50 resultados para Ordinary Capabilities
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Electricity markets are complex environments with very particular characteristics. MASCEM is a market simulator developed to allow deep studies of the interactions between the players that take part in the electricity market negotiations. This paper presents a new proposal for the definition of MASCEM players’ strategies to negotiate in the market. The proposed methodology is multiagent based, using reinforcement learning algorithms to provide players with the capabilities to perceive the changes in the environment, while adapting their bids formulation according to their needs, using a set of different techniques that are at their disposal. Each agent has the knowledge about a different method for defining a strategy for playing in the market, the main agent chooses the best among all those, and provides it to the market player that requests, to be used in the market. This paper also presents a methodology to manage the efficiency/effectiveness balance of this method, to guarantee that the degradation of the simulator processing times takes the correct measure.
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The very particular characteristics of electricity markets, require deep studies of the interactions between the involved players. MASCEM is a market simulator developed to allow studying electricity market negotiations. This paper presents a new proposal for the definition of MASCEM players’ strategies to negotiate in the market. The proposed methodology is implemented as a multiagent system, using reinforcement learning algorithms to provide players with the capabilities to perceive the changes in the environment, while adapting their bids formulation according to their needs, using a set of different techniques that are at their disposal. This paper also presents a methodology to define players’ models based on the historic of their past actions, interpreting how their choices are affected by past experience, and competition.
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Competitive electricity markets are complex environments, involving a large number of different entities, playing in a dynamic scene to obtain the best advantages and profits. MASCEM is an electricity market simulator able to model market players and simulate their operation in the market. As market players are complex entities, having their characteristics and objectives, making their decisions and interacting with other players, a multi-agent architecture is used and proved to be adequate. MASCEM players have learning capabilities and different risk preferences. They are able to refine their strategies according to their past experience (both real and simulated) and considering other agents’ behavior. Agents’ behavior is also subject to its risk preferences.
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Swarm Intelligence generally refers to a problem-solving ability that emerges from the interaction of simple information-processing units. The concept of Swarm suggests multiplicity, distribution, stochasticity, randomness, and messiness. The concept of Intelligence suggests that problem-solving approach is successful considering learning, creativity, cognition capabilities. This paper introduces some of the theoretical foundations, the biological motivation and fundamental aspects of swarm intelligence based optimization techniques such Particle Swarm Optimization (PSO), Ant Colony Optimization (ACO) and Artificial Bees Colony (ABC) algorithms for scheduling optimization.
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In this paper, we foresee the use of Multi-Agent Systems for supporting dynamic and distributed scheduling in Manufacturing Systems. We also envisage the use of Autonomic properties in order to reduce the complexity of managing systems and human interference. By combining Multi-Agent Systems, Autonomic Computing, and Nature Inspired Techniques we propose an approach for the resolution of dynamic scheduling problem, with Case-based Reasoning Learning capabilities. The objective is to permit a system to be able to automatically adopt/select a Meta-heuristic and respective parameterization considering scheduling characteristics. From the comparison of the obtained results with previous results, we conclude about the benefits of its use.
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The main purpose of this paper is to propose a Multi-Agent Autonomic and Bio-Inspired based framework with selfmanaging capabilities to solve complex scheduling problems using cooperative negotiation. Scheduling resolution requires the intervention of highly skilled human problem-solvers. This is a very hard and challenging domain because current systems are becoming more and more complex, distributed, interconnected and subject to rapidly changing. A natural Autonomic Computing (AC) evolution in relation to Current Computing is to provide systems with Self-Managing ability with a minimum human interference.
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This paper presents the SmartClean tool. The purpose of this tool is to detect and correct the data quality problems (DQPs). Compared with existing tools, SmartClean has the following main advantage: the user does not need to specify the execution sequence of the data cleaning operations. For that, an execution sequence was developed. The problems are manipulated (i.e., detected and corrected) following that sequence. The sequence also supports the incremental execution of the operations. In this paper, the underlying architecture of the tool is presented and its components are described in detail. The tool's validity and, consequently, of the architecture is demonstrated through the presentation of a case study. Although SmartClean has cleaning capabilities in all other levels, in this paper are only described those related with the attribute value level.
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Europa, 1939 A Alemanha, sob a influência do partido Alemão Nazi, deu início a um confronto que mudou a face do mundo. Inicialmente os seus países vizinhos Europeus, depois alguns mais distantes e até o continente Africano sentiram o seu poder e tremeram de medo. Medo, um sentimento tão poderoso que em pequenas quantidades, pode aguçar os sentidos mas que, em quantidades grandes, pode gerar pânico, suprimir o intelecto e até levar a negar aquilo que temos presente como verdades absolutas. A Europa era uma mistura de culturas; até os próprios países eram uma mistura de culturas. A Polónia era um desses países. Neste país, Polacos, Judeus, Ucranianos e Romanis viviam numa paz frágil mas duradora. Quando a II Guerra Mundial começou, as cidades polacas foram conquistadas uma após a outra e, uns após os outros, os seus cidadãos foram confinados à sua cidade para manter a ordem pública. Nesta época de incerteza e insegurança poderíamos pensar que todas estas culturas, diferentes nas suas fundações mas todas elas constituídas por seres humanos que respondem da mesma forma em situações desta natureza, sentir-se- iam na necessidade de se juntar, deixar de parte as suas diferenças e tentariam fazer tudo o que estivesse ao seu alcance para assegurar aquilo que é a necessidade básica de qualquer ser humano: sobreviver. A sobrevivência é o instinto mais básico atribuído ao ser humano. O medo de não ser capaz de sobreviver gerou algo que vai contra este tipo de certezas. Gerou ódio. Não ódio contra o inimigo comum mas sim uma cultura contra a outra. O exército Alemão Nazi foi implacável na sua marcha em busca do domínio total mas, em alguns casos, não foi ele apenas a face do terror. O exército Alemão Nazi conquistava e seguia em frente, a caminho da próxima conquista, deixando governos de fachada para manter a ordem. O medo e o terror eram gerados por outrém. Um verdadeiro choque de culturas cujo resultado foi um dos maiores derramamentos de sangue na história do mundo civilizado.
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Mestrado em Engenharia Informática
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Aims: This paper aims to address some of the main possible applications of actual Nuclear Medicine Imaging techniques and methodologies in the specific context of Sports Medicine, namely in two critical systems: musculoskeletal and cardiovascular. Discussion: At the musculoskeletal level, bone scintigraphy techniques proved to be a mean of diagnosis of functional orientation and high sensibility compared with other morphological imaging techniques in the detection and temporal evaluation of pathological situations, for instance allowing the acquisition of information of great relevance in athletes with stress fractures. On the other hand, infection/inflammation studies might be of an important added value to characterize specific situations, early diagnose of potential critical issues – so giving opportunity to precise, complete and fast solutions – while allowing the evaluation and eventual optimization of training programs. At cardiovascular system level, Nuclear Medicine had proved to be crucial in differential diagnosis between cardiac hypertrophy secondary to physical activity (the so called "athlete's heart") and hypertrophic cardiomyopathy, in the diagnosis and prognosis of changes in cardiac function in athletes, as well as in direct - and non-invasive - in vivo visualization of sympathetic cardiac innervation, something that seems to take more and more importance nowadays, namely in order to try to avoid sudden death episodes at intense physical effort. Also the clinical application of Positron Emission Tomography (PET) has becoming more and more widely recognized as promising. Conclusions: It has been concluded that Nuclear Medicine can become an important application in Sports Medicine. Its well established capabilities to early detection of processes involving functional properties allied to its high sensibility and the actual technical possibilities (namely those related with hybrid imaging, that allows to add information provided by high resolution morphological imaging techniques, such as CT and/or MRI) make it a powerful diagnostic tool, claiming to be used on an each day higher range of clinical applications related with all levels of sport activities. Since the improvements at equipment characteristics and detection levels allows the use of smaller and smaller doses, so minimizing radiation exposure it is believed by the authors that the increase of the use of NM tools in the Sports Medicine area should be considered.
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O presente estudo diz respeito a um trabalho de pesquisa no âmbito de uma Tese de Mestrado incluída no segundo ciclo de estudos do curso de Engenharia Geotécnica e Geoambiente, realizado sobre as condições de desidroxilação para a obtenção de metacaulino com propriedades cimentíceas, a partir da fracção argilosa proveniente dos finos residuais da produção de areias de natureza granítica. O produto resultante da alteração e desintegração dos feldspatos constituintes dos granitos são ricos em caulinite. Na natureza e em particular no Norte de Portugal, existem significativos depósitos cauliníticos com características potenciadoras para a produção de metacaulino. O metacaulino utilizado neste estudo foi obtido de uma amostra de argila submetida a 750oC, por um período de tempo de 30 minutos, processo que permitiu a desidroxilação quase total da matéria-prima, transformando esta numa fase amorfa e irreversível, com propriedades pozolânicas. Os metacaulinos, também conhecidos por geopolímeros, são produtos de fácil produção utilizando uma matéria-prima abundante e proporcionam a obtenção de novos produtos que permitem a substituição parcial do cimento Portland normal na composição das pastas de betão, com vantagens significativas no comportamento mecânico e na resistência aos agentes atmosféricos. Neste estudo são apresentados os resultados dos ensaios de caracterização da matéria-prima, das condições de calcinação e do produto resultante da desidroxilação, nomeadamente a determinação da pozolanicidade e das características fundamentais para a aplicabilidade do produto. No âmbito da especialidade de Georrecursos, consideramos que este trabalho está perfeitamente adequado, já que, para além do estudo para o conhecimento das propriedades da matéria-prima, foi possível, através das alterações introduzidas com o tratamento térmico, obter um novo produto, cuja utilização terá importantes reflexos na sustentabilidade dos recursos naturais e sua utilização.
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Electricity markets are complex environments with very particular characteristics. A critical issue regarding these specific characteristics concerns the constant changes they are subject to. This is a result of the electricity markets’ restructuring, which was performed so that the competitiveness could be increased, but it also had exponential implications in the increase of the complexity and unpredictability in those markets scope. The constant growth in markets unpredictability resulted in an amplified need for market intervenient entities in foreseeing market behaviour. The need for understanding the market mechanisms and how the involved players’ interaction affects the outcomes of the markets, contributed to the growth of usage of simulation tools. Multi-agent based software is particularly well fitted to analyze dynamic and adaptive systems with complex interactions among its constituents, such as electricity markets. This dissertation presents ALBidS – Adaptive Learning strategic Bidding System, a multiagent system created to provide decision support to market negotiating players. This system is integrated with the MASCEM electricity market simulator, so that its advantage in supporting a market player can be tested using cases based on real markets’ data. ALBidS considers several different methodologies based on very distinct approaches, to provide alternative suggestions of which are the best actions for the supported player to perform. The approach chosen as the players’ actual action is selected by the employment of reinforcement learning algorithms, which for each different situation, simulation circumstances and context, decides which proposed action is the one with higher possibility of achieving the most success. Some of the considered approaches are supported by a mechanism that creates profiles of competitor players. These profiles are built accordingly to their observed past actions and reactions when faced with specific situations, such as success and failure. The system’s context awareness and simulation circumstances analysis, both in terms of results performance and execution time adaptation, are complementary mechanisms, which endow ALBidS with further adaptation and learning capabilities.
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Neste trabalho estuda-se a geração de trajectórias em tempo real de um robô quadrúpede. As trajectórias podem dividir-se em duas componentes: rítmica e discreta. A componente rítmica das trajectórias é modelada por uma rede de oito osciladores acoplados, com simetria 4 2 Z Z . Cada oscilador é modelado matematicamente por um sistema de Equações Diferenciais Ordinárias. A referida rede foi proposta por Golubitsky, Stewart, Buono e Collins (1999, 2000), para gerar os passos locomotores de animais quadrúpedes. O trabalho constitui a primeira aplicação desta rede à geração de trajectórias de robôs quadrúpedes. A derivação deste modelo baseia-se na biologia, onde se crê que Geradores Centrais de Padrões de locomoção (CPGs), constituídos por redes neuronais, geram os ritmos associados aos passos locomotores dos animais. O modelo proposto gera soluções periódicas identificadas com os padrões locomotores quadrúpedes, como o andar, o saltar, o galopar, entre outros. A componente discreta das trajectórias dos robôs usa-se para ajustar a parte rítmica das trajectórias. Este tipo de abordagem é útil no controlo da locomoção em terrenos irregulares, em locomoção guiada (por exemplo, mover as pernas enquanto desempenha tarefas discretas para colocar as pernas em localizações específicas) e em percussão. Simulou-se numericamente o modelo de CPG usando o oscilador de Hopf para modelar a parte rítmica do movimento e um modelo inspirado no modelo VITE para modelar a parte discreta do movimento. Variou-se o parâmetro g e mediram-se a amplitude e a frequência das soluções periódicas identificadas com o passo locomotor quadrúpede Trot, para variação deste parâmetro. A parte discreta foi inserida na parte rítmica de duas formas distintas: (a) como um offset, (b) somada às equações que geram a parte rítmica. Os resultados obtidos para o caso (a), revelam que a amplitude e a frequência se mantêm constantes em função de g. Os resultados obtidos para o caso (b) revelam que a amplitude e a frequência aumentam até um determinado valor de g e depois diminuem à medida que o g aumenta, numa curva quase sinusoidal. A variação da amplitude das soluções periódicas traduz-se numa variação directamente proporcional na extensão do movimento do robô. A velocidade da locomoção do robô varia com a frequência das soluções periódicas, que são identificadas com passos locomotores quadrúpedes.
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A geração de trajectórias de robôs em tempo real é uma tarefa muito complexa, não
existindo ainda um algoritmo que a permita resolver de forma eficaz. De facto, há
controladores eficientes para trajectórias previamente definidas, todavia, a adaptação a
variações imprevisíveis, como sendo terrenos irregulares ou obstáculos, constitui ainda um
problema em aberto na geração de trajectórias em tempo real de robôs.
Neste trabalho apresentam-se modelos de geradores centrais de padrões de locomoção
(CPGs), inspirados na biologia, que geram os ritmos locomotores num robô quadrúpede.
Os CPGs são modelados matematicamente por sistemas acoplados de células (ou
neurónios), sendo a dinâmica de cada célula dada por um sistema de equações diferenciais
ordinárias não lineares. Assume-se que as trajectórias dos robôs são constituídas por esta
parte rítmica e por uma parte discreta. A parte discreta pode ser embebida na parte rítmica,
(a.1) como um offset ou (a.2) adicionada às expressões rítmicas, ou (b) pode ser calculada
independentemente e adicionada exactamente antes do envio dos sinais para as articulações
do robô. A parte discreta permite inserir no passo locomotor uma perturbação, que poderá
estar associada à locomoção em terrenos irregulares ou à existência de obstáculos na
trajectória do robô. Para se proceder á análise do sistema com parte discreta, será variado o
parâmetro g. O parâmetro g, presente nas equações da parte discreta, representa o offset do
sinal após a inclusão da parte discreta.
Revê-se a teoria de bifurcação e simetria que permite a classificação das soluções
periódicas produzidas pelos modelos de CPGs com passos locomotores quadrúpedes. Nas
simulações numéricas, usam-se as equações de Morris-Lecar e o oscilador de Hopf como
modelos da dinâmica interna de cada célula para a parte rítmica. A parte discreta é
modelada por um sistema inspirado no modelo VITE. Medem-se a amplitude e a
frequência de dois passos locomotores para variação do parâmetro g, no intervalo [-5;5].
Consideram-se duas formas distintas de incluir a parte discreta na parte rítmica: (a) como
um (a.1) offset ou (a.2) somada nas expressões que modelam a parte rítmica, e (b) somada
ao sinal da parte rítmica antes de ser enviado às articulações do robô. No caso (a.1),
considerando o oscilador de Hopf como dinâmica interna das células, verifica-se que a amplitude e frequência se mantêm constantes para -5
Resumo:
Actualmente, os smartphones e outros dispositivos móveis têm vindo a ser dotados com cada vez maior poder computacional, sendo capazes de executar um vasto conjunto de aplicações desde simples programas de para tirar notas até sofisticados programas de navegação. Porém, mesmo com a evolução do seu hardware, os actuais dispositivos móveis ainda não possuem as mesmas capacidades que os computadores de mesa ou portáteis. Uma possível solução para este problema é distribuir a aplicação, executando partes dela no dispositivo local e o resto em outros dispositivos ligados à rede. Adicionalmente, alguns tipos de aplicações como aplicações multimédia, jogos electrónicos ou aplicações de ambiente imersivos possuem requisitos em termos de Qualidade de Serviço, particularmente de tempo real. Ao longo desta tese é proposto um sistema de execução de código remota para sistemas distribuídos com restrições de tempo-real. A arquitectura proposta adapta-se a sistemas que necessitem de executar periodicamente e em paralelo mesmo conjunto de funções com garantias de tempo real, mesmo desconhecendo os tempos de execução das referidas funções. A plataforma proposta foi desenvolvida para sistemas móveis capazes de executar o Sistema Operativo Android.