 and NGA2). In order to understand if this new approach overcomes the Basic Genetic Algorithms (BGA) and achieves the proposed goals, a study of 100 full optimization runs for each situation was further developed. Results show that NGA1 and NGA2 are statistically better than BGA. However, because it was not possible to obtain consistent results, the Nealder-Mead method was used, where the initial guesses were the estimated results from GA; Algoritmos Evolucionários para a Modelação de Bioreactores Resumo: Neste trabalho procura-se estudar os algoritmos genéticos com aplicação na modelação da digestão anaeróbia e, em particular, quando se utilizam modelos dinâmicos. Ao longo do mesmo, são apresentados diferentes tipos de bioreactores, como os batch, semi-batch e contínuos, bem como a modelação matemática dos mesmos. Neste trabalho procurou-se estimar o valor dos parâmetros que constam num modelo de digestão anaeróbia para o ajustar a uma situação simulada onde apenas se conhece uma variável de output, o biogas produzido. São ainda estudados os problemas associados à optimização inversa com recurso a alguns gráficos que fornecem pistas sobre a sensibilidade e identifiacabilidade associadas ao problema da modelação da digestão anaeróbia. São ainda apresentadas soluções particulares de idenficabilidade obtidas através dos softwares GENSSI e DAISY. Finalmente é realizada a optimização do modelo com recurso aos algoritmos genéticos. No decorrer dessa optimização sentiu-se a necessidade de melhorar a convergência e, portanto, desenvolveu-se ainda uma adaptação dos algoritmos genéticos a que se deu o nome de Neighboured Genetic Algorithms (NGA1 e NGA2). No sentido de se compreender se as adaptações permitiam superar os algoritmos genéticos básicos e atingir as metas propostas, foi ainda desenvolvido um estudo em que o processo de optimização foi realizado 100 vezes para cada um dos métodos, o que permitiu concluir, estatisticamente, que os BGA foram superados pelos NGA1 e NGA2. Ainda assim, porque não foi possivel obter consistência nos resultados, foi usado o método de Nealder-Mead utilizado como estimativa inicial os resultados obtidos pelos algoritmos genéticos.

Processos e modelos de raciocínio na tomada de decisão: contributos conceptuais e interrogações

Processos e Modelos de Raciocínio na Tomada de Decisão: contributos concetuais e interrogações Dulce Magalhães - Departamento de Enfermagem, Universidade de Évora Manuel Lopes - Departamento de Enfermagem, Universidade de Évora Ana Fonseca - Departamento de Enfermagem, Universidade de Évora Os enfermeiros que integram as equipas de unidades de cuidados hospitalares têm que prevenir, minimizar e corrigir situações clínicas instáveis. Em consequência disso defrontam-se diária e sistematicamente com a obrigatoriedade de tomar decisões no contexto da ação (Thompson & Dowding, 2005) e agir em conformidade. Eles têm que tomar decisões num espaço que não é reservado e que está confinado a uma teia de relações que acontecem entre o doente, a família e os restantes membros da equipa de saúde (Benner et al, 2011; Tanner, 2006, Lopes, 2006). Um espaço onde acontecem múltiplas interrupções que provêm de procedimentos de trabalho e exigências constantes de atenção a cada doente (Hedberg & Larsson, 2004; Potter et al, 2005; Wolf et al, 2006). São decisões processuais e multidimensionais que têm que considerar em simultâneo, o que deve ser feito, como deve ser feito e quando deve ser feito, no respeito da singularidade do doente e do seu contexto circundante (Gillespie, 2009). Esta dinâmica também está interligada com os dados clínicos que recorrentemente emergem, bem como à acessibilidade, multiplicidade e ambiguidade dos dados clínicos (Junnola et al, 2002; Carnevali &Thomas, 1993 Simmons, 2010), ao tempo de decisão e às decisões conflituosas (Thompson, 2004). São ambientes clínicos onde acontecem contingências, algumas delas aleatórias, que exigem que os enfermeiros independentemente dos níveis de proficiência sejam obrigados a tomar decisões complexas de forma rápida e precisa, para optimizar os resultados esperados (Curry & Botti, 2006). O conhecimento e o raciocínio que os enfermeiros usam na tomada de decisão são elementos, entre outros, que definem muito da prática profissional (Cody, 2006). Por isso, conscientes da realidade enunciada através da investigação que tem vindo a ser desenvolvida, foi nossa intenção analisar criticamente os modelos de decisão que têm expressão na literatura de enfermagem e que têm sido desenvolvidos em diferentes áreas do conhecimento (Concoran-Perry et al, 1999), no sentido de reconhecer o seu poder explicativo para a tomada de decisão dos enfermeiros. Alguns deles são apresentados numa estrutura normativa, outros numa descritiva e em função disso, podem dividir-se em duas categorias teóricas, sistemático-positivista e intuitivo-humanista (Thompson, 1999; Aitken, Marshall, Elliott & McKinley, 2007). As abordagens sistemático-positivistas sugerem que a tomada de decisão acontece num processo sequencial previamente definido e explicitado. Assentam no pressuposto que existe alguma atividade de análise ou de resolução de problemas em curso, para o enfermeiro tomar uma decisão. Nas abordagens intuitivo-humanistas a decisão é entendida no seio de um processo como um todo e no contexto de uma abordagem naturalista (Benner, 1984; Thompson, 1999). Elas podem ser diferenciadas, desde logo, a partir dos seus centros de interesse. Enquanto a primeira se interessa pelo número de dados e pelos processos de análise cognitiva para uma melhor decisão. A segunda dá primazia aos contextos relacionais e de comunicação com os doentes e serve-se da performance clínica para eleger as melhores ações.