Optimização dos parâmetros de um robô hexápode através de algoritmos genéticos

Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Aplicação de algoritmos genéticos para sintonia de controladores

Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Algoritmos genéticos: aplicação na síntese de alguns algoritmos de controlo

Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores. Área de Especialização de Automação e Sistemas.

Balanceamento de linhas de produção usando algoritmos genéticos

Aquando da definição de um layout por fluxo de produto, ou linha de produção, é necessário proceder-se à melhor selecção de combinações de tarefas a serem executadas em cada estação / posto de trabalho para que o trabalho seja executado numa sequência exequível e sejam necessárias quantidades de tempo aproximadamente iguais em cada estação / posto de trabalho. Este processo é chamado de balanceamento da linha de produção. Verifica-se que as estações de trabalho e equipamentos podem ser combinados de muitas maneiras diferentes; daí que a necessidade de efectuar o balanceamento das linhas de produção implique a distribuição de actividades sequenciais por postos de trabalho de modo a permitir uma elevada utilização de trabalho e de equipamentos e a minimizar o tempo de vazio. Os problemas de balanceamento de linhas são tipicamente problemas complexos de tratar, devido ao elevado número de combinações possíveis. Entre os métodos utilizados para resolver estes problemas encontram-se métodos de tentativa e erro, métodos heurísticos, métodos computacionais de avaliação de diferentes opções até se encontrar uma boa solução e métodos de optimização. O objectivo deste trabalho passou pelo desenvolvimento de uma ferramenta computacional para efectuar o balanceamento de linhas de produção recorrendo a algoritmos genéticos. Foi desenvolvida uma aplicação que implementa dois algoritmos genéticos, um primeiro que obtém soluções para o problema e um segundo que optimiza essas soluções, associada a uma interface gráfica em C# que permite a inserção do problema e a visualização de resultados. Obtiveram-se resultados exequíveis demonstrando vantagens em relação aos métodos heurísticos, pois é possível obter-se mais do que uma solução. Além disso, para problemas complexos torna-se mais prático o uso da aplicação desenvolvida. No entanto, esta aplicação permite no máximo seis precedências por cada operação e resultados com o máximo de nove estações de trabalho.

Introdução ao estudo da paralelização de algoritmos de planeamento operacional com métodos genéticos

Tese de mestrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 199

Utilização de algoritmos de processamento e análise de imagem na avaliação do dano em placas compósitas

PTDC/EME–TME/66207/2006 e POSC/EEA-SRI/55386/2004

Introdução ao estudo da paralelização de algoritmos de planeamentooperacional com metodos genéticos

Dissertação de Mestrado

Clustering de dados biomédicos com algoritmos baseados em critérios entrópicos

A procura de padrões nos dados de modo a formar grupos é conhecida como aglomeração de dados ou clustering, sendo uma das tarefas mais realizadas em mineração de dados e reconhecimento de padrões. Nesta dissertação é abordado o conceito de entropia e são usados algoritmos com critérios entrópicos para fazer clustering em dados biomédicos. O uso da entropia para efetuar clustering é relativamente recente e surge numa tentativa da utilização da capacidade que a entropia possui de extrair da distribuição dos dados informação de ordem superior, para usá-la como o critério na formação de grupos (clusters) ou então para complementar/melhorar algoritmos existentes, numa busca de obtenção de melhores resultados. Alguns trabalhos envolvendo o uso de algoritmos baseados em critérios entrópicos demonstraram resultados positivos na análise de dados reais. Neste trabalho, exploraram-se alguns algoritmos baseados em critérios entrópicos e a sua aplicabilidade a dados biomédicos, numa tentativa de avaliar a adequação destes algoritmos a este tipo de dados. Os resultados dos algoritmos testados são comparados com os obtidos por outros algoritmos mais “convencionais" como o k-médias, os algoritmos de spectral clustering e um algoritmo baseado em densidade.

Classificação e previsão de cardiotocogramas usando algoritmos baseados em redes neuronais

Mestrado em Computação e Instrumentação Médica

Análise de desempenho de algoritmos de otimização para extração de parâmetros em modelos semicondutores de potência

Apresenta-se nesta tese uma revisão da literatura sobre a modelação de semicondutores de potência baseada na física e posterior análise de desempenho de dois métodos estocásticos, Particle Swarm Optimizaton (PSO) e Simulated Annealing (SA), quando utilizado para identificação eficiente de parâmetros de modelos de dispositivos semicondutores de potência, baseado na física. O conhecimento dos valores destes parâmetros, para cada dispositivo, é fundamental para uma simulação precisa do comportamento dinâmico do semicondutor. Os parâmetros são extraídos passo-a-passo durante simulação transiente e desempenham um papel relevante. Uma outra abordagem interessante nesta tese relaciona-se com o facto de que nos últimos anos, os métodos de modelação para dispositivos de potência têm emergido, com alta precisão e baixo tempo de execução baseado na Equação de Difusão Ambipolar (EDA) para díodos de potência e implementação no MATLAB numa estratégia de optimização formal. A equação da EDA é resolvida numericamente sob várias condições de injeções e o modelo é desenvolvido e implementado como um subcircuito no simulador IsSpice. Larguras de camada de depleção, área total do dispositivo, nível de dopagem, entre outras, são alguns dos parâmetros extraídos do modelo. Extração de parâmetros é uma parte importante de desenvolvimento de modelo. O objectivo de extração de parâmetros e otimização é determinar tais valores de parâmetros de modelo de dispositivo que minimiza as diferenças entre um conjunto de características medidas e resultados obtidos pela simulação de modelo de dispositivo. Este processo de minimização é frequentemente chamado de ajuste de características de modelos para dados de medição. O algoritmo implementado, PSO é uma técnica de heurística de otimização promissora, eficiente e recentemente proposta por Kennedy e Eberhart, baseado no comportamento social. As técnicas propostas são encontradas para serem robustas e capazes de alcançar uma solução que é caracterizada para ser precisa e global. Comparada com algoritmo SA já realizada, o desempenho da técnica proposta tem sido testado utilizando dados experimentais para extrair parâmetros de dispositivos reais das características I-V medidas. Para validar o modelo, comparação entre resultados de modelo desenvolvido com um outro modelo já desenvolvido são apresentados.

Solução de navegação inercial para o sistema plasys

Neste trabalho faz-se uma pesquisa e análise dos conceitos associados à navegação inercial para estimar a distância percorrida por uma pessoa. Foi desenvolvida uma plataforma de hardware para implementar os algoritmos de navegação inercial e estudar a marcha humana. Os testes efetuados permitiram adaptar os algoritmos de navegação inercial para humanos e testar várias técnicas para reduzir o erro na estimativa da distância percorrida. O sistema desenvolvido é um sistema modular que permite estudar o efeito da inserção de novos sensores. Desta forma foram adaptados os algoritmos de navegação para permitir a utilização da informação dos sensores de força colocados na planta do pé do utilizador. A partir desta arquitetura foram efetuadas duas abordagens para o cálculo da distância percorrida por uma pessoa. A primeira abordagem estima a distância percorrida considerando o número de passos. A segunda abordagem faz uma estimação da distância percorrida com base nos algoritmos de navegação inercial. Foram realizados um conjunto de testes para comparar os erros na estimativa da distância percorrida pelas abordagens efetuadas. A primeira abordagem obteve um erro médio de 4,103% em várias cadências de passo. Este erro foi obtido após sintonia para o utilizador em questão. A segunda abordagem obteve um erro de 9,423%. De forma a reduzir o erro recorreu-se ao filtro de Kalman o que levou a uma redução do erro para 9,192%. Por fim, recorreu-se aos sensores de força que permitiram uma redução para 8,172%. A segunda abordagem apesar de ter um erro maior não depende do utilizador pois não necessita de sintonia dos parâmetros para estimar a distância para cada pessoa. Os testes efetuados permitiram, através dos sensores de força, testar a importância da força sentida pela planta do pé para aferir a fase do ciclo de marcha. Esta capacidade permite reduzir os erros na estimativa da distância percorrida e obter uma maior robustez neste tipo de sistemas.