14 resultados para Cadeias de Markov. Algoritmos genéticos

em Repositório Científico do Instituto Politécnico de Lisboa - Portugal


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Ao me ter sido apresentado o tema focado neste trabalho, a curiosidade apoderou-se de mim para tentar perceber o que eram os algoritmos genéticos, a aprendizagem automática e a aplicação dos algoritmos genéticos sobre este tipo de aprendizagem e onde é que estas técnicas podiam ser aplicadas. Assim, neste trabalho é realizado um estudo destes temas relativamente ao seu funcionamento, aplicabilidade, problemas e soluções existentes, bem como, a comparação entre duas das mais conhecidas abordagens ao nível da aprendizagem automática baseada em algoritmos genéticos. São no fim apresentados programas exemplificativos de implementações de aplicação de algoritmos genéticos a problemas de optimização/descoberta e de aprendizagem automática. Este texto está organizado em cinco capítulos, sendo o primeiro a introdução, o segundo é uma apresentação dos algoritmos genéticos, no terceiro capítulo é apresentada a técnica de aprendizagem automática baseada em algoritmos genéticos, as suas diferentes abordagens e implementações, aplicabilidade e comparação entre abordagens. No quarto capítulo são apresentados alguns exemplos práticos que pretendem demonstrar a forma como se implementam algumas das abordagens referidas nos capítulos anteriores com o intuito de ver o seu funcionamento na prática e comparar diferentes algoritmos no mesmo problema.

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Dissertação de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica Ramo de Manutenção e Produção

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A presente dissertação apresenta um conjunto de algoritmos, cujo objetivo é a determinação da capacidade máxima de energia que é possível integrar numa rede de energia elétrica, seja num único nó ou em vários nós simultaneamente. Deste modo, obtém-se uma indicação dos locais mais adequados à nova instalação de geração e quais os reforços de rede necessários, de forma a permitirem a alocação da nova energia. Foram estudados e identificados os fatores que influenciam o valor da capacidade máxima nodal, assim como as suas consequências no funcionamento da rede, em particular o carácter simultâneo associado às referidas injeções nodais. Nesse sentido, são apresentados e desenvolvidos algoritmos que têm em consideração as características técnicas da geração a ligar e as restrições físicas impostas pela rede elétrica existente. Os algoritmos desenvolvidos apresentados baseiam-se em busca gaussiana, tendo sido igualmente implementada uma heurística que tem em consideração a proximidade de outras injeções em nós adjacentes e finalmente, dada a natureza combinatória do problema, propõe-se a aplicação de algoritmos genéticos especificamente adaptados ao problema Conclui-se que os algoritmos genéticos encerram características que lhes permitem ser aplicados em qualquer topologia com resultados superiores a todos os algoritmos desenvolvidos. Os métodos apresentados foram desenvolvidos e implementados usando a linguagem de programação Python, tendo-se desenvolvido ainda um interface visual ao utilizador, baseado em wxPython, onde estão implementadas diversas ferramentas que possibilitam a execução dos algoritmos, a configuração dos seus parâmetros e ainda o acesso à informação resultante dos algoritmos em formato Excel.

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Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica - Ramo de Energia

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Segundo estudos oficiais, a produção de energia eléctrica, principalmente através da queima de combustíveis fósseis, é responsável pelo aumento das emissões de gases de efeito estufa na atmosfera, contribuindo desta forma para o aquecimento global do planeta. Nesse sentido, os governos de diversos países, assumiram vários compromissos a nível internacional, com o propósito de reduzir o impacto ambiental associado à procura global de energia no planeta, assim como a utilização de recursos naturais. Desses compromissos, destaca-se o Protocolo de Quioto, no qual Portugal assumiu o compromisso de não apresentar um aumento de emissões superior a 27% relativamente ao ano de referência de 1990, durante o período de 2008-2012. Nesse sentido, uma das medidas para o controlo dessas emissões, passa pelo uso racional de energia consumida, nomeadamente através do sector doméstico, um dos sectores que registou uma maior subida do consumo de energia eléctrica nos últimos tempos. Uma das formas de o fazer, poderá passar pela escolha racional dos equipamentos que se utilizam hoje em dia no sector doméstico, baseada por sua vez em normas e critérios específicos para o efeito. No presente trabalho, o problema de maximização de eficiência energética é apresentado e formulado como um problema de optimização, sendo a sua resolução suportada em algoritmos evolucionários, nomeadamente algoritmos genéticos como referência o método Simplex para comparação de resultados e posterior validação dos algoritmos genéticos, enquanto método de optimização para a resolução deste tipo de problema. Factores como o ciclo de vida do produto, investimento realizado e despesas no consumo de energia eléctrica, serão tidos em conta, quando existe a necessidade de se obter uma solução ecológica e económica, assegurando ao mesmo tempo a satisfação do consumidor e do meio ambiente. Serão apresentadas ainda, diversas hipóteses de parametrização, tendo em vista os estudos de desempenho dos dois métodos de optimização a serem analisados e será elaborado ainda um estudo, para avaliar o desempenho dos algoritmos genéticos, mediante a variação de parâmetros a ele associados. No final conclui-se que a utilização dos AG’s é adequada ao problema de maximização da eficiência energética providenciando soluções distintas na escolha de equipamentos com valores semelhantes de indicadores económicos.

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Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica Ramo de Automação e Electrónica Industrial

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Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica

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Dissertação para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica Ramo de Energia

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De entre todos os paradigmas de aprendizagem actualmente identificados, a Aprendizagem por Reforço revela-se de especial interesse e aplicabilidade nos inúmeros processos que nos rodeiam: desde a solitária sonda que explora o planeta mais remoto, passando pelo programa especialista que aprende a apoiar a decisão médica pela experiencia adquirida, até ao cão de brincar que faz as delícias da criança interagindo com ela e adaptando-se aos seus gostos, e todo um novo mundo que nos rodeia e apela crescentemente a que façamos mais e melhor nesta área. Desde o aparecimento do conceito de aprendizagem por reforço, diferentes métodos tem sido propostos para a sua concretização, cada um deles abordando aspectos específicos. Duas vertentes distintas, mas complementares entre si, apresentam-se como características chave do processo de aprendizagem por reforço: a obtenção de experiência através da exploração do espaço de estados e o aproveitamento do conhecimento obtido através dessa mesma experiência. Esta dissertação propõe-se seleccionar alguns dos métodos propostos mais promissores de ambas as vertentes de exploração e aproveitamento, efectuar uma implementação de cada um destes sobre uma plataforma modular que permita a simulação do uso de agentes inteligentes e, através da sua aplicação na resolução de diferentes configurações de ambientes padrão, gerar estatísticas funcionais que permitam inferir conclusões que retractem entre outros aspectos a sua eficiência e eficácia comparativas em condições específicas.

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A exposição a formaldeído (FA), classificado como cancerígeno pela International Agency for Cancer Research (IARC), está epidemiologicamente associada a cancro e a alterações nucleares detectáveis pelo ensaio dos micronúcleos por bloqueio da citocinese (CBMN). Este método permite determinar vários marcadores de genotoxicidade, nomeadamente micronúcleos – biomarcadores de quebra ou perda de cromossomas; pontes nucleoplásmicas – biomarcador de re-arranjo cromossómico, pouca reparação e fusão de telómeros e, protusões nucleares – biomarcador de DNA amplificado. O gene X-ray repair cross-complementing group 3 (XRCC3) está envolvido na reparação de ligações cruzadas na recombinação de homólogos e quebras na cadeia dupla de DNA. Foi reportado pelo menos um polimorfismo no gene, o Thr241Met que tem sido associado a um aumento do dnao no DNA em vários estudos.

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Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Electrónica e Telecomunicações

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Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática e Computadores

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Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Eletrónica e Telecomunicações