A Real-Time Optimization for 2R Manipulators

This work proposes a real-time algorithm to generate a trajectory for a 2 link planar robotic manipulator. The objective is to minimize the space/time ripple and the energy requirements or the time duration in the robot trajectories. The proposed method uses an off line genetic algorithm to calculate every possible trajectory between all cells of the workspace grid. The resultant trajectories are saved in several trees. Then any trajectory requested is constructed in real-time, from these trees. The article presents the results for several experiments.

An Exact Schedulability Test for Global FP Using State Space Pruning

Presented at 23rd International Conference on Real-Time Networks and Systems (RTNS 2015). 4 to 6, Nov, 2015, Main Track. Lille, France.

Uma formação útil para a literacia no novo contexto de Bolonha

A Declaração de Bolonha (1999) obrigou a mudanças várias, reconfigurando os modelos formativos no espaço europeu do ensino superior, até 2010. A partir de 2006, em Portugal, com a criação e adequação dos cursos superiores existentes ao modelo de Bolonha, verificou-se uma generalizada redução da duração média dos diferentes ciclos de estudo e a definição de competências gerais e específicas para os cursos e estudantes. Reflecte-se sobre a importância da literacia da informação, conceito evolutivo e abrangente, que se pode traduzir, sumariamente, em saber quando e porquê se tem uma necessidade informacional, onde encontrar a informação, como avaliá-la, usá-la e comunicá-la de forma ética, incluindo as competências tecnológicas, definição que se inscreve na interdisciplinar Ciência da Informação e no comportamento informacional. Destaca-se a vantagem de uma formação para a literacia da informação no ensino superior, a qual contribuirá, certamente, para dotar os estudantes das referidas competências e melhorá-las. Defende-se a necessidade de uma desejável inter-acção entre múltiplos agentes educativos, com destaque para a trilogia estudantes, bibliotecários e professores, sendo os primeiros encarados como protagonistas activos das suas aprendizagens e devendo ser dotados de competências de literacia da informação, factor determinante para o seu sucesso. Quanto ao Bibliotecário, dotado de novas competências, entre as quais as tecnológicas, deve ser um facilitador do processo de formação para a literacia - preferencialmente integrada num projecto pedagógico e no currículo - articulando a sua acção educativa com estudantes e docentes. Corroborando a extensão educativa das Bibliotecas e aliando-a ao uso inevitável das novas tecnologias da informação e comunicação, sublinha-se o papel das Bibliotecas Digitais, que podem corresponder eficientemente aos anseios dos utilizadores no acesso a uma informação de qualidade, de forma cómoda, rápida, a baixo custo, com personalização dos serviços online, com inter-acção e socialização, através de ferramentas de edição colaborativa, típicas da Web 2.0.

Fractional State Space Analysis of Temperature Time Series

Atmospheric temperatures characterize Earth as a slow dynamics spatiotemporal system, revealing long-memory and complex behavior. Temperature time series of 54 worldwide geographic locations are considered as representative of the Earth weather dynamics. These data are then interpreted as the time evolution of a set of state space variables describing a complex system. The data are analyzed by means of multidimensional scaling (MDS), and the fractional state space portrait (fSSP). A centennial perspective covering the period from 1910 to 2012 allows MDS to identify similarities among different Earth’s locations. The multivariate mutual information is proposed to determine the “optimal” order of the time derivative for the fSSP representation. The fSSP emerges as a valuable alternative for visualizing system dynamics.

Performance of state space and ARIMA models for consumer retail sales forecasting

Forecasting future sales is one of the most important issues that is beyond all strategic and planning decisions in effective operations of retail businesses. For profitable retail businesses, accurate demand forecasting is crucial in organizing and planning production, purchasing, transportation and labor force. Retail sales series belong to a special type of time series that typically contain trend and seasonal patterns, presenting challenges in developing effective forecasting models. This work compares the forecasting performance of state space models and ARIMA models. The forecasting performance is demonstrated through a case study of retail sales of five different categories of women footwear: Boots, Booties, Flats, Sandals and Shoes. On both methodologies the model with the minimum value of Akaike's Information Criteria for the in-sample period was selected from all admissible models for further evaluation in the out-of-sample. Both one-step and multiple-step forecasts were produced. The results show that when an automatic algorithm the overall out-of-sample forecasting performance of state space and ARIMA models evaluated via RMSE, MAE and MAPE is quite similar on both one-step and multi-step forecasts. We also conclude that state space and ARIMA produce coverage probabilities that are close to the nominal rates for both one-step and multi-step forecasts.